이동통신 무선접속 기술 요소 중 하나인 MC-CDMA 시스템의 레이크 수신기는 다수 채널로 전송된 신호들을 동시에 복조해야 하므로 트래픽 채널을 복조하는 데이터 상관기의 수가 왈쉬 코드 채널의 수만큼 증가하게 되어 신호처리의 복잡도가 증가되는 단점을 갖게 된다. 본 논문에서는 데이터 상관기들의 증가로 인한 데이터 처리시간 지연을 감소시키기 위해 Walsh Switching, 공유 accumulator, pipeline-FWHT 알고리즘을 적용한 새로운 레이크 수신기 구조를 제안했다. 모의실험 결과, 왈쉬 코드 채널의 수 N=4에 대한 데이터 상관기의 연산 동작 수는 512 가산에서 160 가산으로 약 3.2배 감소하였고, 데이터 처리시간은 $18.3\%$ 감소하였음을 확인하였다
본 논문에서는 2개의 송 수신 안테나를 갖는 MIMO 통신 시스템을 위한 저전력 심볼 검출기의 구조를 제안한다. 제안된 심볼 검출기는 MIMO 전송 기법 중 공간 다이버시티(spatial diversity, SD) 모드뿐 아니라 공간 다중화(spatial multiplexing, SM) 모드를 모두 지원하며, ML 수준의 성능을 제공한다. 또한, 연산 블록의 공유와 MIMO 모드에 따라 구분되는 클럭 신호를 사용하여 하드웨어의 전력 소모량을 크게 감소시켰다. 제안된 하드웨어 구조는 하드웨어 설계 언어 (HDL)을 이용하여 설계되었고, $0.13{\mu}m$ CMOS standard 셀 라이브러리를 사용하여 합성되었다. 전력 소모량은 Synopsys Power CompilerTM을 사용하여 측정되었고, 그 결과 기존의 설계 구조대비 제안된 구조의 경우 최대 85%까지의 평균 소모 전력을 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 가산기 기반 DA(Distributed Arithmetic: 분산 산술연산)구조로서 ROM과 같은 일반적인 메모리가 사용되지 않는 8x8의 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)/IDCT(Inverse DCT) 프로세서를 제안 설계하였다. 제안된 논문은 DCT와 IDCT의 계수 행렬에서 하드웨어를 줄이기 위해 계수 행렬의 홀수 부분을 공유하였고, 2차원 DCT/IDCT 프로세서의 계수 연산을 위해 단지 29개의 가산기만을 사용하였다. 이는 8x8 1차원 DCT NEDA(NEw DA)구조에서의 가산기 수 보다 48.6%를 감소 시켰다. 또한, 기존의 전치메모리와는 다른 새로운 전치네트워크 구조를 제안하였다. 제안된 전치네트워크 구조에서는 전치메모리 블록 대신 하드웨어를 줄이기 위해 레지스터 형태의 새로운 레지스터 블록 전치네트워크 형태를 제안하였다. 제안된 전치네트워크 블록은 64개의 레지스터를 사용하며, 이는 일반적인 메모리를 사용하는 기존의 전치메모리 구조에 사용된 트랜지스터 수 보다 18%가 감소하였다. 또한 처리율 향상을 위해 새롭게 적용되고 있는 방식으로, 입력 데이터에 대해 매 클럭 주기마다 8개의 화소데이터를 받아서 8개의 화소데이터를 처리하도록 하여 출력하는 비트 병렬화 구조로 설계하였다.
본 논문에서는 전자상거래 시스템에서의 보안 문제를 해결하기 위해 신용카드 조회 시스템을 설계하고 구현하였다. 전자 상거래시 PC에서 신용카드 조회기를 사용하면 키보드 입력 없이 신용카드 조회기에서 신용카드를 읽어 신용카드 결재를 수행한다. 새로운 신용카드 조회 시스템은 신용카드 조회기 내부의 칩에서 공유키 기반으로 신용카드 정보를 즉시 암호화하여 호스트 시스템에 보냄으로써 키보드 해킹 위험에서 안전하다는 장점이 있다. 신용카드 조회 시스템의 암호화/복호화를 위해 quotient ring 에 기반한 행렬 연산을 사용하였으며, 암호화의 안전성을 위해 모든 암호 대상 데이터에 대해 서로 다른 암호 행렬을 생성하는 방법을 제시하고, 서로 다른 암호 행렬을 구성하기 위해 요구되는 암호키의 크기 및 행렬의 크기를 산출하였다. 신용카드 결재를 위하여는 소량(0.1KB) 의 데이터가 요구되므로, 암호키의 크기가 128bits만 되어도 역행렬을 고려한 $2{\times}2$ 행렬의 경우 좋은 성능을 보이는 것으로 분석되었다. 신용카드 조회 시스템을 인증용으로 사용하기 위하여는 0.5KB 이상의 데이터가 필요하므로, 암호키의 크기가 256bits 이상에서 $2{\times}2$ 행렬의 경우 좋은 성능을 보이는 것으로 분석되었다. 신용카드 조회 시스템을 인증용으로 사용하기 위하여는 0.5KB 이상의 데이터가 필요하므로, 암호키의 크기가 256bits 이상에서 $2{\times}2$ 행렬의 경우 좋은 성능을 보이는 것으로 분석되었다. 신용카드 조회 시스템을 인증용으로 사용하기 위하여는 0.5KB 이상의 데이터가 필요하므로, 암호키의 크기가 256bits 이상에서 $2{\times}2$ 행렬이나 $3{\times}3$ 행렬을 사용하면서 역행렬을 고려하는 것이 좋은 것으로 분석되었다.
최근 GPU의 뛰어난 병렬 연산 처리 능력을 이용하여 신호 처리나 통신 시스템을 소프트웨어로 구현하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVB-T에서 사용되는 2K/8K FFT를 GPU를 이용하여 처리함으로써 소프트웨어 모의실험에 소요되는 시간을 줄였다. 우리는 먼저 DTV 전송 표준 방식의 일종인 DVB-T 시스템을 CPU로 구현할 때 소요되는 처리 시간을 모의실험을 통해서 추정한다. 그리고 DVB-T의 핵심 연산 처리기의 일종인 FFT 처리를 NVIDIA사의 대용량 GPU 프로세서를 이용하여 소프트웨어로 구현한다. 본 논문은 CPU와 GPU 간의 데이터 전송에 소요되는 오버헤드를 줄이기 위해 스트림 처리 기법, 외부 전역 메모리 전송 시간을 단축하기 위한 결합 전송 기법 (coalescing), 공유 메모리 활용을 높이기 위한 변수 설계 기법 등을 통해서 연산시간을 대폭 단축하였다. 그 결과 제안된 방식은 DVB-T의 2K/8K FFT 모드의 경우 CPU 기반의 FFT 처리 방식 대비 약 20~30배, NVIDIA사에서 제공하는 FFT 라이브러리 (CUFFT version 2.1) 대비 약 1.8배 그리고 기존에 발표된 타 방식 대비 약 1.5~10배 정도 빠른 처리 능력을 보인다.
본 논문은 40Gb/s급 광통신 시스템에서 사용되는 고속 리드-솔로몬(RS) 복호기의 하드웨어 면적을 줄인 새로운 구조를 소개하고 RS 복호기 기반의 고속 FEC구조를 제안한다. 특히 높은 데이터처리율과 적은 하드웨어 복잡도를 가지고 있는 차수 연산 블록이 제거된 pDCME 알고리즘 구조를 소개한다. 제안된 16채널 RS FEC구조는 8개의 신드롬 계산 블록이 1개의 KES 블록을 공유하는 8 채널 RS FEC구조 2개로 구성되어 있다. 따라서 4개의 신드롬 계산 블록에 1개의 KES블록을 공유하는 기존의 16채널 3-병렬 FEC 구조와 비교하여 하드웨어 복잡도를 약 30%정도 줄일 수 있다. 제안된 FEC 구조는 1.8V의 공급전압과 $0.18-{\mu}m$ CMOS 기술을 사용하여 구현하였고 총 250K개의 게이트수와 5.1Gbit/s의 데이터 처리율을 가지고 400MHz의 클럭 주파수에서 동작함을 보여준다. 제안된 면적 효율적인 FEC 구조는 초고속 광통신뿐만 아니라 무선통신을 위한 차세대 FEC 구조 등에 바로 적용될 수 있을 것이다.
개인 전력 생산자 및 기반 지식이 부족한 비전문가의 경우 EMS(Energy Management System)을 통해 시설을 제어, 관리, 운영하기 어렵기 때문에 증강현실 및 가상현실을 적용한 모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 센서에서 수집된 아날로그 신호 값에 대한 컬럼 값을 분석하고 이에 대한 컬럼들을 결합한 후 데이터를 변환하는 과정으로 인하여 데이터 엑세스 효율성이 떨어진다. 그리고 다양한 아날로그 신호 파형에 대한 액세스 패턴을 수용하기 위한 다수의 인덱스들로 인하여 고속 연산 처리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전력설비에서 수집된 데이터를 비트맵 생성기(Bitmap Generator)를 비-트리 구조에 삽입하여 물성 정보로 변환하고 변환된 정보를 공통 키로 암호화하여 각 기기 사이에서 공유되는 리소스에 대한 자원을 계측적으로 제어하는 증강현실 기반 전력시스템의 데이터 교환방법을 제안한다.
신경회로망은 학습 시에는 입력패턴이 변하지 않고 조정된 결합계수 값을 레지스터에 저장시키며, 시험시에는 반대로 결합계수가 고정되고, 레지스터에 입력패턴을 기억시킴으로써 학습과 시험 뉴런회로를 공유할 수 있는 특성을 가지고 있다. 본 연구에서는 신경회로망의 이러한 특성을 고찰하여, 신경회로망 구현시 게이트의 수를 줄일 수 있으며, 학습(learning) 및 시험(testing)시의 연산처리 시간을 단축시키기 위하여 곱셈연산 대신 어드레싱 LUT를 사용하여 학습과 시험이 동일한 신경회로망에서 수행할 수 있는 일체형 디지털 신경회로망 구현을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 동작을 검증하기 위하여 수정된 오차역전파 학습 알고리듬에 의한 학습과정을 소프트웨어와 VHDL로 시뮬레이션 하였다. 7-segment 인식기 학습을 비교 검토한 결과, 입력패턴에 따라 다소 학습시간 및 학습횟수의 차이는 있지만 대체로 반복회수는 1000∼10000회 정도로 학습시간은 4∼20㎲로 나타났다. 신경회로망의 동작이 소프트웨어 시뮬레이션 학습 진행 상황과 동일하게 학습됨을 알 수 있었고 구현한 신경회로망이 정상적으로 수행됨을 확인하였으며, 또한 초기치 변화에 대한 실험에서도 초기치의 변화에 구애받지 않고 원활하게 학습되었다. 또한 본논문에서 구현된 신경회로망은 기존의 보드형 신경회로망보다 적은 수의 소자로 구현됨을 보였다.
본 논문은 통합 비디오 코덱에 적용할 수 있는 DCT와 양자화 회로에 대한 고성능 구조를 제안한다. 제안된 구조는 JPEG, MPEG-1/2/4, H.264, VC-1과 같은 동영상 압축 표준들에 사용되는 모든 변환과 양자화에 적용할 수 있다. 통합 DCT 회로 구조를 위해 8x8 DCT의 변환행렬을 재배치하는 순열행렬을 정의하였고 $4{\times}4$ DCT의 변환행렬과 통합하기 위해 $8{\times}8$ 변환행렬을 4개의 $4{\times}4$ 변환행렬로 나누었다. $8{\times}8$ DCT는 재배치와 분할된 변환행렬을 기반으로 $4{\times}4$ DCT 연산을 반복하여 수행된다. 구현된 회로는 사용자가 변환 계수를 입력하기 때문에 앞으로 등장할 어떤 종류의 DCT 변환에도 매우 쉽게 확장할 수 있다. DCT 회로의 곱셈기들은 회로 크기를 최소화하기 위해 양자화 회로에서 사용되는 곱셈기들과 공유하였다. 이때, 양자화 회로는 회로 구현에 필요한 자원과 처리 시간의 증가 없이 DCT 회로와 통합된다. 제안된 DCT와 양자화 회로는 RTL로 구현하였고 FPGA가 탑재된 보드에서 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 국내 표준 128비트 블록 암호화 알고리즘인 SEED를 소형 내장형(8-bit/ 16-bit) 시스템에 탑재하도록 저가의 FPGA로 구현하는 방법을 제안한다. 대부분 8-bit 또는 16-bit의 소규모 내장형 시스템들의 프로세서들은 그 저장용량과 처리속도의 한계 때문에 상대적으로 계산양이 많아 부담이 되는 암호화 과정은 별도의 하드웨어 처리기를 필요로 한다. SEED 회로가 다른 논리 블록들과 함께 하나의 칩에 집적되기 위해서는 적정한 성능을 유지하면서도 면적 요구량이 최소화되는 설계가 되어야 한다. 그러나, 표준안 사양의 구조대로 그대로 구현할 경우 저가의 FPGA에 수용하기에는 면적 요구량이 지나치게 커지게 되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 면적이 큰 연산 모듈의 공유를 최대화하고 최근 시판되는 FPGA 칩의 특성들을 설계에 반영하여 저가의 FPGA 하나로 SEED와 주변 회로들을 구현할 수 있도록 설계하였다. 본 논문의 설계는 Xilinx 사의 저가 칩인 Spartan-II 계열의 XC2S100 시리즈 칩을 대상으로 구현하였을 때, 65%의 면적을 차지하면서 66Mpbs 이상의 throughput을 내는 결과를 얻었다. 이러한 성능은 작은 면적을 사용하면서도 목표로 하는 소형 내장형 시스템에서 사용하기에 충분한 성능이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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