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차량주행 환경에서 다중라이다센서를 이용한 효과적인 검출 시스템 개발
권진산(Jin San Kwon),김동순(Dong Sun Kim),황태호(Tae Ho Hwang),박현문(Hyun Moon Park) 한국전자통신학회 2018 한국전자통신학회 논문지 Vol.13 No.2
자동차의 자율주행 기술이 확대되면서 ‘눈’의 역할을 하는 센서가 점차 중요시되고 있다. 최근 차량에 장착되는 라이다 센서는 채널이 많을수록 피사체에 반사된 신호 또한 풍부해짐에 따라 장애물, 지형, 차량 등 주변 환경 탐색의 정확도가 높아진다. 하지만, 라이다 센서는 채널 증가에 따른 열배 이상 가격의 차이가 있으며, 이러한 가격적인 문제로 보급형 차량보다는 고가의 차량에만 부분적으로 사용되고 있다. 본 연구는 저 가격의 16 채널의 라이다를 복수개로 구성하여 동시에 신호를 수집 처리하여 하나의 입체공간으로 융합하고 이를 나타낼 수 있게 함으로써 64 채널의 라이더와 같은 효과를 나타낼 수 있게 하였다. 이를 통해서 차량 심미성의 개선과 함께 보급화를 위한 기반을 제공할 수 있다. The importance of sensors on a self-driving vehicle has rising since it act as eyes for the vehicle. Lidar sensors based on laser technology tend to yield better image quality with more laser channels, thus, it has higher detection accuracy for obstacles, pedistrians, terrain, and other vechicles. However, incorporating more laser channels results higher unit price more than ten times, and this is a major drawback for using high channel lidar sensors on a vehicle for actual consumer market. To come up with this drawback, we propose a method of integrating multiple low channel, low cost lidar sensors acting as one high channel sensor. The result uses four 16 channels lidar sensors with small form factor acting as one bulky 64 channels sensor, which in turn, improves vehicles cosmetic aspects and helps widespread of using the lidar technology for the market.
CPU-GPU간 긴밀성을 위한 효율적인 공유메모리 접근 방법과 검증 시스템 구현
박현문,권진산,황태호,김동순,Park, Hyun-moon,Kwon, Jinsan,Hwang, Tae-ho,Kim, Dong-Sun 대한임베디드공학회 2016 대한임베디드공학회논문지 Vol.11 No.2
In this paper, we propose a system for efficient use of shared memory between CPU and GPU. The system, called Fusion Architecture, assures consistency of the shared memory and minimizes cache misses that frequently occurs on Heterogeneous System Architecture or Unified Virtual Memory based systems. It also maximizes the performance for memory intensive jobs by efficient allocation of GPU cores. To test between architectures on various scenarios, we introduce the Fusion Architecture Analyzer, which compares OpenMP, OpenCL, CUDA, and the proposed architecture in terms of memory overhead and process time. As a result, Proposed fusion architectures show that the Fusion Architecture runs benchmarks 55% faster and reduces memory overheads by 220% in average.
CPU-GPU환경에서 효율적인 메인메모리 접근을 위한 융합 프로세서 구조 개발
박현문(Hyun-Moon Park),권진산(Jin-San Kwon),황태호(Tae-Ho Hwang),김동순(Dong-Sun Kim) 한국전자통신학회 2016 한국전자통신학회 논문지 Vol.11 No.2
이기종시스템 구조(HSA)는 두 유닛의 각각에 메모리 폴(pools)이 가상메모리를 통해 공유할 수 있게 됨에 따라 CPU와 GPU 아키텍처의 오랜 문제를 해결하였다. 그러나 물리적 실제 시스템에서는 가상메모리 처리를 위해 GPU와 GPU 사이의 빈번한 메모리 이동으로 병목현상(Bottleneck)과 일관성 요청(Coherence request)의 오버헤드를 갖게 된다. 본 연구는 CPU와 GPU간의 효율적인 메인 메모리 접근방안으로 퓨전프로세서 알고리즘을 제안하였다. CPU가 요청한 처리할 메모리 영역을 GPU의 코어에 맞게 분배·제어해주는 기능으로 작업관리자(Job Manager)와 Re-mapper, Pre-fetcher를 제안하였다. 이를 통해 CPU와 GPU간의 빈번한 메시지도 감소되고 CPU의 메모리주소에 없는 Page-Table 요청이 낮아져 두 매체간의 효율성이 증대되었다. 제안한 알고리즘의 검증 방안으로 QEMU(:short for Quick EMUlator)기반의 에뮬레이터를 개발하고 CUDA(:Compute Unified Device. Architecture), OpenMP, OpenCL 등의 알고리즘과 비교평가를 하였다. 성능평가 결과, 본 연구에서 제안한 융합 프로세서 구조를 기존과 비교했을 때 최대 198%이상 빠르게 처리되면서 메모리 복사, 캐시미스 등의 오버헤드를 최소화하였다. The HSA resolves an old problem with existing CPU and GPU architectures by allowing both units to directly access each other's memory pools via unified virtual memory. In a physically realized system, however, frequent data exchanges between CPU and GPU for a virtual memory block result bottlenecks and coherence request overheads. In this paper, we propose Fusion Processor Architecture for efficient access of main memory from both CPU and GPU. It consists of Job Manager, Re-mapper, and Pre-fetcher to control, organize, and distribute work loads and working areas for GPU cores. These components help on reducing memory exchanges between the two processors and improving overall efficiency by eliminating faulty page table requests. To verify proposed algorithm architectures, we develop an emulator based on QEMU, and compare several architectures such as CUDA(Compute Unified Device Architecture), OpenMP, OpenCL. As a result, Proposed fusion processor architectures show 198% faster than others by removing unnecessary memory copies and cache-miss overheads.
IoT 및 웨어러블 시스템을 위한 멀티 소스 기반 에너지 수확 구조
박현문(Hyun-Moon Park),권진산(Jin-San Kwon),김병수(Byung-Soo Kim),김동순(Dong-Sun Kim) 한국전자통신학회 2019 한국전자통신학회 논문지 Vol.14 No.1
마찰 나노 발전을 활용한 TENG(: Triboelectric nanogenerators)는 작은 진동에서 높은 변환 효율과 지속적인 전력을 얻을 수 있는 장점이 있다. 하지만, 마찰 전기 에너지 수집을 위해서는 비선형 에너지 추출 기술이 요구되며, 연결 인터페이스 회로를 통한 동기화 기반의 능동적인 스위치회로가 요구된다. 본 연구는 사람으로의 움직임으로부터 발생한 비선형(non-linear) 에너지를 효율적으로 저장하는 기법을 제시하였다. 또한, 개발된 보드는 서로 다른 방향으로 움직이는 동작으로부터 발생하는 에너지를 효율적으로 수확하고 저장할 수 있다. 본 연구에서 개발된 실리콘기반 압전기반의 TENG 셀과 다중모듈이 연결 가능한 에너지 하베스팅 보드의 측정하였다. 결과적으로, 다중입력 에너지 수집환경에서 안정적인 에너지의 저장 유지를 통해 약 49.2mW/count를 발전하였다. By using the Triboelectric nanogenerators, known as TENG, we can take advantages of high conversion efficiency and continuous power output even with small vibrating energy sources. Nonlinear energy extraction techniques for Triboelectric vibration energy harvesting usually requires synchronized active electronic switches in most electronic interface circuits. This study presents a nonlinear energy harvesting with high energy conversion efficiency to harvest and save energies from human active motions. Moreover, the proposed design can harvest and store energy from sway motions around different directions on a horizontal plane efficiently. Finally, we conducted a comparative analysis of a multi-mode energy storage board developed by a silicon-based piezoelectricity and a transparent TENG cell. As a result, the experiment showed power generation of about 49.2mW/count from theses multi-fully harvesting source with provision of stable energy storages.
심장박동기 전임상실험을 위한 초저전력 무선 전송 시스템개발
박현문(Hyun-moon Park),황태호(Tae-ho Hwang),이태희(Tea-Hee Lee),권진산(Jin-San Kwon) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.11
A pacemaker is a small device about the size of a matchbox that weighs 10-50g. It consists of a pulse generator which has a battery and a tiny computer circuit, sensor and wireless module, more wires, known as pacing leads, which attach to your heart. Remote wireless module may facilitate the management of implantable pacemaker. This wireless design reduces the pacemaker of pacing to rebalanced by the device and eliminates a major source of device control issue on the patients. Wireless method telemetry has been used in several implantable medical devices to avoid the complications of wired implants. However, this would concurrently drain out the battery of the implant and consequently reduce the lifetime of the pacemaker device. Obviously, in that pacemaker system, reliable wireless communication as well as smart algorithms and system designs, are essential.
멀티모달 센서 시스템용 유전자 알고리즘 보정기 및 PnP 플랫폼
이재학(Jea Hack Lee),김병수(Byung-Soo Kim),박현문(Hyun-Moon Park),김동순(Dong-Sun Kim),권진산(Jin-San Kwon) 한국전자통신학회 2019 한국전자통신학회 논문지 Vol.14 No.1
본 논문은 PnP(plug and play) 기술을 지원하는 멀티모달 센서 플랫폼을 제안하였다. PnP 기술은 센서 모듈이 연결이 되면 자동으로 인식하여 응용프로그램을 사용하여 손쉬운 센서 제어를 제공한다. 멀티모달 플랫폼을 검증하기 위해, 펌웨어 를 사용하여 센서를 실험하였다. 센서 모듈이 연결되면 펌웨어는 센서 모듈을 인지하여 센서 데이터를 읽는다. 따라서, PnP 기술 지원을 통해 소프트웨어 설정 없이 자동으로 센서를 연동할 수 있게 된다. 측정한 센서 데이터는 다양한 왜곡에 의해 오류를 가지고 있다. 따라서, 본 논문은 다항식 계산을 통해 센서의 오류를 보상하고자 한다. 다항식 보상기의 계수를 찾기 위해 유전자 알고리즘 방식을 사용하였다. 실험결과 악조건에서 97%의 오류를 제거하였다. 또한, 제안하는 플랫폼은 다양한 프로토콜의 센서를 지원하기 위해 UART, I2S, I2C, SPI, GPIO를 지원한다. This paper proposes a multimodal sensor platform which supports plug and play (PnP) technology. PnP technology automatically recognizes a connected sensor module and an application program easily controls a sensor. To verify a multimodal platform for PnP technology, we build up a firmware and have the experiment on a sensor system. When a sensor module is connected to the platform, a firmware recognizes the sensor module and reads sensor data. As a result, it provides PnP technology to simply plug sensors without any software configuration. Measured sensor raw data suffer from various distortions such as gain, offset, and non-linearity errors. Therefore, we introduce a polynomial calculation to compensate for sensor distortions. To find the optimal coefficients for sensor calibration, we apply a genetic algorithm which reduces the calibration time. It achieves reasonable performance using only a few data points with reducing 97% error in the worst case. The platform supports various protocols for multimodal sensors, i.e., UART, I2C, I2S, SPI, and GPIO.