임베디드 컴퓨팅 및 IoT를 위한 프로그래머블 로직 디바이스

1960년대에 항공우주 및 군사용으로 처음 개발된 임베디드 컴퓨팅 시스템은 마이크로컨트롤러와 프로그래머블 로직 장치의 기능 향상과 가성비 개선을 통해 새로운 애플리케이션을 지속적으로 지원하고 있습니다. 오늘날, 임베디드 컴퓨팅 시스템은 우리가 일반적으로 "컴퓨터"라고 생각하지 않는 일상적인 장치들을 제어합니다: 디지털 카메라, 자동차, 스마트워치, 가정용 전자제품, 심지어 스마트 의류까지. 이러한 임베디드 컴퓨팅 시스템은 소비자, 산업, 자동차, 의료, 상업 및 군사 애플리케이션에서 흔히 발견됩니다.

일반 목적의 컴퓨터와 달리, 임베디드 제어 시스템은 특정 작업을 수행하도록 설계되는 경우가 많습니다. 임베디드 컴퓨팅 시스템 디자이너의 임무는 시스템의 기능, 성능, 사용성 및 신뢰성 요구사항을 구현할 구성 요소 세트를 식별하는 것이며, 이는 일반적으로 엄격한 비용 및 개발 시간 제약 조건 내에서 이루어집니다. 따라서, 마이크로컨트롤러의 선택과 그 특성, 데이터 처리 능력, 속도, 주변 장치, 전력 소비 등을 포함한 특성은 시스템 설계의 가장 초기이자 가장 중요한 측면 중 하나입니다.

디자이너의 책임 중 일부는 특정 산업의 추세를 인식하고 관련 구성 요소 및 기술을 활용하는 것입니다. 마이크로컨트롤러 애플리케이션의 주요 산업 중 하나인 사물인터넷(IoT)에서 예를 찾아봅시다.

IoT란 무엇인가?

사물인터넷(IoT)은 일반적으로 "물리적 객체와 장치에 인터넷 연결성을 확장하는 것"으로 정의됩니다. IoT 장치는 인터넷이나 직접적으로 무선 프로토콜을 통해 서로 통신하고 상호 작용할 수 있으며, 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 소비자 시장의 IoT 장치는 일반적으로 스마트 홈을 가능하게 하는 제품, 예를 들어 가정용 전자제품, 조명 기구, 온도 조절기, 홈 보안 시스템 및 카메라에 해당합니다. 최신 제품군은 스마트폰이나 기타 클라우드 연결 장치에서 제어할 수 있습니다.

IoT 스마트 잠금장치 컨트롤러 예시. 사용자의 신원은 스마트폰을 통해 클라우드로 전송되어 검증되고 명령이 처리됩니다. 스마트폰은 Bluetooth를 통해 스마트 잠금장치 작동(열기/닫기)을 제어합니다.

IoT 장치는 공통적으로 몇 가지 핵심 구성 요소를 가지고 있습니다. 마이크로컨트롤러, 내장 메모리, 전력 관리 외에도 이러한 장치는 일반적으로 단일 패키지 내에 센서 및 액추에이터와 신호 조절 구성 요소를 포함합니다. 장치가 로컬 네트워크 프로세서 및/또는 클라우드 컴퓨팅 리소스와 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 통신 회로는 종종 IoT 애플리케이션용으로 설계된 마이크로컨트롤러에 포함되어 있습니다.

차세대 IoT 장치의 설계 과제

IoT 장치는 산업, 소비자, 의료 및 농업 응용 분야에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 이들이 더 많아지고 기능이 풍부해짐에 따라, 임베디드 시스템 개발자는 다음과 같은 설계 과제에 계속 직면하게 될 것입니다:

• 보안: IoT 기술을 채택하는 데 있어 가장 큰 우려사항입니다. 특히 IoT 장치의 사용이 더욱 만연해짐에 따라, 사이버 공격은 점점 더 흔한 위협이 될 가능성이 높습니다.

• 배터리 수명 및 가동 시간: IoT 장치의 상당 부분은 배터리로 작동합니다. 이러한 장치가 더 많은 기능을 갖추게 됨에 따라 전력 수요가 증가하여 더 큰 배터리나 더 나은 전력 관리 체계가 필요합니다.

• 분산화: 전통적인 클라우드 아키텍처는 클라우드 기반 데이터 센터에서 애플리케이션을 위한 중앙 집중식 처리를 제공합니다. 데이터 센터와 IoT 장치 사이의 거리가 증가하면 지연 시간이 증가하여 실시간 워크플로우에는 너무 느릴 수 있습니다. 반면, 엣지 컴퓨팅은 IoT 장치가 외부 자극에 실시간으로 지능적인 결정을 내리고 반응할 수 있게 합니다. 이는 개인 데이터의 주권적 이점도 제공합니다. 서비스 제공자에게 더 높은 수준의 해석으로 사전 분석된 개인 데이터를 제공합니다.

IoT 장치와 함께하는 임베디드 컴퓨팅을 위한 마이크로컨트롤러

IoT 장치는 저렴해야 하므로, 애플리케이션에 의해 마이크로컨트롤러의 기능이 활용되지 않도록 선택해야 합니다. 애플리케이션에 가장 적합한 부품을 결정하는 마이크로컨트롤러 사양은 다음과 같습니다:

• 비트 깊이: 레지스터와 데이터 경로 폭은 마이크로컨트롤러가 비트리비얼 계산을 수행하는 속도와 정확도에 영향을 미칩니다.

• 메모리: 마이크로컨트롤러의 RAM과 플래시 양은 구성 요소가 전속력으로 지원할 수 있는 코드 크기와 복잡성을 결정합니다. 큰 메모리는 더 큰 다이 영역과 구성 요소 비용을 가집니다.

• GPIO: 시스템의 센서와 액추에이터에 연결하는 데 사용되는 마이크로컨트롤러 핀입니다. 이들은 종종 직렬 통신, A/D, D/A 변환기와 같은 다른 마이크로컨트롤러 주변 장치와 기능을 공유합니다.

• 전력 소비: 배터리로 작동하는 장치에는 전력 소비가 매우 중요하며, 일반적으로 마이크로컨트롤러의 속도와 메모리 크기가 증가함에 따라 증가합니다.

Cypress Semiconductor, CY8C6246BZI-D04

CY8C6246BZI-D04 프로그래머블 시스템온칩(PSoC) 6 MCU 아키텍처는 IoT를 위해 특별히 설계되었으며, 강화된 보안을 목표로 합니다. 고가의 전력 소모가 큰 애플리케이션 프로세서와 저성능 MCU 사이의 격차를 메웁니다. 초저전력 PSoC 6 MCU 아키텍처는 새로운 IoT 제품에 필요한 처리 성능을 제공합니다. 보안은 통합된 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TTE)을 통해 내장되어 있으며, 안전한 데이터 저장소를 제공합니다.

PSoC 6 MCU 아키텍처는 최첨단의 초저전력 40nm 공정 기술을 기반으로 하며, 듀얼 Arm^® Cortex^®-M 코어 아키텍처를 갖추고 있습니다. M4 코어의 활성 전력 소비는 22-μA/MHz로 낮으며, M0+ 코어는 15-μA/MHz입니다. Cypress는 또한 CY8C6246BZI-D04 프로그래밍을 위한 개발 키트를 제공합니다:

PSoC Programmer 3.26.0은 PSoC Programmer와 PSoC Creator를 통해 Cypress의 최신 PSoC 6 디바이스 패밀리에 대한 프로그래밍 및 디버깅 지원을 제공합니다. 이는 SWD 및 JTAG 인터페이스를 통한 PSoC 6 디바이스의 프로그래밍 및 디버깅을 지원합니다.

Cypress Semiconductor에서의 Cypress PSoC 6 MCU 아키텍처

텍사스 인스트루먼트, MPS430FR2676 CapTIvate^™

MPS430FR2676은 64KB FRAM, 8KB SRAM, 43 IO 및 12비트 ADC를 갖춘 초저전력 MSP430^™ 용량 터치 감지 마이크로컨트롤러입니다. CapTIvate 기술 라인은 버튼, 슬라이드, 휠 및 근접 기능이 있는 IoT 디바이스에 이상적입니다. FRAM, 또는 강유전체 랜덤 액세스 메모리는 플래시의 비휘발성과 SRAM의 유연성 및 저전력을 결합한 메모리 기술입니다. 이 검증된 메모리 기술은 초저전력 마이크로컨트롤러(MCU)에 통합되어 실제 애플리케이션에 독특한 장점을 제공합니다.

*CapTIvate 기술을 갖춘 MSP430 MCU는 시장에서 가장 통합되고 자율적인 용량 터치 솔루션을 제공하며, 최저 전력에서 높은 신뢰성과 노이즈 내성을 제공합니다. TI의 용량 터치 기술은 동일한 디자인에서 자기 용량 및 상호 용량 전극을 동시에 지원하여 최대의 유연성을 제공합니다. *

Texas Instruments에서의 기능 블록 다이어그램

ST 마이크로일렉트로닉스 STM32H753BIT6

STM32H753BIT6 마이크로컨트롤러는 엣지 컴퓨팅을 위해 설계되었으며 32-BIT ARM Cortex M7 480 MHz 코어 위에 구축되어 있으며 2M x 8 플래시 메모리를 포함합니다. 이 MCU는 스마트 홈이나 산업 애플리케이션에서 유용한 내장 온도 센서까지 포함합니다. Cortex-M7 코어는 IEEE 754 호환 더블 프리시전 및 싱글 프리시전 데이터 처리 명령 및 데이터 유형을 지원하는 부동 소수점 유닛(FPU)을 특징으로 합니다. 이러한 장치는 보안을 향상시키기 위한 메모리 보호 유닛(MPU)을 포함하며 DSP 명령어 세트를 전체적으로 지원합니다. 이 마이크로컨트롤러는 데이터 분석을 위한 기계 학습 알고리즘을 실행하도록 설계된 IoT 디바이스에도 이상적입니다:

STM32Cube.AI는 STM32 Arm^® Cortex^®-M 기반 마이크로컨트롤러에서 사전 훈련된 인공 신경망(ANN)을 매핑하고 실행할 수 있는 가능성을 제공하는 널리 사용되는 STM32CubeMX 구성 및 코드 생성 도구의 확장 팩입니다.

데이터시트에서 본 STM32H753xI 버스 매트릭스

IoT 및 기타 응용 분야에서 임베디드 컴퓨팅은 계속해서 발전할 것이며, 적절한 마이크로컨트롤러나 다른 프로그래머블 로직 장치를 사용하면 다음 시스템의 성능을 극대화할 수 있습니다. 저희의 추천 제품으로 검색을 시작해 보세요!

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