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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
신상원 (고려대학교) 서태원 (고려대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2021년도 하계 학술발표논문집 제25권 제2호(A)
발행연도
2021.8
수록면
115 - 118 (4page)

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최근 IoT 기술과 인공지능이 결합한 Edge AI에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. Edge AI는 기존 중앙 집중형 클라우드보다 네트워크 부담이 적고 데이터의 안전성도 높다. 하지만, 이러한 방식은 저전력으로 동작하는 edge device에 일정 성능과 보안성을 요구한다. ARM 아키텍처는 높은 전력대비 성능과 함께 TrustZone 기술을 지원하여 수준 높은 보안 시스템을 구축할 수 있으므로 edge device에 적합하다. 또한, ACP 포트를 통해 빠른 데이터 교환을 지원하여 AI 가속기 등을 설계하여 사용할 수 있다. 보안성을 위해 사용하는 TrustZone 기술은 신뢰할 수 있는 코드 실행 환경을 제공하지만, 설계 환경에 따라 Data Coherence 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 다른 모드로 데이터에 접근하는 상황에서 발생 가능한 data coherence 문제를 ACP 포트를 활용하는 IP를 통해 효율적으로 해결하는 방법을 제안하고 실험을 통해 해당 방법이 유효함을 증명하였다.
#TrustZone #Data Coherency #Hardware #FPGA

목차

요약
1. 서론
2. 연구 배경
3. 실험
4. 결론
참고문헌

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