KR102668951B1 - 임베디드 시스템 - Google Patents
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Abstract
실시 예에 따른 임베디드 시스템은, 적어도 하나의 센서, 및 계층적 유한 상태 머신 기반의 제어 방식에 기반하여, 상기 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터들을 수집하고 상기 센서 데이터들을 분석 및 처리하는 프로세서를 포함하고, 상기 계층적 유한 상태 머신은, 각각 서로 다른 태스크에 대응하며 내부적으로 상태 전이를 수행하는 복수의 서브 유한 상태 머신, 및 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각의 외부 상태 전이를 제어하며, 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 간의 상태 전이를 제어하는 최상위 유한 상태 머신을 포함할 수 있다.
Description
본 발명의 실시 예는 임베디드 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 센서 데이터를 처리하기 위한 임베디드 시스템에 관한 것이다.
통상적으로, 센서 네트워크에서 수집된 센서 데이터는, 게이트웨이를 통해 클라우드 시스템으로 전달된 후 클라우드 시스템에 접속한 분석 모듈에 의해 분석이 이루어지거나, 센서 모듈에 접속할 수 있고 최소한의 지연이 가능한 네트워크의 최말단 부분에서 분석이 이루어진다.
센서 네트워크에서 수집된 센서 데이터의 처리 방법 중 이벤트 기반 실행 방법은, 발생된 이벤트에 신속하게 반응하여 데이터를 처리하고, 데이터 처리 후 다시 아이들(idle) 모드 상태로 변환되어 다른 이벤트의 발생을 기다리는 실행 방법이다. 이러한 이벤트 기반 실행 방법은, 시스템적으로 내부 상태를 제어하기 위한 방법, 즉 상태 전이 방법이 없기 때문에 특정한 시점에 이벤트 핸들러가 어떤 상태인지 알 수가 없어 디버깅과 제어에 어려움이 있다.
유한 상태 머신 기반 실행 방법은, 알고리즘을 작은 조각(즉, 상태)으로 분할하기 때문에 분할된 상태 간의 전이 기능을 제공한다. 이러한 상태 전이 기능은 이벤트 기반 실행 방법의 단점을 보완할 수 있다. 그러나, 유한 상태 머신 기반 실행 방법은, 각 유한 상태 머신들의 마이크로컨트롤러(Micro Controller Unit, MCU) 점유시간 분배, 상태 머신들의 상태 관리 및 제어를 하기 위한 구조를 추가로 필요로 한다.
본 발명의 실시 예가 해결하려는 과제는 센서 데이터를 직접 실시간 분석 및 처리할 수 있도록 지원하는 임베디드 시스템을 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 임베디드 시스템은, 적어도 하나의 센서, 및 계층적 유한 상태 머신 기반의 제어 방식에 기반하여, 상기 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터들을 수집하고 상기 센서 데이터들을 분석 및 처리하는 프로세서를 포함하고, 상기 계층적 유한 상태 머신은, 각각 서로 다른 태스크에 대응하며 내부적으로 상태 전이를 수행하는 복수의 서브 유한 상태 머신, 및 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각의 외부 상태 전이를 제어하며, 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 간의 상태 전이를 제어하는 최상위 유한 상태 머신을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 임베디드 시스템은, 임베디드 시스템에서 센서 데이터를 직접 실시간 분석 및 처리할 수 있도록 지원한다.
또한, 선점형과 비선점형 상태 전이가 가능하고, 태스크 특성에 따라 센서 데이터의 수집, 분석, 및 송신 방식을 다르게 처리할 수 있으며, 각 태스크의 독립성 및 확장성을 보장할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 임베디드 시스템을 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 임베디드 시스템에서 실행되는 계층적 유한 상태 머신의 소프트웨어 구조를 개략적으로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신의 상태 전이도를 예로 들어 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신의 클래스 구조를 예를 들어 도시한 것이다.
도 5는 실시 예에 따른 임베디드 시스템에서의 심박수 검출 방법의 일 예를 도시한 것이다.
도 6은 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신을 구성하는 서브 유한 상태 머신의 제어도를 예를 들어 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 임베디드 시스템에서 실행되는 계층적 유한 상태 머신의 소프트웨어 구조를 개략적으로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신의 상태 전이도를 예로 들어 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신의 클래스 구조를 예를 들어 도시한 것이다.
도 5는 실시 예에 따른 임베디드 시스템에서의 심박수 검출 방법의 일 예를 도시한 것이다.
도 6은 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신을 구성하는 서브 유한 상태 머신의 제어도를 예를 들어 도시한 것이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 필요한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 임베디드 시스템 및 임베디드 시스템에서의 데이터 처리 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 임베디드 시스템을 개략적으로 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 임베디드 시스템(10)은 센서부(11), 인터페이스부(12), 메모리(13), 및 프로세서(14)를 포함할 수 있다. 한편, 도 1에 도시된 구성 요소들은 필수적인 것은 아니어서, 임베디드 시스템(10)은 도 1에 도시된 구성요소들보다 더 많거나 더 적은 구성 요소를 포함하도록 변형될 수 있다.
센서부(11)는 적어도 하나의 센서를 포함하며, 적어도 하나의 센서를 통해 센서 데이터를 수집할 수 있다.
인터페이스부(12)는 하나 이상의 통신 인터페이스를 통해 임베디드 시스템(10)과 네트워크(30)(예를 들어, 센서 네트워크) 또는 임베디드 시스템(10)과 클라우드 시스템(20) 간의 데이터를 송수신하는 기능을 수행할 수 있다. 또한, 인터페이스부(12)는 하나 이상의 통신 인터페이스를 통해 센서부(11)와 프로세서(14) 간의 데이터를 송수신하는 기능을 수행할 수도 있다. 인터페이스부(12)에서 지원하는 통신 방식으로는, 예를 들어, 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 시리얼(Serial) 통신, 와이파이(WiFi) 등이 포함될 수 있다.
메모리(13)는 프로세서(14)에서 수행하기 위한 명령어(instructions)를 저장하거나 저장 장치(도시하지 않음)로부터 명령어를 로드하여 일시 저장하며, 프로세서(14)는 메모리(13)에 저장되어 있거나 로드된 명령어를 실행할 수 있다.
프로세서(14)는 임베디드 시스템(10)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(14)는 계층적 유한 머신 상태 기반 제어 방식에 기반하여 센서부(11) 또는 인터페이스부(12)를 통해 센서 데이터들을 수집하고, 이를 분석 및 처리할 수 있다.
프로세서(14)는 하나 이상의 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU)이나 기타 칩셋, 디지털 신호 처리 장치(digital signal processing chip, DSP chip), 마이크로프로세서 등으로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 임베디드 시스템에서 실행되는 계층적 유한 상태 머신의 소프트웨어 구조를 개략적으로 도시한 것이다. 도 2에 도시된 계층적 유한 상태 머신은, 전술한 도 1의 프로세서(14)에 의해 실행될 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 임베디드 시스템(10)에서 실행되는 계층적 유한 상태 머신(100)은, N개의 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)과, 하나의 최상위 유한 상태 머신(110)을 포함할 수 있다.
최상위 유한 상태 머신(110)은 기 설정된 센싱 시나리오에 기초하여 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)을 제어할 수 있다.
최상위 유한 상태 머신(110)은 센서부(11) 또는 네트워크(30)와 같이 계층적 유한 상태 머신 외부로부터 발생하는 이벤트를 관리할 수도 있다. 이 때, 외부에서 발생한 이벤트는, 최상위 유한 상태 머신(110)에 의하여 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)에게 전달된다.
각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)은 최상위 유한 상태 머신(110)에 자신을 등록하여, 기 설정된 센싱 시나리오에 맞춰 최상위 유한 상태 머신(110)에 의해 제어될 수 있다. 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)이 자신을 최상위 유한 상태 머신(110)에 등록하는 등록 절차는, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)을 동작시키기 위하여 필요한 설정 정보를 설정하는 과정과, 최상위 유한 상태 머신(110)의 상태 머신 리스트에 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)을 등록하는 과정 등을 포함할 수 있다. 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)을 동작시키기 위하여 필요한 설정 정보는, 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)이 사용할 네트워크 정보, 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)의 현재 상태를 표현할 로깅 정보, 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)이 센서부(11)로부터 센서 데이터를 읽기 위해 사용하는 인터페이스 정보 등을 포함할 수 있다.
최상위 유한 상태 머신(110)에 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)의 등록이 완료되면, 최상위 유한 상태 머신(110)은 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)이 등록된 순서에 맞춰 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)을 실행시키고, 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)들의 상태를 제어할 수 있다.
이러한 구조의 계층적 유한 상태 머신(100)에서는, 최상위 유한 상태 머신(110)이 기 설정된 센싱 시나리오에 따라서 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)의 외부 상태 맵을 제어하고, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N) 간의 상태 전이를 제어할 수 있다. 이에 따라, 시스템적으로 임베디드 시스템(100)의 내부 상태 제어가 가능하여, 특정한 시점에 임베디드 시스템(100) 내부 상태가 어떤 상태인지 명확하게 파악할 수 있어 디버깅과 제어의 편리성이 증대된다.
실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신(100)에서, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)은 각 기능(센서 데이터의 수집, 분석, 송신 등)에 대해 구성되는 대신, 태스크(task) 기반 유한 상태 머신으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 심박수 측정 태스크, 스트레스 측정 태스크, 운동에너지 계산 태스크 등 각 태스크가 하나의 서브 유한 상태 머신으로 구성될 수 있다.
태스크 기반으로 구성되는 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)은, 대응하는 센서 데이터의 수집(121), 분석(122), 송신(123) 등의 상태를 가질 수 있다. 이와 같이, 태스크 기반으로 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)을 구성할 경우, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)의 독립성과 확장성이 보장될 수 있다. 또한, 하나의 센서에 대해 서로 다른 종류의 센싱 동작들을 동시에 수행하는 경우(예를 들어, 심박 센서를 통한 심박수 측정과 스트레스 측정), 센서 데이터 처리에 따른 복잡성을 단순화하고, 태스크 특성에 따라 센서 데이터의 수집 및 분석을 수행할 수 있다.
또한, 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신(100)에서는, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)은 내부 상태 전이가 가능하다. 즉, 서브 유한상태 머신(120-1, ..., 120-N)이 센싱하는 데이터의 특성상 센서 데이터의 수집(121)과 분석(122)을 연속적으로 수행할 필요가 있을 경우, 데이터의 수집(121) 상태에서 분석(122) 상태로 내부 상태 전이가 수행될 수 있다. 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)의 내부 상태 전이(비선점형)는, 각 태스크의 특성에 맞게 프로세서(14)의 점유 시간을 조절할 수 있도록 지원할 수 있다.
전술한 바와 같이, 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신(100)은 최상위 유한 상태 머신(110)이 제어하는 외부 상태 전이(선점형)와 각 서브 유한 상태 머신(120-1, ..., 120-N)의 내부 상태 전이(비선점형)를 동시에 지원할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신의 상태 전이도를 예로 들어 도시한 것으로서, 계층적 유한 상태 머신이 하나의 최상위 유한 상태 머신(110)과, 3개의 서브 유한 상태 머신(120-1, 120-2, 120-3)으로 구성되는 경우를 예로 들어 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 최상위 유한 상태 머신(110)에서는 각 서브 유한 상태 머신(120-1, 120-2, 120-3)들의 외부 상태 전이(t10, t20, t30, t40, t50, t60)를 제어하며, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, 120-2, 120-3)은 외부 상태 전이와는 별도로 자신의 내부 상태 전이(t11, t12, t31, t51, t52)를 수행한다.
이에 따라, 최상위 유한 상태 머신(110)에 의해 각 서브 유한 상태 머신(120-1, 120-2, 120-3)의 MCU 점유 시간이 제어되며, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, 120-2, 120-3)은 대응하는 태스크 특성에 따라 MCU 점유 시간이 다르게 제어될 수 있다.
또한, 각 서브 유한 상태 머신(120-1, 120-2, 120-3)의 센싱 시나리오 및 이에 따른 상태 맵은 각 서브 유한 상태 머신(120-1, 120-2, 120-3)의 태스크 특성에 맞춰 설정될 수 있다. 도 3을 예로 들면, 제1서브 유한 상태 머신(120-1)은 데이터 수집 -> 데이터 분석 -> 데이터 송신 순으로 상태 전이를 수행하도록 센싱 시나리오 및 상태 맵이 설정되나, 제2서브 유한 상태 머신(120-2)은 데이터 분석 없이 데이터 수집 -> 데이터 송신 순으로 상태 전이를 수행하도록 센싱 시나리오 및 상태 맵이 설정될 수 있다. 또한, 제3서브 유한 상태 머신(120-3)은 데이터 수집 상태만 수행하거나, 데이터 수집 -> 데이터 분석 -> 데이터 송신 순으로 상태 전이를 수행하도록 센싱 시나리오 및 상태 맵이 설정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신의 클래스 구조를 예를 들어 도시한 것으로서, 임베디드 시스템이 웨어러블 기기인 경우를 도시한 것이다.
도 4에서 APPManager(300)는 웨어러블 기기인 임베디드 시스템(도 1의 도면 부호 10 참조)에서 실행되는 실행되는 계층적 유한 상태 머신(도 2의 도면 부호 100 참조)의 최상위 유한 상태 머신(도 2의 도면 부호 110 참조)이다. 또한, HeartRateSM(410), StressSM(420), 및 MomentumSM(430)는 계층적 유한 상태 머신(100)의 서브 유한 상태 머신(도 2의 도면 부호 120-1, ..., 120-N)에 해당한다.
이러한 구조의 계층적 유한 상태 머신에서, APPManager(300)는 ActiveObject 클래스(510), SensorIO 클래스(520), NetworkIO 클래스(530), 및 LogIO 클래스(540)에 각각 구현된 인터페이스 응용 프로그램 인터페이스(Application Program Interface, API)들을 통해 각 서브 유한 상태 머신(HeartRateSM(410), StressSM(420), 및 MomentumSM(430))에 필요한 시스템 설정 정보를 설정할 수 있다.
ActiveObject 클래스(510)는 웨어러블 기기를 추상화하기 위하여 만들어진 클래스이다. SensorIO 클래스(520)는 하드웨어(센서)에 의존적인 프로그램 코드가 하드웨어에 관계없이 일관성 있게 하드웨어에 접근할 수 있도록 지원하는 하드웨어 인터페이스 클래스이다. NetworkIO 클래스(530)는 네트워크 통신 방식에 의존적인 프로그램 코드를 API 인터페이스로 변환하는 클래스이다. LogIO 클래스(540)는 로깅된 센서 데이터에 일관된 방법으로 접근하도록 지원하는 클래스이다. 이러한 클래스들은, 각 서브 유한 상태 머신(410, 420, 430)의 하드웨어 의존성을 제거하기 위해, 모든 하드웨어 인터페이스를 API 형식을 통해 접근하도록 구성될 수 있다.
각 서브 유한 상태 머신(HeartRateSM(410), StressSM(420), 및 MomentumSM(430))은 APPManager(300)에 등록되어 사용될 수 있다. 서브 유한 상태 머신들(HeartRateSM(410), StressSM(420), 및 MomentumSM(430))이 상태 머신 리스트에 등록되면, APPManager(300)는 상태 전이 시나리오에 따라, 상태 머신 리스트에 등록된 서브 유한 상태 머신들(HeartRateSM(410), StressSM(420), 및 MomentumSM(430))을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, APPManager(300)는 HeartRateSM(410) -> StressSM(420) -> MomentumSM(430) 순으로 상태 머신 리스트에 등록된 서브 유한 상태 머신들을 실행시킬 수 있다.
도 5는 실시 예에 따른 임베디드 시스템에서의 심박수 검출 방법의 일 예를 도시한 것이다.
도 5를 참조하면, 임베디드 시스템(10)은 센서부(11)의 심박수 센서로부터 임계치 결정을 위한 센서 데이터를 소정 시간 동안 획득한다(S10). 여기서, 임계치는 R파 검출을 위한 기울기 임계치이며, 센서 데이터는 심박수 센서로부터 획득되는 ECG(electrocardiogram) 신호에 대응한다.
이후, 임베디드 시스템(10)은 상기 S10 단계를 통해 획득된 센서 데이터들 중 연속되는 센서 데이터들 간의 차이값(Grd[i] = d[j]-d[i], j>i)을 산출하고(S11), 이렇게 산출된 차이값들로부터 임계치를 결정한다(S12). 즉, 상기 S11 단계를 통해 산출된 차이값(Grd[i])들 중 최대값(max) 및 최소값(min)을 이용하여 아래의 수학식 1과 같이 임계치(Threshold)를 결정한다.
[수학식 1]
Threshold = α×(max-min)/delta, α: 조정값, delta: 시간 정보
이후, 임베디드 시스템(10)은 심박수 측정을 위해 심박수 센서로부터 센서 데이터를 획득하며(S13), 이로부터 제1기울기를 획득한다(S14). 본 문서에서 심박수 센서의 센서 데이터들로부터 획득되는 기울기는, ECG 신호의 소정 구간에 해당하는 기울기를 의미한다.
상기 S13 및 S14 단계는, 심박수 센서를 통해 측정되는 ECG 신호로부터 R파를 검출하기 위해, 제1기울기가 임계치보다 클 때까지 지속된다(S15).
상기 S13 내지 S15 단계를 통해 첫 번째 R 파를 검출한 임베디드 시스템(10)은, 이후 R파가 아닌 구간을 검출하기 위해, 심박수 센서로부터 센서 데이터를 획득하고(S16), 이로부터 제2기울기를 획득하는 단계(S17)를 제2기울기가 임계치 미만일 때까지 지속한다(S18).
상기 S16 내지 S18 단계를 통해 R파가 아닌 구간을 검출한 임베디드 시스템(10)은, 이후 두 번째 R파를 검출하기 위해, 심박수 센서로부터 센서 데이터를 획득하고(S19), 이로부터 제3기울기를 획득하는 단계(S20)를 제3기울기가 임계치보다 클 때까지 지속한다(S21).
그리고, 상기 S19 내지 S21 단계를 통해 두 번째 R 파를 검출한 임베디드 시스템(10)은, 첫 번째 R파와 두 번째 R파 간의 시간 간격을 구하고, 이로부터 심박수를 획득한다(S22). 이렇게 획득된 심박수는 인터페이스부(12)를 통해 네트워크(30)로 전송될 수 있다.
도 6은 실시 예에 따른 계층적 유한 상태 머신을 구성하는 서브 유한 상태 머신의 제어도를 예를 들어 도시한 것으로서, 도 4의 HeartRateSM(410)이 도 5의 심박수 검출 방법을 수행하는 경우를 예로 들어 도시한 것이다.
웨어러블 기기에서 심박수 측정을 위한 서브 유한 상태 머신(HeartRateSM (410))은 심박수 측정을 위해 심박 센서(도 4의 도면 부호 610 참조)의 센서 데이터에 대한 수집, 분석 및 송신 기능을 수행할 수 있다.
이를 위해, HeartRateSM(410)은 도 6에 도시된 바와 같이, ST_THRESHOLD_ZERO(411), ST_READ(412), ST_THRESHOLD_DATA_READY(413), ST_SLOPE_DATA_READY(414), ST_SLOPE(415), ST_R_PEAK(416), ST_NO_R_PEAK(417), ST_HEART_RATE(418), ST_THRESHOLD(419)의 내부 상태들로 구성될 수 있다. 이와 같이 정의된 내부 상태들은, 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))과 대응하는 서브 유한 상태 머신(HeartRateSM(410))에 의한 상태 전이 및 제어를 위해 사용될 수 있다.
도 6을 참조하면, HeartRateSM(410)이 실행되기 위해서는 우선 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))에 의해 HeartRateSM(410)을 동작시키기 위해 필요한 설정 정보가 설정(Config(WD101))된다(S10). 또한, HeartRateSM(410)가 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))에서 관리하는 상태 머신 리스트에 등록(RegisterSM(&HeartRate))된다(S200).
이후, 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))에 의해 HeartRateSM(410)가 최초 실행(Run())되면(S210) HeartRateSM(410)의 외부 상태 전이의 초기 상태는 ST_THRESHOLD_ZERO(411)에서 시작된다(S211). 이후, HeartRateSM(410)는 ST_THRESHOLD_ZERO(411) -> ST_READ(412) -> ST_THRESHOLD_DATA_READY(413) -> ST_THRESHOLD(419) 순으로 내부 상태 전이를 수행한 후, 제어권을 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))으로 넘긴다. 이에 따라, 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))은 HeartRateSM(410)의 외부 상태 전이의 시작 지점(시작 상태)을 ST_THRESHOLD(419)로 저장하고, 다른 서브 상태 머신으로 상태 전이를 수행한다.
이후, 다른 서브 상태 머신이 실행을 마치면, 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))은 HeartRateSM(410)을 실행시키고(S220), 직전에 저장된 외부 상태 전이 시작점 즉, ST_THRESHOLD(419)에서 HeartRateSM(410)를 시작시킨다(S221). 이에 따라, HeartRateSM(410)은 ST_THRESHOLD(419) -> ST_READ(412) -> ST_SLOPE_DATA_READY(414) -> ST_SLOPE(415)로 내부 상태 전이를 수행한 후, 제어권을 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))으로 넘긴다. 제어권을 넘겨 받은 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))은 HeartRateSM(410)의 외부 상태 전이의 시작 지점(시작 상태)을 ST_SLOPE(415)로 저장하고, 다른 서브 상태 머신으로 상태 전이를 수행한다.
이러한 방식으로, 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))은 HeartRateSM(410)이 실행될 때마다(S210, S220, S230, S240), HeartRateSM(410)의 외부 상태 전이를 순차적으로 실행시키고(S231 -> S231 -> S231 -> S241), HeartRateSM(410)는 최상위 유한 상태 머신(APPManager(300))은 HeartRateSM(410)에 의해 설정된 외부 상태를 시작 지점으로 하여 추가적인 내부 상태 전이를 수행한다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.
Claims (9)
- 적어도 하나의 센서, 및
계층적 유한 상태 머신 기반의 제어 방식에 기반하여, 상기 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터들을 수집하고 상기 센서 데이터들을 분석 및 처리하는 프로세서를 포함하고,
상기 계층적 유한 상태 머신은,
각각 서로 다른 태스크에 대응하며 내부적으로 상태 전이를 수행하는 복수의 서브 유한 상태 머신, 및
상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각의 외부 상태 전이를 제어하며, 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 간의 상태 전이를 제어하는 최상위 유한 상태 머신을 포함하고,
상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각은, 상기 최상위 유한 상태 머신에 등록하는 등록 절차를 수행하며,
상기 등록 절차는, 대응하는 서브 유한 상태 머신을 동작시키기 위해 필요한 설정 정보를 설정하는 과정과, 상기 대응하는 서브 유한 상태 머신을 상기 최상위 유한 상태 머신에 등록하는 과정을 포함하는, 임베디드 시스템. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 설정 정보는, 상기 대응하는 서브 유한 상태 머신이 사용할 네트워크 정보, 상기 대응하는 서브 유한 상태 머신의 현재 상태를 표현할 로깅 정보, 및 상기 대응하는 서브 유한 상태 머신이 센서로부터 센서 데이터를 읽기 위해 사용하는 인터페이스 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 임베디드 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 최상위 유한 상태 머신은, 상기 복수의 서브 유한 상태 머신이 상기 최상위 유한 상태 머신에 등록된 순서에 따라 상기 복수의 서브 유한 상태 머신을 실행시키는, 임베디드 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 최상위 유한 상태 머신은, 상기 계층적 유한 상태 머신의 외부에서 발생한 이벤트를 관리하는, 임베디드 시스템. - 제5항에 있어서,
상기 최상위 유한 상태 머신은, 기 설정된 센싱 시나리오에 따라서 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각의 외부 상태 맵, 및 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 간의 상태 전이를 제어하는, 임베디드 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각은 내부 상태 전이가 가능하며,
상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각은, 센서 데이터의 수집 상태, 분석 상태, 및 송신 상태를 가지는, 임베디드 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 최상위 유한 상태 머신에 의해 제어되는 상기 복수의 서브 유한 상태 머신 간의 외부 상태 전이는 선점형으로 이루어지고,
상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각의 내부 상태 전이는 비선점형으로 이루어지는, 임베디드 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 복수의 서브 유한 상태 머신 각각의 센싱 시나리오 및 상태 맵은, 대응하는 태스크의 특성에 맞춰 설정되는, 임베디드 시스템.
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|---|
| 이상설. 마이크로컨트롤러 인터럽트를 사용한 임베디드시스템의 다중 상태기계 모델링 기반 구현 기법. 2013년 1월 |
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Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20231022 Patent event code: PE09021S01D |
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