Earticle

자동차, 의료기기, 무기체계와 같은 다양한 임베디드 소프트웨어 산업에서는 컴포넌트 기반 기술들이 적용되고 있 다. 임베디드 소프트웨어를 개발하기 위해 다양한 컴포넌트 기반 개발 방법론이 제안되고 있지만 컴포넌트를 식별하 기 위한 명확한 기준이나 방법이 부족하여 개발자들이 설계 과정에서 여전히 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서 는 컴포넌트 기반 임베디드 소프트웨어 설계를 위해 구조적 피처를 기반으로 컴포넌트를 식별하고 컴포넌트 간의 인 터페이스를 정의하는 컴포넌트 기반 임베디드 소프트웨어 아키텍처 설계 프로세스를 제안한다. 제안 방법은 컴포넌 트 기반 개발 프로세스 중 컴포넌트 식별 단계에 중점을 두며, 소프트웨어 기능 요구사항과 하드웨어 요소에 대한 정보를 고려하여 구조적 피처를 분석하고, 구조적 피처 분석 결과를 컴포넌트 기반 아키텍처 설계에 반영하여 컴포 넌트 기반 아키텍처를 도출하는 프로세스를 제시한다. 마지막으로 제안한 프로세스를 적용한 사례 연구를 통해 컴포 넌트 식별 단계에서 컴포넌트를 식별하고 인터페이스를 정의한 결과를 보여줌으로써 구조적 피처를 기반으로 한 방 법의 타당성을 입증한다.

Component-based technologies are being applied in various embedded software industries such as automotive, medical devices, and defense systems. While diverse component-based development methodologies are being proposed for embedded software development, there remains a lack of clear criteria or methods to identify components, leading developers to face challenges during the design process. In this regard, this paper proposes a component-based embedded software architecture design process that identifies components based on structured features and defines interfaces between components. The proposed approach places emphasis on the component identification phase within the component-based development process, analyzing structured features considering software functional requirements and hardware elements. The analysis results of structured features are incorporated into the design of component-based architecture, aiming to derive the actual architecture. Finally, through a case study applying the proposed process, the paper demonstrates the feasibility of the feature-based method by showcasing results of identifying components and defining interfaces during the component identification phase.

최근 임베디드 시스템 개발이 Model Driven Engineering 방식으로 변화하면서 요구사항과 모델 간의 추적성을 보장하는 것이 매우 중요해졌다. 이 논문에서는 기존의 FDD(Feature Driven Development)와 FOSE(Feature Oriented Software Engineering) 방법론에 적용된 feature 개념을 재정의하여 이를 AUTOSAR platform에 적용하는 방법을 제시하며 요구사항부터 model, code까지 추적성을 검증한다.

In this paper, a novel 3D reconstruction method is proposed for radiation environments based on structured light technology. Firstly, throughout the principles of structured light-based 3D reconstruction, we see that the primary sources of error in radiation environments are the impacts of radiation noise and point-cloud registration errors. Then, considering the random nature of radiation noise, this paper proposes a multiframe iterative image-filtering algorithm that effectively and quickly removes radiation noise while preserving the phase information of the structured light. Additionally, a point-cloud initial registration method based on image features is introduced, which reduces the time required for initial matching and ensures accuracy. 3D reconstruction experiments were conducted at radiation dose rates of 60 Gy/h and 100 Gy/h. The results demonstrate that the proposed method maintains high modeling accuracy even in high-radiation environments, validating the reliability of the approach.