분산 처리를 이용한 큐브 솔빙

목차

• 1. 프로젝트 소개
• 2. 프로젝트 목표
• 3. 팀원 구성 및 역할 분담
• 4. 실행 환경 및 방법
• 5. 프로젝트 후기
• 6. 참고 자료

1. 프로젝트 소개

• 전체 개발 기간 : 2024-11-11 ~ 2024-12-08

• 프로젝트 주제 선정 기간 : 2024-11-11 ~ 2024-11-14

• 프로토타입 제작 기간 : 2024-11-15 ~ 2024-12-08

• 본 프로젝트는 4대의 라즈베리파이를 사용하여 2x2x2 루빅스 큐브를 맞춰주는 분산 시스템입니다.

• 사용자가 초기 큐브의 상태를 카메라로 촬영하면 시스템은 해당 큐브를 맞추기 위한 솔루션을 제시합니다.

• 3대의 라즈베리파이가 1대의 메인 라즈베리파이와 통신하며 해를 구하는 과정을 분산 처리하여 수행합니다.

2. 프로젝트 목표

• 단일 고성능 CPU&GPU에 의존하는 대신, 여러 대의 저성능 IoT CPU들을 활용, 연산을 분산 처리하여 계산 속도를 끌어올리는 것이 목표입니다.
• 온 디바이스 인공지능을 이용한 IoT에 적용할 수 있는 ****분산 시스템을 설계 및 구현하고자 하였습니다. 서버 기준에서 현재 대기 상태인 IoT 가구들의 CPU를 활용할 수 있습니다.
• 시스템 구조는 유지한 채, ‘큐브 솔빙’만 다른 연산으로 치환하여 딥러닝 등 많은 양의 행렬 연산이 필요한 기술들에 적용 가능합니다.

3. 팀원 구성 및 역할 분담

이름	Github
주상우	https://github.com/cuffyluv
이재혁	https://github.com/Lee37373
임상인	https://github.com/RaCuNi

주상우 (소프트웨어학과)

• 서브 Pi 1(클라이언트): 초음파 센서 및 LED 제어
• 서브 Pi 3(클라이언트): 조도 센서 및 LED 제어
• 발표 및 PPT 제작

이재혁 (소프트웨어학과)

• 메인 Pi 0(서버): 시스템 제어 및 소켓 통신 프로토콜 구상
• 큐브 솔빙 자체 최적화 알고리즘 개발

임상인 (소프트웨어학과)

• 서브 Pi 2(클라이언트): 카메라 및 서보 모터 제어
• 픽셀 색상 인식 알고리즘 개발
• 쉘 스크립팅을 통해 Robust 기능 구현

공통

• 메인 Pi와 서브Pi 간의 서버-클라이언트 통신 프로토콜 구현
• 큐브 솔빙 분산 처리 시스템 구현

4. 실행 환경 및 방법

실행 환경

• Raspberry Pi OS Legacy 64-bit Bullseye (2024-07-04)가 설치된 4 대의 Raspberry Pi 4 Model B

실행 방법(보고서 및 PPT 참고)

1. 라즈베리파이, 센서 및 에뮬레이터들 배치

스키마	실제 사진

2. 메인 파이에서 서버 프로그램 컴파일 후 실행

gcc -o main main.c -lpthread
./main <port>

3. 서브 Pi에서 클라이언트 프로그램 컴파일 후 실행

gcc -o serve serve.c -lpthread
./serve <ip> <port>

3. 큐브 6면을 순서대로 촬영

4. 입력된 큐브 상태를 보고 버튼으로 수정

5. 시스템이 자동으로 큐브를 해결할 때까지 대기

6. 결과에 따라 큐브를 회전시키며 맞춤

5. 프로젝트 후기

• 분산 처리 시스템의 설계 및 구현의 실질적인 어려움과 효율성에 대해 깊이 이해하게 되었습니다. ****분산처리 시스템은 이론적으로는 간단해 보이지만 실제 구현에서는 네트워크, 중복처리 등 생각할 것이 많다는 것을 알았습니다.
• 제한된 자원 내에서 창의적이고 효율적인 대안을 찾는 중요성을 배웠습니다.
• 소프트웨어와 하드웨어의 통합 과정을 통해 IoT 시스템 설계의 실제 사례를 경험했습니다.
• 소프트웨어적인 부분은 비교적 정교한 조절이 가능했지만 하드웨어적인 부분에서 복잡성이 매우 커서 쉽지 않았습니다.
• 실제 완성품을 만드는 과정에서 수많은 오류 및 예외가 발생하며 이를 계속 처리해도 완벽할수는 없다는 것을 느꼈습니다.
• 개발을 진행하면서 프로젝트 마감 기한에 대한 고려를 했음에도, 투자한 시간 대비 개발의 진척이 꽤 더뎌 다양한 시나리오에 대한 많은 테스트를 진행하지 못했던 것 같습니다. 특히 코드를 짜고 디버깅하는 과정에서, GDB의 활용법을 개발 막바지에 알게 되어 Segmentation Fault와 같은 런타임 에러에 대한 디버깅 과정에 많은 시간이 소요됐는데, 개발 과정에서의 효율성과 생산성의 중요성을 뼈저리게 느꼈습니다.

6. 참고 자료

리눅스 카메라 제어 라이브러리

low-level로 카메라를 직접 제어하기 위해 필요한 라이브러리.

• Part I - Video for Linux API — The Linux Kernel documentation
• Capture an image with V4L2 | Marcus Folkesson Blog
• Capture an image using V4L2 API. Since the last few days, I was trying… | by Athul P | Medium

이미지 프로세싱 라이브러리

이미지 파일에서 픽셀을 추출하기 위해 필요한 라이브러리.

• nothings/stb: stb single-file public domain libraries for C/C++
• stb/stb_image.h at master · nothings/stb