Prodigy Technovations

로직과 프로토콜을 동시에 분석하는 PGY-LA-EMBD 로직 애널라이저

프로토콜 분석 솔루션을 제공하는 선도적 공급 업체인 Prodigy Technovations에서 업계 최초로 임베디드 시스템의 타이밍 이슈 해 결과 I2C,SPI, UART 프로토콜 동시 분석이 가능한 PGY-LA-EMBD 로직 애널라이저를 선보였다.임베디드 시스템 최적화를 위해 설계자는 I2C, SPI, UART 등과 같은 다중 인터페이스 데이터를 측정하고 분석해야하며, Discovery 로직 분석기 시리즈인 PGY-LA-EMBD에는 2C 로직 분석기, SPI 로직 분석기 및 UART 로직 분석기의 기능이 내장되어 있어 임베디드 시스템을 디버그하는 데 사용된다. PGY-LA-EMBD는 1GS/Sec 비동기(타이 밍) 데이터 및 100MHz 동기(상태) 데이터 캡처를 제공하므로 디지털 설계 문제 해결에 이상적인 디버그 도구로 설계자는 프로토콜 문제 분석과 별도로 설정 및 보류 시간 문제, 결함 및 동기 데이터 활동을 쉽게 분석할 수 있다. 또한, PGY-LA-EMBD는 소형 사이즈와 쉬운 그래픽 인터페이스로 작업 시 많은 면적을 사용하지 않고, 직관적이라 현장에서 오류를 디버그하는데 편리한 장점을 갖는다. 다중보기가 가능하여 지원하는 모든 인터페이스에 대한 스테이트, 타이밍 및 프로토콜 정보를 완벽하게 제공한다. 타이밍 뷰, 로직 뷰, 프로토콜 디코드 뷰를 간편하게 설정하고 개발 제품의 특성을 쉽게 파악할 수 있다. 셋업 메뉴에서 다양한 트리거 조건을 설정함으로써 측정 시간 설정 및 특정 이벤트에 대한 프로토콜 특성을 간단하게 측정할 수도 있다. 다양한 기능을 한번에 사용할 수 있는 PGY-LA-EMBD 로직 애널라이저는 지금 바 로 디바이스마트에서 만나볼 수 있다.

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Arducam

Arducam 1080P Day & Night USB 카메라 모듈 [B0205]

Arducam은 하드웨어를 위한 더 나은 비전을 만드는 기업으로 SPI, MIPI, DVP 및 USB 카메라 전문 제조업체이며 주로 아두이노, 라즈베리파이, 젯슨 나노 등과 같은 개발자들 사이에서 널리 사용되는 하드웨어 플랫폼의 카메라 관련 문제를 해결한다. 또한 Arducam에서 제공하는 카메라 솔루션은 임베디드 비전 프로젝트의 여러 단계에서 모든 유형(원 스톱 카메라 하드웨어, 풀 스 택 카메라 소프트웨어, 하드-소프트 카메라 알고리즘)의 요구를 충족한다. 1080P Day & Night USB 카메라 모듈 [B0205](이하 B0205)은 1/2.7” OV2710을 기반으로 모터 구동식 IR-Cut 필터와 적외선 LED가 장착된 2MP, UVC 호환 광각 USB 2.0 카메라이다. 스위치 기능이 있는 IR-CUT 필터와 적외선 LED는 조명 환경에 따라 조도센서에 의해 작동되어 적외선을 차단하거나 통과시킬 수 있다. 하여 야생동물 사진, 가정 보안 시스템,아이들 및 반려동물 카메라 등으로 널리 사용 가능하다. B0205는 UVC 인증 카메라로 윈도우, 리눅스 및 Mac에 기본 UVC 드라이버로 사용 가능하며 추가적인 설치가 필요 없다. 또한, 밝 기, 대비, 채도, 색조, 선명도, 감마, 게인, 화 이트 밸런스, 노출 등 조정 가능한 매개 변수가 다양하다. Amcap 앱을 다운받아 사용 가능하며 안드로이드 장치와 사용하는 경우에는 USB 카메라 어플 및 연결 어댑터가 필요하고 Mac OS 의 경우 기본 소프트웨어에서 페이스타임을 열어 비디오 카메라 ‘USB 카메라’를 선택하면 된다. 보다 전문적이고 편리한 비전 솔루션을 찾고 있었다면 Arducam의 1080P Day & Night USB 카메라 모듈 [B0205]을 디바이스 마트에서 만나보자.

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Digilent

chipKIT Pro MX7:PIC32based Embedded Systems Trainer Board 출시

임베디드 개발보드를 전문적으로 개발하는 Digilent에서는 32비트 PIC32 마이크로 컨트롤러 제품군중에 하나인 PIC32MX795F512L을 기반으로 한 마이크로컨트롤러 개발보드 chip KIT Pro MX7를 출시했다. 이 보드는 Digilent사의 Pmod 모듈 시리즈와도 호환되 며 Microchip MPLAB® IDE 도구와 함께 사 용하기에 적합하다. 사용자가 사용하기 쉽도록 설계되어 초보자부터 고급 사용자까지 누구나 임베디드 컨트롤 및 네트워크 통신 애플리케이션을 테스트하기에 적합하다. Microchip MPLAB IDE와 호환되는 내장형 프로그래밍 디버깅 회로가 제공되므로 MPLAB과 함께 사 용하기 위해 추가적인 하드웨어가 필요하지 않다는 점도 장점이다. 보드는 UART, SPI, I2C 포트 및 5개의 펄스 폭 변조 출력과 외부 인터 럽트 입력과 같은 다양한 기능을 지원하는 52 개의 I / O 핀을 제공한다. USB나 외부 ACDC 전원 어댑터를 사용해 다양한 방법으로 전 원을 공급할 수 있으며 구성품으로 임베디드 응용 프로그램을 개발하는데 필요한 모든 것이 들어있어 따로 구매할 필요가 없다. 디바이스마트에서 데이터시트, 회로도 등 상세한 정보를 볼 수 있으며 구매도 가능하다.

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르네사스, 뉴티씨(NEWTC)와

임베디드 모듈 개발 및 판매 개시

르네사스일렉트로닉스 한국법인인 르네사스일렉트로닉스코리아는 국내 임베디드 교육용보드 전문 업체인 뉴티씨(NEWTC)와 반도체 부문에서 협력을 강화한다.

르네사스 관계자는 “글로벌 협력 파트너 뉴티씨(NEWTC)와 12월부터 임베디드 모듈 및 판매를 개시하며, 향후 사물 인터넷(IoT) 관련 통신 모듈을 개발하는 것을 검토하고 있다”고 밝혔다.

현재 뉴티씨는 저전력 고성능 마이크로 컨트롤러 제품인 ‘RL78’을 바탕으로 개발을 완료하고, 개발자용과 산업용, 교육용 임베디드 모듈을 판매할 예정이다. 현재는 메인보드 및 스테핑 모터, DC 모터, 서보 모터 등 각종 모터 컨트롤러 모듈 및 각종 센서 모듈 개발이 완료된 상태이며, 향후 르네사스 칩셋 관련 모듈을 늘려 나갈 계획이다.

아울러, 뉴티씨 자체 홈페이지(www.newtc.co.kr)를 통해서 일반 기업 개발자 및 전자 관련 학생을 대상으로 개발 환경 구축 및 회로도, 소스 코드, 강좌 등을 제공할 예정이다.

RENESAS RL78  라인업 출시

임베디드 전문업체인 (주)뉴티씨에서 RENESAS사의 RL78을 이용한 제품군인 RL78 소형 모듈과 개발 보드, 스태핑과 DC 라인트레이서 키트, 6족 로봇키트, 학습용 풀키트 등 12가지 관련 제품을 출시했다.

RL78의 기본 제품인 RL78 개발용 베이스 키트(KD-RL78G13-BASE)는 RL78/G13 개발을 위한 표준형 모듈로, On-Chip 오실레이터를 활용하여 최대 32Mhz까지 동작할 수 있으며 클럭 보정 및 RTC용 32.768Khz X-TAL과 최대 외장 클럭 20Mhz X-TAL을 탑재했다.

또한 다목적 커넥터가 내장되어 E1 에뮬레이터를 통한 프로그램 다운로드 및 디버깅을 할 수 있으며, 1-Wire U-ART 규격을 따르는 프로그래머를 이용하여 MCU에 프로그램을 다운로드할 수도 있다.

라인트레이서 개발 키트는 RL78/G13 MCU를 사용하며 롬(ROM)과 램(RAM)을 내장하였고, 내부 장치로 AD Converter도 내장하고 있어 복잡한 회로 구성 없이 시스템을 설계할 수 있다.

개발용 베이스 키트는 개발에 필요한 최소한의 구성 요소를 담아 부담없이 개발을 시도해 볼 수 있는 키트이며 (주)뉴티씨에서 모든 기술지원을 한다. 각 제품의 자세한 사항은 디바이스마트에서 확인 가능하다.

RL78 개발용 베이스 키트 (KD-RL78G13-BASE) 상세 스펙

RL78 개발용 베이스 키트 (KD-RL78G13-BASE) 상품설명 ◆  RL78/G13 개발을 위한 표준형 모듈.  ◆  온 칩 오실레이터를 활용하여 최대 32MHz까지 동작할 수 있음. 그 외에 클럭 보정 및 RTC용 32.768kHz X-tal과 최대 외장 클럭 20MHz X-tal 탑재. 각 클럭원은 점퍼를 연결하여 연결 및 해제할 수 있음. ◆  다목적 커넥터 내장. E1 에뮬레이터를 이용하여 프로그램 다운로드 및 디버깅을 하거나 1-Wire UART 규격을 따르는 프로그래머를 이용하여 MCU에 프로그램을 다운로드 가능. ◆  리셋 스위치 내장 ◆  7번 포트의 0~3번째 핀에 테스트용 LED가 장착됨. Active-High로 동작하며 점퍼를 통해 연결 및 해제할 수 있음. ◆  14번 포트의 0번 핀에 테스트용 스위치가 장착됨. Active-High로 동작하도록 내부 풀업 저항을 설정해야 함. ◆  전원 커넥터 J8에 1.8 ~ 5.5V까지 공급 가능. 단 이 경우 I/O 핀의 동작 전압 및 전류가 조정된다. ◆  48개의 핀이 좌우로 각 24개의 핀으로 배치되어 있음. 이 배치를 활용하여 브레드보드 실장 실습 가능 RM-RL78-G13 모듈 (윗면)   구성도   하드웨어 구성  RM-RL78-G13 모듈 하드웨어 구성 (1/3, 윗면) RM-RL78-G13 모듈 하드웨어 구성 (2/3, 윗면) RM-RL78-G13 모듈 하드웨어 구성 (3/3, 아랫면) 핀 배치   기구도 4핀 UART 커넥터(TTL Level) 핀 번호 RM-RL78-G13 V1.0 모듈의 UART 구성은 UART0, UART1, UART2가 있습니다. UART 커넥터의 동작과 신호는 다음과 같습니다.   모듈의 UART 커넥터 핀 번호 (TOP View) (J4: UART0, J5: UART1, J6: UART2) 4핀 커넥터로 입/출력되는 직렬 통신 신호는 MCU에 입력되는 전압에 따라 달라집니다. 5V가 입력되면 TTL Level(5V), 3.3V 가 입력되면 CMOS Level(3.3V) 신호로 통신합니다. 4핀커넥터 중에서 TXD, RXD, GND 3핀만 사용하는 것도 가능하며, 4핀 커넥터의 1번핀에서 VCC 전원을 뽑아 사용 가능합니다. URT 커넥터를 이용하여 본사의 다른 CPU 모듈 또는 메인보드와 연결 할 때에는 다른 보드의 VCC_UART와 통신 레벨이 5V인지 3.3V인지를 확인하시고, 전압에 맞춰서 연결하여 사용하시기 바랍니다. 이 때, 타깃 보드가 본사의 CPU 개발보드일 경우, 반드시 2번 및 3번핀을 교차 연결하여야만 TX-RX가 정상적으로 연결되므로 유의하시기 바랍니다. ※ 그 외에도 상황에 따라 RX와 TX를 교차 연결해야 하는 경우가 있으니, 방향에 주의하여 연결하시기 바랍니다. 핀 전류 특성 이 모듈은 MCU 특성상 각 핀마다 전류 특성이 달라집니다. 전류에 따라 정상적인 입/출력이 불가능할 수 있으니 이 점을 확인하시기 바랍니다. 핀 전류 특성: 핀 각 핀의 최대 허용 전류 P00~P01 40mA P10~P17 P20~P27 0.5mA P30~P31 40mA P40(TOOL0), P41 P50~P51 P60~P63 P70~P75 P120~P124 P130, P137 P140, P146, P147 핀 입/출력 특성 이 모듈은 MCU 특성상 각 핀마다 입/출력 특성이 달라집니다. 핀 출력 입력 아날로그 입력 비고 P00~P01 P10~P17 P20~P27 P30~P31 P40(TOOL0), P41 P40 핀은 디버거 및 다운로더와의 원활한 통신을 위해 다른 용도로 사용하지 않는 것을 권장합니다. P50~P51 P60~P63 반드시 핀에 풀업을 걸어Open-Drain 방식으로 I/O를 수행해야 합니다. P70~P75 P120 P121~P124 P130 P137   P140, P146 P147 점퍼 설정 본 모듈은 모듈 전원 설정을 위해 2.54mm 점퍼를 활용합니다. 점퍼 설정은 다음과 같습니다.   모듈의 J9 점퍼: 점퍼 상태 설정 연결 32.768kHz 저속 발진기를 MCU에 연결한다. 연결하지 않음 32.768kHz 저속 발진기를 MCU에 연결하지 않는다.   모듈의 J12 점퍼: 점퍼 상태 설정 연결 20MHz 고속 발진기를 MCU에 연결한다. 연결하지 않음 20MHz 고속 발진기를 MCU에 연결하지 않는다.   모듈의 J16 점퍼: 점퍼 상태 설정 연결 LED를 포트 출력에 연결시킨다. 연결하지 않음 LED를 포트 출력에 연결시키지 않는다.   전원 공급 본 모듈의 전원은 DC 1.8V ~ 5.5V를 사용하도록 설계되어 있습니다. 다음 방법 중 하나로 전원 공급이 가능합니다.   1. DC 5V IN 커넥터(J8)에 외부 전원 1.8 – 6.5V (5V 권장) 를 공급합니다. 2. UART_VCC 에 선택된 레벨에 맞는 외부 전원을 공급합니다. 3. JTAG 포트를 통하여 3.3V~5V 를 공급합니다. (공급받는 전원은 전원을 공급하는 장비에 따라 다르며, 3.3V및 5V를 권장합니다.)   주의 사항 1.      모듈 구동 전압이 3.3V로 공급되는 상태에서 5V 전압을 UART 커넥터의 VCC 핀에 공급하지 마세요. 모듈 또는 CMOS 레벨로 통신하는 다른 UART 장비가 손상될 수 있습니다. 2.      역전압, 역전류를 가하지 마세요. 모듈이 손상될 수 있습니다. 3.      크리스탈은 설정에 따라 사용하지 않을 수도 있습니다. 설정이 맞다는 전제 하에 크리스탈을 제거하거나 점퍼 J9, J12를 비활성화해도 됩니다. 4.      모터 등을 구동할 때, AD-USBSERIAL 같은 전원 공급 기능이 있는 통신용 보드나 USB 전원용 케이블(SE-USBPOWER)로 공급되는 5V 전원만으로는 전류가 모자랍니다. 전류가 많이 필요할 때에는USB 전원을 통하여 모듈에 전원을 공급하지 마시고 반드시 외부 전원을 사용하시기 바랍니다. USB 전원의 가용 전류는 100mA 입니다. 5.      MCU 특성상 핀마다 가용 전류 및 입/출력 특성이 다르며, 이를 지키지 않는 디자인을 수행할 경우 모듈이 손상되거나 의도한 대로 모듈이 동작하지 않을 수 있습니다. 핀 특성을 반드시 확인하시고 디자인하시기 바랍니다. 6.      내장 32MHz 발진기로 모듈을 구동하실 경우, 내장 발진기의 정확성 때문에 신뢰성을 요구하는 설계에는 단독으로 사용하는 것을 추천하지 않습니다. 외장 32.768kHz 발진기 등을 이용하여 클럭을 보정하셔야 합니다.   사용방법 RM-RL78-G13-MAIN 에 실장하여 사용 Renesas E1 디버거와 연결 USB 전원 공급 케이블 SE-USBPOWER와 연결하여 전원 공급

RL78 소형 개발 보드 (모듈포함) RM-RL78-G13-MAIN 상세 스펙

RL78 소형 개발 보드 (모듈포함) RM-RL78-G13-MAIN 상품설명 RL78 소형 개발 보드 (RM-RL78-G13-MAIN) 사양  RM-RL78-G13 모듈이 연결되어 있어 RL78 MCU를 이용한 개발 가능 RL78/G13 MCU 중 48p 제품인 R5F100GE 채택, 64KB 내장 메모리 적용됨. RL78/G13 MCU 의 핀들과 특수 기능 핀들을 모두 커넥터로 만듦. 라인 트레이서 바디에 호환되는 규격의 서포터 고정용 구멍이 있음. 어댑터 입력으로 외부 전원 DC 6.5~12V 입력 가능. 5V / 3.3V 전원을 모듈에 공급해줄 수 있음.   RM-RL78-G13-MAIN 개발 보드     구성도   하드웨어 명세 1. 하드웨어 구성도 – 모듈 RM-RL78-G13 모듈 하드웨어 구성도 (1/3, 윗면) RM-RL78-G13 모듈 하드웨어 구성도 (2/3, 윗면) RM-RL78-G13 모듈 하드웨어 구성도 (3/3, 아랫면) 2. 핀 배치 – 모듈 3. 하드웨어 구성도 – 개발 보드 RM-RL78-G13-MAIN 개발 보드 구성도 (1/2) RM-RL78-G13-MAIN 개발 보드 구성도 (2/2) 4. GPIO 커넥터 핀 정보 RM-RL78-G13-MAIN V1.0 모듈의 GPIO 구성은 10핀 박스 커넥터로 구성된 P1, P0+P7이 있습니다. 이 커넥터를 활용하여 NEWTC의 다른 모듈 또는 사용자가 설계한 보드를 연결하여 구동시킬 수 있습니다. 각 포트의 핀 배치는 다음과 같습니다.   5. 타이머 입/출력 10핀 박스 커넥터 핀 정보 RM-RL78-G13-MAIN V1.0 모듈은 타이머 입/출력을 10핀 박스 커넥터로 묶어 구성하였습니다. 이 커넥터를 활용하여 타이머 클럭 입력 또는 PWM 출력을 더 편리하게 활용할 수 있습니다. 각 커넥터의 핀 배치는 다음과 같습니다.     <타이머 입력>   <타이머 출력>   6. ADC 10핀 박스 커넥터 및 2핀 커넥터 핀 정보 본 모듈은 R5F100GE MCU에 들어 있는 ADC 10개 중 8개를 박스 커넥터로 묶어 구성하고, 나머지 2개는 2핀 커넥터로 구성하였습니다. 각 커넥터의 핀 배치는 다음과 같습니다.         7. 3-Wire Serial I/O (SPI) 커넥터 핀 정보 본 모듈은 R5F100GE MCU에 들어 있는 SPI 핀들을 모두 5핀 커넥터로 구성하였습니다. 각 커넥터의 핀 배치는 다음과 같습니다.   <=”" style=”margin: 0px; padding: 0px;”><=”" 커넥터=”" 대한=”" 에=”" style=”margin: 0px; padding: 0px;”>>   8. Simplified I2C 커넥터 핀 정보 본 모듈은 R5F100GE MCU에 들어 있는 I2C 핀들을 모두 4핀 커넥터로 구성하였습니다. 각 커넥터의 핀 배치는 다음과 같습니다.   <=”" style=”margin: 0px; padding: 0px;”>에 대한 커넥터 정보>   9. IICA 커넥터 핀 정보 본 모듈은 R5F100GE MCU에 들어 있는 IICA 핀들을 모두 4핀 커넥터로 구성하였습니다. 각 커넥터의 핀 배치는 다음과 같습니다 <=”" span=”" style=”margin: 0px; padding: 0px;”> 10. 외부 인터럽트 커넥터 핀 정보 본 모듈은 R5F100GE MCU에 들어 있는 인터럽트 핀들을 모두 2.54mm 핀 헤더를 활용하여 일렬로 구성하였습니다. 핀 배치는 다음과 같습니다.   <외부 인터럽트에 대한 커넥터 정보>   11. 키 인터럽트 커넥터 핀 정보 본 모듈은 R5F100GE MCU에 들어 있는 인터럽트 키 인터럽트 핀들을 모두 2.54mm 핀 헤더를 활용하여 일렬로 구성하였습니다. 핀 배치는 다음과 같습니다.   <키 인터럽트에 대한 커넥터 정보>   12. 시스템 커넥터 핀 정보 본 모듈은 R5F100GE MCU의 시스템 핀들을 모두 4핀 커넥터를 활용하여 일렬로 구성하였습니다. 핀 배치는 다음과 같습니다.     <시스템 핀에 대한 커넥터 정보> 13. 추가 핀 커넥터 정보 여타 특수기능이 포함되어 있지 않은 다른 핀들은 모두 추가 핀으로 구성되었습니다. 4핀 커넥터 2개로 구성되며 개발 보드에는 Extra 라는 그룹으로 묶여 있습니다. 핀 배치는 다음과 같습니다.     <추가 핀에 대한 커넥터 정보> <왼쪽: J38, 오른쪽: J39>   14. 핀 전류 특성 이 모듈은 MCU 특성상 각 핀마다 전류 특성이 달라집니다. 전류에 따라 정상적인 입/출력이 불가능할 수 있으니 이 점을 확인하시기 바랍니다.   핀 전류 특성: 핀 핀당 최대 허용 전류 P00~P01 40mA P10~P17 P20~P27 0.5mA P30~P31 40mA P40(TOOL0), P41 P50~P51 P60~P63 P70~P75 P120~P124 P130, P137 P140, P146, P147   15. 핀 입/출력 특성 이 모듈은 MCU 특성상 각 핀마다 입/출력 특성이 달라집니다.   핀 출력 입력 아날로그 입력 비고 P00~P01 P10~P17   P20~P27 P30~P31   P40(TOOL0), P41   P40 핀은 디버거 및 다운로더와의 원활한 통신을 위해 다른 용도로 사용하지 않는 것을 권장합니다. P50~P51   P60~P63 반드시 핀에 풀업을 걸어Open-Drain 방식으로 I/O를 수행해야 합니다. P70~P75   P120 P121~P124     P130     P137 P140, P146   P147 16. 모듈 점퍼 설정본 모듈은 모듈 전원 설정을 위해 2.54mm 점퍼를 활용합니다. 점퍼 설정은 다음과 같습니다. 모듈의 J9 점퍼: 점퍼 상태 설정 연결 32.768kHz 저속 발진기를 MCU에 연결한다. 연결하지 않음 32.768kHz 저속 발진기를 MCU에 연결하지 않는다.   모듈의 J12 점퍼: 점퍼 상태 설정 연결 20MHz 고속 발진기를 MCU에 연결한다. 연결하지 않음 20MHz 고속 발진기를 MCU에 연결하지 않는다.   모듈의 J16 점퍼: 점퍼 상태 설정 연결 LED를 포트 출력에 연결시킨다. 연결하지 않음 LED를 포트 출력에 연결시키지 않는다. 17. 메인 보드 점퍼 설정 본 개발 보드는 점퍼를 통해 모듈 및 개발 보드 전체의 사용 전원(전역 전원, VCC)의 전압을 설정할 수 있습니다. 점퍼는 J18 점퍼를 통해서 설정하며, 설정 정보는 다음과 같습니다.   메인보드 J11 점퍼: 점퍼 설정 설정 개발 보드의 전역 전원을 전원부로부터 분리. 개발보드의 전역 전원을 5V로 설정. 개발보드의 전역 전원을 3.3V로 설정. 점퍼를 끼우지 않을 경우 전원부에서 전원 공급이 제대로 이루어지지 않습니다.  전원부를 사용하고자 하실 경우 반드시 점퍼를 끼워 전역 전원을 설정하시기 바랍니다. 18. 전원 공급 본 모듈의 전원은 DC 1.8V ~ 5.5V를 사용하도록 설계되어 있습니다. 다음 방법 중 하나로 전원 공급이 가능합니다.   1. 모듈의 DC 5V IN 커넥터(J8)에 외부 전원 1.8 – 6.5V (5V 권장) 를 공급합니다. 2. 모듈의 UART_VCC 에 선택된 레벨에 맞는 외부 전원을 공급합니다. 3. 모듈의 JTAG 포트를 통하여 3.3V~5V 를 공급합니다. (공급받는 전원은 전원을 공급하는 장비에 따라 다르며, 3.3V 및 5V를 권장합니다.) 4. 개발 보드의 J13 잭에 6.5~12V 전원을 공급합니다. 본사는 12V 1A SMPS 어댑터 (SE-PW12V)를 권장합니다. 5. 개발 보드의 J14 잭에 6.5~12V 전원을 공급합니다. 라인 트레이서 등을 개발하거나 테스트할 때 사용 가능합니다. 배터리는 본사의 12V 배터리인 SE-BAT12V를 권장합니다. 6. 개발 보드의 전역 전원 커넥터 (J4, J17, J10 중 택1) 5V 전원을 공급합니다. 전역 전원은 1.8~5.5V 가 가능합니다. 7. 개발 보드의 5V 전원 커넥터 (J15) 또느 3.3V 전원 커넥터 (J11) 에 커넥터의 전압 수준에 맞는 전원을 공급합니다. (Ex. 5V 커넥터에 3.3V 전원을 공급하시면 안됩니다. 반드시 5V 전원을 공급하셔야 합니다.) 8. 메인보드의 통신 커넥터나 10핀 박스 커넥터의 VCC 핀에 전원을 공급합니다. 이 전원은 전역 전원과 같은 전압을 가지고 있으며, 여기에 공급되는 전원은 전역 전원입니다.   19. 주의 사항 1. 전원부를 사용해서 전역 전원을 사용하고자 할 경우, J18 점퍼는 5V 나 3.3V 둘 중 하나에 반드시 설정되어 있어야 합니다. 2. 역전압, 역전류를 가하지 마세요. 모듈 및 개발 보드가 손상될 수 있습니다. 3. 2개 이상의 전원 공급 방법을 혼용하지 마십시오. 전원이 충돌하여 모듈 및 개발 보드, 기타 확장 보드 및 사용자가 디자인한 회로 등에 심각한 손상을 입힐 수 있습니다. 4. 전원부에서는 12V 전원만을 사용하고, 전역 전원은 다르게 설정하고 싶다면, J18 점퍼를 반드시 제거하여 전역 전원과 전원부의 전원을 분리하셔야 합니다. 5. MCU 특성상 핀마다 가용 전류 및 입/출력 특성이 다르며, 이를 지키지 않는 디자인을 수행할 경우 모듈이 손상되거나 의도한 대로 모듈이 동작하지 않을 수 있습니다. 핀 특성을 반드시 확인하시고 디자인하시기 바랍니다. 6. 몇몇 확장 모듈을 P0+P7 포트에 장착할 경우 모듈에 J16 점퍼가 활성화된 핀은 풀업이 걸려 의도한 대로 동작하지 않을 수 있습니다. 해당 문제가 발생한 경우 모듈의 J16 점퍼에 연결된 핀을 모두 제거해주시기 바랍니다. 7. 모듈의 기준 전압이 다른 전원 커넥터들을 서로 연결하지 마세요. 이러한 상황의 예는 전역 전원이 5V로 설정된 상황에서 J10(전역 전원)과 J11(3.3V 고정) 커넥터를 서로 연결하는 상황입니다. 이 경우 개발 보드 및 모듈에 손상을 입힐 수 있습니다.     사용방법 Resesas E1 디버거와 연결한 사진   USB 전원 공급 케이블 SE-USBPOWER와 연결한 사진 라인 트레이서 바디를 활용하여 스테핑 라인트레이서를 구성한 사진

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TEL. 02-704-4774
www.newtc.co.kr

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임베디드비전 시스템 소개

글 | 위드로봇(주) 김도윤 대표

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위드로봇 연구실 확장 이전 기념 릴레이 무료 강좌 4차 교육이 2011년 1월 8일 토요일에 성수동 위드로봇 본사에서 진행 되었습니다. 임베디드 비전 시스템에 대한 주제로 진행된 이번 강좌의 강의 내용을 참석하지 못한 디바이스마트 매거진 구독자들을 위해 간단히  소개하고자 합니다.

서 론

비전 시스템(vision system)은 카메라를 통해 얻은 영상에서부터 얻고자 하는 정보를 처리하는 장치로 카메라 – 이미지 그래버 – PC 형태로 구성되는 것이 일반적이다. 이때 PC의 사양은 통상적으로 해당 시점에서 가장 고성능의 부품들로 구성된다. 이는 영상 데이터가 현재 기술 대비 아직도 실시간으로 처리하기에 힘들고, 많은 비전 어플리케이션들이 하드 데드라인(Hard deadline)을 가지는 실시간성을 요구하기 때문이다. 위드로봇에서 수행한 많은 영상 처리 과제들도 쿼드 코어를 가지는 i7 프로세서를 사용하는 PC 1대로도 실시간 처리가 안되어 PC 3대를 기가비트 이더넷으로 연결한 구조로 구성하여 실시간성을 맞추는 시스템을 만들곤 한다.
비즈니스 관점에서는 시스템의 신뢰성을 높이고 시스템을 구성하는 요소를 줄여 성능을 높이고 생산 단가를 줄이는 것이 중요하다. 위 세 가지 요소(카메라, 이미지 그래버, PC)들은 각각 다음과 같이 발전하고 있다.

●카메라: CCD 이미지 센서에 비해 CMOS 이미지 센서가 대량 생산에 유리하기에 기술 개발은 CMOS 이미지 센서쪽에 편중되어 진행되고 있다. 이 덕분에 고해상도, 고속 CMOS 이미지 센서가 지속적으로 출시되고 있으며, CCD 센서에 비해 단점으로 여겨지는 dark current, 저조도에서의 응답 특성이 점차 개선되어 CCD 이미지 센서를 맹렬히 추격하고 있다. 특히 최근에 많은 관심을 끌고 있는 wide dynamic range 카메라는 명암 차이가 심한 지역에서도 어두운 부분과 밝은 부분의 디테일을 잘 표현하기에 영상 처리 센서를 제조하는 제조사들이 공을 들여 개발을 거듭하고 있다. 아울러 적정 해상도, 응답 특성을 기준으로 놓고 보면, CMOS 센서 기술이 발전하면서 점점 더 작은 크기의 이미지 센서 크기로도 담당할 수 있게 되어 가격이 저렴해지는 효과가 있다. 최근 640 x 480 VGA 급 CMOS 이미지 센서는 $2까지 가격이 떨어졌고, 렌즈까지 포함해도 $4 수준인 경우가 많다. 기존 CCTV용 카메라 셋트를 구성하려면 $100이 넘는데, CMOS 이미지 센서로 영상을 취득하는 부분을 구성하면 1/20 가격으로 카메라를 구성할 수 있게 된 것이다.

● 이미지 그래버는 통상적으로 아날로그 신호로 전달되는 영상 신호를 디지털 신호로 바꾸기 위해 존재했었는데 앞서 소개한 CMOS 이미지 센서들은 디지털 신호를 바로 출력하여 마이크로 프로세서에 연결할 수 있는 인터페이스를 내장하고 있다. ITU BT.601, 656과 같은 규약이 그것이다. 주로 8비트 내지 10비트의 데이터 라인과 함께 수평 라인, 수직 라인을 표시하는 동기 신호 및 각 픽셀의 전송을 알리는 픽셀 클럭 신호를 가지고 있다. 최근 출시되는 범용 마이크로 프로세서에서는 이러한 BT.601/656 포맷을 지원하는 인터페이스 블록을 내장하고 있는 경우도 있어 이러한 마이크로 프로세서를 사용하면 CMOS 이미지 센서 출력을 바로 마이크로 프로세서에 연결할 수 있다. BT.601/656 인터페이스는 PCB 상에서 영상을 전달하거나 근거리(10~20cm 이내)내에서 영상을 전송하는 목적으로 만들어진 인터페이스이므로 이 보다 더 긴 거리로 영상을 전송하려면 별도의 인터페이스가 필요하다. 최근에 널리 사용되는 기술은 Camera link, 기가비트 이더넷, USB 3.0을 들 수 있다. 이 중에서 가장 최근에 출시된 USB 3.0은 5Gbit가 넘는 넓은 대역폭에 기존 USB 2.0과의 하위 호환성을 무기로 빠른 속도로 영상 전송 인터페이스 시장을 잠식할 것으로 예상된다.

● PC는 본질적으로 영상 처리 알고리즘을 동작시키기 위한 장치이므로 성능만 따라준다면 전통적인 임베디드 프로세서로 대치 가능하다. 아쉽게도 현존하는 기술로는 PC가 가장 손쉽게 접할 수 있는 고성능 프로세서를 장착한 시스템이기에 PC를 능가하는 임베디드 프로세서를 접하기는 어렵다. 하지만 특정 영상 처리 알고리즘을 소프트웨어가 아닌 하드웨어를 통해 구현하고, 이를 하나의 칩으로 만든 형태로 시스템을 구성하면 PC에 비해 낮은 클록으로 동작하는 임베디드 프로세서에서도 실시간성을 확보할 수 있어 굳이 PC를 사용하지 않더라도 비전 시스템을 구성할 수 있게 된다. 대표적인 예로 차량에 장착하여 전방의 상황을 실시간으로 SD 카드에 저장하는 차량용 블랙박스를 들 수 있다. 640×480 해상도의 컬러 이미지를 실시간으로 압축하여 저장하는 연산량은 저사양 PC에서도 버거울 정도로 많은 컴퓨팅 파워를 요구한다. 이를 현장에서는 MPEG2 또는 H.264와 같은 특정 압축 알고리즘을 전담하는 임베디드 프로세서와 인터페이스를 담당하는 임베디드 프로세서 두 개를 하나의 칩으로 만들어 해결하였다. 이러한 프로세서는 설계는 어렵지만 일단 설계가 완성되면 대량 생산이 가능해지기 때문에 생산 원가를 대폭 줄일 수 있다. 통상적으로 이러한 프로세서는 $5 이내에서 공급되기에 $150이 넘는 PC 세트에 비해 가격 우월성, 저전력, 시스템 크기 등에서 큰 장점을 가진다.

그림1. ITU BT 601 인터페이스 타이밍

위에서 살펴본 바와 같이 이미지 센서 기술 발전으로 인한 영상 장치 가격의 하락, 별도의 이미지 그래버 없이 영상을 바로 마이크로 프로세서로 전달할 수 있는 인터페이스 등장, 그리고 마이크로 프로세서의 성능 개선을 통한 컴퓨팅 능력의 향상은 영상 처리 기술이 공장 자동화와 같이 한정된 산업 분야를 벗어나 모바일 기기, 차량, 게임, 서비스 로봇, 사용자 인터페이스 등과 같이 실생활 곳곳에서 다양한 형태로 응용되는 기반을 마련하였다[1]. 이처럼 영상 처리 시스템의 기반이 기존 고성능, 고가의 컴퓨터에서 휴대폰이나 디지털 카메라와 같은 저가형 임베디드 시스템으로 전환되면서 임베디드 비전 시스템, 임베디드 컴퓨터 비전이라는 개념이 등장하기 시작하였고, 관련 학회에서도 이러한 용어를 사용하기 시작하였다[2][3].

이러한 새로운 개념이 등장하면 해외에서는 뜻을 같이 하는 단체를 결정하여 주도권을 쥐고 많은 부분의 표준을 선도한다. 이런 부분은 국내 연구진, 산업체들이 항상 한 발 늦어 아쉬운 부분인데 임베디드 비전 분야도 얼마전 15개의 해외 기업 주도로 임베디드 비전 연합(Embedded Vision Alliance, www.embedded-vision.com)을 출범하였다. 참여하고 있는 기업을 살펴 보면 BDTI, 자일링스, 아날로그 디바이스, 앱티컬(Aptical), 애브넷 일렉트로닉스 마케팅, CEVA, 코그니뷰, 프리스케일, 매스웍스, 내쇼날 인스트루먼트(NI), 엔비디아(NVIDIA), 텍사스 인스트루먼트(TI), 도쿄 일렉트론 디바이스, Ximea 그리고 XMOS 등이다. 아직은 초기 단계여서 홈페이지에서 많은 정보를 제공하고 있지는 않지만 쟁쟁한 업체들이 참여한 만큼 해당 분야에서 큰 영향력을 미칠 것으로 예상된다.

임베디드 비전 분야가 등장하면서 이전 영상 처리 시스템에서는 별로 고려하지 않던 제약 사항들이 새롭게 등장하는데, 대표적인 것이 성능, 가격, 크기 등이다. 이 중 이번 원고에서는 임베디드 비전 시스템의 성능에 대해 살펴보도록 하겠다.

임베디드 비전 시스템의 성능 개선 방향

반복해서 강조하지만 영상정보는 한 장의 이미지만 해도 수백 KB가 넘는 데이터를 가지고 있어 연산량은 매우 방대하다. 따라서 연산 속도가 PC에 비해 절대적으로 느린 임베디드 프로세서에서는 성능 저하가 발생한다. 임베디드 환경이 가지는 여러 제약사향을 만족시키면서 실시간성을 확보하기 위해 전용/범용 하드웨어 구성 및 소프트웨어 프로그램에 대한 연구가 진행되고 있다. DSP(Digital Signal Processor)를 내장하여 코프로세서(Co-processor)처럼 활용하는 방법이 있으며, DSP에 전통적으로 강점을 지녔던 TI(Texas Instrument)가 많은 시도를 하고 있다. TI의 Davinci 제품군은 범용 프로세서로 ARM Cortex-A8을 사용하고, 전용 프로세서로 TI C6000 계열 DSP를 내장한 원칩 임베디드 프로세서이다.

외부에서 봤을 때에는 ARM 프로세서처럼 보이게 되어 기존 ARM 시스템과 호환성을 높였고 내부적으로는 DSP가 코프로세서처럼 동작하게 하여 다양한 영상 처리를 두 개의 프로세서를 통해 처리가 가능하도록 구성한 시스템이다. 두 개의 프로세서 프로그래밍을 돕기 위해 SYS/LINK라는 기능이 지원되며 이를 이용하면 ARM쪽 프로세스와 DSP쪽 프로세스간의 프로세스 통신 및 데이터 교환이 가능하다. 2011년 기준으로 가장 최신 Davinci 제품군은 DM814x 시리즈이며, Cortex-A8 667MHz와 C674x DSP가 내장되어 있다. TI에서 전략적으로 임베디드 비전 분야 시장을 보고 출시한 제품이며 2012년 상반기에 출시될 예정이다. 현재 엔지니어링 샘플이 출시되어 있다.

TI사의 DM814x 블록 다이어그램

또 다른 접근 방법은 FPGA(Field-programmable Gate Array)를 이용하는 것이다. FPGA 단어 자체가 낯선 분들을 위해 간단히 소개하면 하드웨어 기술 언어(HDL)을 이용하여 수행하고자 하는 연산을 하드웨어 로직으로 구성할 수 있는 디바이스이다. 통상적으로 ASIC으로 가기 위한 전단계로 많이 사용되지만 영상 처리 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 빠르게 구현할 수 있다는 점에서 꾸준히 영상 처리 전문가들에게 관심을 받아왔다. FPGA를 이용하여 영상 처리 알고리즘을 구현하면 비종속적인 연산을 동시에 수행할 수 있어 병렬 처리가 가능해진다.

이는 전통적인 범용 프로세서에서 for loop를 돌릴 경우 파이프 라인 처리 속도 이상은 기대할 수 없는 반면, 극단적인 예를 들다면, for loop문이 필요 없이 한 번에 연산을 처리할 수 있다는 이야기가 된다. 특히 특정 비전 알고리즘은 FPGA와 궁합이 매우 잘 맞는다. Optical flow, 얼굴 검출 등은 연산의 구조가 서로 관련성이 적고, 여러 영상 화소 데이터값은 동시 참조가 빈번하여 FPGA 특성을 잘 활용하면 범용 프로세서에서 처리한 것에 비해 대폭적인 성능 향상을 기대할 수 있는 분야이다. 실제로 이와 같은 특징을 잘 활용하여 얼굴 인식 분야에서는 얼굴 인식 알고리즘을 FPGA 또는 ASIC까지 진행하여 원칩으로 나온 제품들이 많이 있다. 이러한 전용 칩은 동시 연산이 가능하기에 VGA 영상을 초당 300장 이상 처리할 수 있는 제품들도 있어 동적 응답 특성이 중요한 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 기대된다.

앞서 언급한 ARM+DSP 조합이 범용 프로세서 두 개를 구성하고 소프트웨어를 잘 구성하여 임베디드 비전 시스템의 성능 향상을 꾀하는 방법이라면 범용 프로세서 + FPGA 조합은 하드웨어 구성으로 성능 향상을 꾀하는 방법이다. 후자 방식이 시스템 크기도 커지고 소비 전력도 상대적으로 많이 소비되며 VHDL 또는 Verilog로 추가 코딩을 해야 하기 때문에 디버깅이 어렵다는 단점이 있다. 하지만 시스템의 보완이 상대적으로 우월하며 실시간 측면에서는 훨씬 이점이 있기에 주어진 조건에 맞춰 개발자들은 적절한 방법을 선택하여 개발하고 있다.

마지막으로 시도하는 방식은 GPU(Graphics Processor Unit)을 이용하는 것이다. GPU는 원래 모니터에 2D/3D 그래픽을 출력하는데 있어 빠른 처리를 위해 매트릭스 연산을 빨리 수행할 수 있도록 특화된 프로세서이다. 부동 소수점의 병렬 처리 기능이 강화되어 있으며 하드웨어 구조가 범용 프로세서에 비해 매우 단순하여 집적도를 늘리기 쉽다. 그 결과 범용 프로세서의 집적도를 넘어서서 연산 성능으로만 보면 GPU가 CPU를 능가하게 되었다. 이런 기능을 그래픽 연산뿐만 아니라 범용 연산에도 처리할 수 있도록 하는 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processor Unit)가 도입되면서 최근에는 슈퍼 컴퓨터들이 GPU로 만들어지고 있다. 앞서 소개한 임베디드 비전 얼라이언스 참여 기업 목록을 보면 그래픽 카드 칩셋 제조사로 유명한 엔비디아가 참여하고 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 GPU의 임베디드 비전 분야 활용을 보여주는 단적인 예이다. 엔비디아는 CUDA(Compute Unified Device Architecture)라는 하드웨어 코어 및 프로그래밍 방법론을 제공하고 있다. CUDA 코어에는 매 클록 당 부동 소수점 연산이 가능한데 GF100 그래픽 카드의 경우 이러한 CUDA 코어를 512개 가지고 있다. 추가로 스트리밍 멀티 프로세서(SM)을 16개, SM 1개당 4개의 특수 기능 유닛(SFU)를 가지고 있어 범용 프로세서 대비 30배 이상 빠른 연산을 수행할 수 있다. 실제로 위드로봇에서는 CPU에서 동작하던 알고리즘을 GPU로 이식하는 과제를 수행하였는데 인텔 CPU 대비 38배 빠르게 수행할 수 있는 결과를 얻었었다.

그림3. CUDA 코어의 내부 구조

문제는 내부 캐시 메모리가 한정적이어서 모든 이미지를 GPU가 접근 가능한 영역에 올릴 수 없다는 것이 단점이다. 따라서 메모리 억세스를 최소화하면서 해당 알고리즘을 구현할 수 있도록 변경해야 하는데 이 부분이 GPU 프로그램의 핵심이 된다.
이와 같은 GPU 장점으로 임베디드 프로세서에 GPU를 이식하는 시도가 계속되고 있으며, 첫 번째 제품이 최근 스마트 폰에 도입되어 선전하고 있는 테그라 프로세서이다. 올해 시제품이 출시될 것으로 보이는 테그라3의 경우 쿼드 코어 프로세서 + 듀얼 GPU 기반으로 출시가 된다면 임베디드 비전 분야에서는 가장 화려한 스펙을 가진 디바이스가 될 것으로 예상된다.

그림4. CUDA 코어의 내부 구조

핵심은 무엇인가?

앞서 소개한 내용 구성 요소 모두가 중요하긴 하다. 하지만 최근 프로세서의 패키징이 작아지고 AP(application processor) 공급이 대규모 설계 쪽으로 치중되는 현상이 심해지면서 아마추어들이 취미 삼아 하드웨어를 만들기에는 점점 어려워지고 있다. 이는 소규모 회사에게도 마찬가지여서 Davinci 시스템이건, FPGA 기반 시스템이건, Tegra3 GPU 기반의 시스템이건 프로젝트를 가동하기가 매우 부담스러워졌다. 이러다 보니 해당 프로세서를 조그마한 모듈로 만들고 이를 대량 생산하여 공급하는 업체들이 자리 잡을 시장이 형성되고 있다. 이 이야기는 임베디드 비전 시스템을 구성하는데 있어 하드웨어는 굳이 자체적으로 제작하지 않아도 시장에서 구할 수 있는 분위기가 조성되고 있다는 뜻이다.

반면 소프트웨어는 조금 사정이 다르다. 시중에 나와있는 상용 영상처리 라이브러리는 모두 PC 기반이며, 임베디드용은 거의 찾기가 어렵다. 그나마 컴퓨터 비전 연구자들이 모여 공개 소프트웨어로 진행한 OpenCV가 임베디드 비전 분야에서는 대안책처럼 여겨지고 있다.

주어진 환경에서 목적하는 작업을 수행하는 알고리즘은 매번 프로젝트마다 달라지고, 또한 프로젝트마다 주어진 환경이 달라지기에 기존에 사용했던 알고리즘을 그대로 사용할 가능성은 희박하다. 이러한 분위기에서는 환경에 알맞게 변화하는 카멜레온처럼 알고리즘을 주어진 환경 및 하드웨어에 최적화하는 기술을 핵심이 된다. 이를 위해서는 해당 알고리즘의 기본 원리에서부터 구현까지 온전히 다 알고 있어야 한다. 최근 스마트 폰 보급이 늘어나면서 스마트 폰에서 다양한 영상 처리를 하려는 시도가 늘어나고 있다. 이 역시 임베디드 비전 분야라고 볼 수 있는데, 이 분야의 개발자들과 이야기를 하다 보면 “나는 비전 전문가가 아니라서… 알고리즘에는 관심 없고 일단 함수 레벨에서 가져다 쓰면 되지”라는 이야기를 종종 듣곤 한다.

예를 들면 2D 바코드로 유명한 QR code는 최근 보급이 많이 되어 스마트 폰에서 다양한 어플리케이션들이 만들어 지고 있는데 그 수 많은 어플리케이션들이 단 2종류의 QR 코드 디코더를 쓰고 있다. 스마트 폰 어플리케이션 개발자가 수 만명이라면 이러한 임베디드 비전 알고리즘을 구현할 수 있는 개발자는 수 십명 수준이라는 것이다. 어느 쪽이 개발자로서 수명이 길고 대접을 받을 수 있을까?

항상 핵심은 단순하고 간단하다. 가장 밑바탕이 되는, 그리고 가장 어려워 보이는 것이 핵심이다. 그리고 그 핵심이 가장 오래 간다. 많은 개발자들이 개발자로서의 수명이 짧다고 한탄하는 것, 제대로 대접받지 못하는 것은 물론 시스템 구조적인 문제도 있겠지만 보다 쉽고 빨리 할 수 있는 방향으로 가다 보니 본질에 해당하는 핵심 부분을 건드리지 못해서는 아닐까 생각해 본다. 짧은 저자의 식견으로는 임베디드 비전 분야의 핵심은 ARM 프로세서를 잘 사용하는 것도, ARM 프로세서 하드웨어를 잘 설계하는 것도 아닌 비전 알고리즘을 얼마나 잘 이해하고 실제 구현할 수 있느냐라고 생각한다.

앞서 DSP, FPGA, GPU 등의 다양한 하드웨어를 소개했었다. 하지만 자신이 풀고자 하는 문제의 특성을 정확하게 파악하지 않으면 아무리 좋은 하드웨어를 사용한다고 해도 생각보다 빨라지지 않는 것을 경험할 수 있으며 꽤나 많은 시간을 들여도 개선되지 않는 것을 경험하게 될 것이다. 예를 들면 어떤 필터 알고리즘을 구현한다면, 부동 소수점 연산을 고정 소수점 연산으로 바꾸는 것만으로도 8배 이상 빨라지거나 심지어는 20배 이상 빨라지는 것을 경험할 수 있다.

이 때 고정 소수점 연산으로 변환하기 위해서는 알고리즘의 각 부분은 명확하게 이해해야지 오류 없이 변환이 가능하다. 또한 GPU의 경우 일반 프로세서에서 순차적으로 수행하는 형태로 작성된 알고리즘은 그다지 빨라지는 효과를 볼 수 없다. 알고리즘을 이해하여 병렬적인 부분을 만들어 내야지만 대폭적인 성능 개선을 볼 수 있다. 이러한 부분은 책이나 강의로 전달될 수 있는 부분이 아니라 많은 시간을 들여 노력을 해야 얻을 수 있는 노하우이다. 역설적으로 그러기에 누구나 할 수 있는 분야가 아니게 되고 그렇기에 더욱 값어치가 있다.
임베디드 비전 시스템의 알고리즘을 공부하고 싶은 분은 다음 내용을 추천한다.

● OpenCV(http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/): 현존하는 가장 좋은 임베디드 비전 알고리즘을 학습하기에 좋은 소스이다. PC에서 동작하는 것을 기본으로 하고 있지만, cxcore 부분을 잘 이식하면 non-OS의 임베디드에서도 잘 동작한다. 단순히 영상 처리 함수들을 불러다 쓰는데만 만족하지 않고 해당 소스들을 하나씩 공부하다 보면 누구보다도 월등한 실력을 가진 임베디드 비전 개발자가 될 수 있다. 꽤 방대한 양이니 단숨에 끝날 것이라고는 기대하지 마시길.

● TI Fast Run-Time Support Library(http://focus.ti.com/docs/toolsw/folders/print/sprc060.html): 임베디드 비전 분야에서는 DSP쪽에 강세인 Texas Instruments 자료에 많이 의존하게 된다. FastRTS라고 알려진 수학 함수라이브러리는 일반 라이브러리에 비해 3배 이상 빠른 연산을 보장한다. 실제로 필자도 MARU 휴머노이드 프로젝트를 할 때 FastRTS의 도움을 많이 받았다. 부동 소수점 연산 수학 함수들이 DSP에 최적화되어 있는데 어떻게 하면 DSP에 최적화되는지 구조를 볼 수 있다. 폼페이지 접속하면 소스와 설명서를 내려 받을 수 있는데, 대부분의 TI 문서가 그렇듯이 무지막지한 양을 자랑한다.

● BLAS/LAPACK(http://www.netlib.org/lapack/): FOTRAN에서 시작한 수학 연산 라이브러리로 거의 대부분의 수학 연산 알고리즘을 확인할 수 있다.

● TI DSPLIB(http://focus.ti.com/docs/toolsw/folders/print/sprc265.html): TI DSP 하드웨어 플랫폼에 최적화된 라이브러리이다. ANSI-C 로 작성되어 있으니 꼭 TI가 아니더라도 한 번 살펴보면 다른 DSP쪽에 어떻게 활용할 것인지 알 수 있다.

● TI IMGLIB(http://focus.ti.com/docs/toolsw/folders/print/sprc264.html) : 2D 이미지 처리에 관련된 기본 함수가 TI DSP에 최적화되어 있다.

● IPP(http://software.intel.com/en-us/articles/intel-integrated-performance-primitives-intel-ipp-domain-library-migration-faq/): 인텔 프로세서에 최적화된 라이브러이다. OpenCV도 IPP의 전신인 IPL을 기반으로 작성되어 있다. 각종 이미지 연산에 관련된 최적화된 함수를 확인할 수 있다.

마감하며
위드로봇㈜ 연구소를 성수동으로 이전하는 기념으로 시작한 공개 강좌 내용을 디바이스마트 매거진에 글로 옮긴지 벌써 네 번째이자 마지막이 되었다. 볼품없는 글을 예쁘게 다듬어주신 디바이스마트 디자인 팀 및 신종헌 팀장님께 감사 드리며, 다시 기회가 주어진다면 좀 더 알찬 내용으로 다시 한 번 독자분들을 찾아 뵙겠다는 이야기로 마무리한다.