FIR 필터에서 곱셈기는 대부분의 면적을 차지한다. FIR 필터의 설계시 개별적인 곱셈기 대신 Common Subexpression Elimination(CSE) 알고리즘을 이용하여 덧셈만으로 곱셈기를 구현할 수 있다. CSE방식은 곱셈을 이용하지 않기 때문에 보다 작은 면적으로 필터를 구현할 수 있으나 덧셈에서 발생하는 캐리의 긴 전파 시간으로 인하여 필터 연산시간이 길어지는 단점이 있다. 특히 더해지는 항의 쉬프트가 클수록 부호 확장이 많아지며 부호확장에 의해 덧셈의 면적이 커지고 계산 시간이 길어진다. 본 논문에서는 CSE 알고리즘에서 부호 확장 부분을 제거하는 방법을 제안하며 제안한 알고리즘을 이용하여 주어진 예제를 삼성 0.35u 공정으로 설계하였을 때 기존 설계 방법 보다 면적, 속도, 파워소모에서 각각 17%, 31%, 12% 의 이득이 있음을 보인다.
본 연구에서는 두 개의 17비트 오퍼랜드를 radix-4 Booth's algorithm을 이용하여 곱셈 연산을 수행하는 곱셈기를 설계하였다. 속도를 빠르게 하기 위하여 2단 파이프라인 구조로 설계하였고 Wallace tree 부분의 레이아웃을 규칙적으로 하기 위해서 4:2 덧셈기를 사용하였다. 회로를 평가하기 위해 Hynix 0.6-um CMOS 공정으로 MPW 칩을 제작하였다. 회로를 효율적으로 테스트하기 위한 방법을 제안하고 고장 시뮬레이션을 수행하였다. 설계된 곱셈기는 9115개의 트랜지스터로 구성되며 코어 부분의 레이아웃 면적은 약 $1135^*1545$ mm2 이다. 칩은 전원전압 5V에서 24-MHz의 클럭 주파수로 동작하였음을 확인하였다.
양자 알고리즘이 수행 가능한 양자 컴퓨터는 기존 암호 시스템의 보안성을 낮추거나 깨뜨릴 수 있다. 이에 양자 컴퓨터의 공격 관점에서 기존 암호 시스템의 보안성을 재평가하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. NIST는 대칭키 암호 시스템에 대한 양자 후 보안 강도에 평가에 Grover 알고리즘의 적용 비용을 채택하고 있다. Grover 알고리즘이 대칭키 암호 시스템의 보안성을 절반으로 줄일 수 있는 시점에서 중요한 건 공격 비용이다. 본 논문에서는 경량블록암호 SPECK 양자 회로 최적화 구현을 제시한다. ARX 구조의 SPECK에 대해 최적의 양자 덧셈기를 채택하고 병렬 덧셈을 수행한다. 그 결과, 최신 구현물과 비교하여 depth 측면에서 56%의 성능향상을 제공한다. 최종적으로, 제시하는 SPECK 양자 회로를 기반으로 Grover 알고리즘 적용 비용을 추정하고 양자 후 보안 강도를 평가한다.
비디오 압축 코덱으로 널리 이용되는 H.264 표준의 움직임 보상기는 디코더에서 가장 복잡하고 연산시간이 많이 소모되는 유닛이다. 이러한 움직임 보상기의 성능을 결정하는 연산기가 보간 연산기(interpolator)이다. 1/4 보간 연산을 위해 휘도 픽셀은 6 탭 FIR 필터 연산이, 색차 픽셀은 2 탭 FIR 필터 연산이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 연산을 효과적으로 수행하는 고성능 보간 연산기 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 이중 채널과 파이프라인 방식의 연산기로 구성되고 정수, 1/2, 1/4 보간 연산을 모두 수행할 수 있다. 연산기는 복잡도를 줄이기 위해 덧셈기와 쉬프터만으로 구성되면서도 반올림 오차가 전파되지 않도록 하여 연산결과의 정확도를 유지할 수 있다. 또한 보간 연산기의 구조는 연산기의 수를 조절하여 성능과 면적을 조절할 수 있다. 제안된 구조에 따라 휘도 및 색차 데이터를 위한 보간 연산기를 각각 Verilog-HDL을 이용하여 설계하여 동작과 성능을 검증하였다.
시스템 설계의 각 단계에서 저전력 설계기법을 적용하여 8×8+20비트의 MAC을 설계하였다. 알고리듬레벨에서는 MAC의 중요한 명령어 중의 하나인 승/감산연산을 위한 하드웨어의 설계에서 기존의 방식에 비하여 트랜지스터를 감소할 수 있는 새로운 기법을 제안하였으며, 회로 레벨에서는 동일한 로직을 CMOS로 구현한 경우보다 PDP(power-delay-product) 측면에서 우수한 성능을 가지는 NMOS pass-transistor 로직으로 구성된 새로운 Booth 셀렉터 회로를 제안하였다. 구조 레벨에서 최종단 덧셈기는 전력소모, 동작속도, 면적, 설계 규칙성 측면에서 가장 우수한 ELM 덧셈기를 사용하였고, 레지스터는 비트당 트랜지스터의 수가 적은 동적 CMOS 단일모서리 천이 플립플롭을 적용하였다. 동작속도를 높이기 위한 방법으로는 2단 파이프라인 구조를 적용했으며, Wallace 트리 블록에 고속 4:2 압축기를 이용하였다. 0.6㎛ 단일폴리, 삼중금속 CMOS 공정으로 설계된 MAC은 모의실험 결과 곱셈 연산시 최대 200㎒ 3.3V에서 35㎽의 전력을 소모하였고, MAC 연산시 최대 100㎒에서 29㎽의 전력을 소모하였다.
최근 무선통신 기술의 발전과 함께 주파수 자원의 부족현상이 심화 되고 있다. 따라서 주파수 자원을 효율적으로 사용하기 위한 방안의 하나로 CR(Cognitive Radio) 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CR 시스템에서는 incumbent user에게 할당된 주파수영역이 사용되지 않을 경우 이를 secondary user에게 할당하여 주파수 사용의 효율을 높인다. CR 시스템에 NC-OFDM 방식을 이용할 경우 incumbent user가 사용하는 주파수 대역에 해당하는 FFT의 입력은 '0'으로 할당된다. 본 논문에서는 CR 시스템에서 사용하는 FFT에 '0'의 입력이 많은 특성을 이용하여 효율적인 Zero flag 생성회로 설계기법, 이를 이용한 메모리 access 감소기법, 덧셈 및 곱셈 연산 횟수의 감소기법을 제안한다. Cognitive Radio 시스템에 적용하기 위해 Radix-$2^4$ SDF(Single-Path Delay Feedback) 구조의 2048포인트 FFT를 Verilog HDL을 이용하여 설계하였으며 제안된 방법으로 FFT를 구현할 때 기존의 방법에 비해 메모리, 덧셈기 및 곱셈기의 전력소모가 크게 감소하며 입력 중 '0' 신호의 비율이 증가함에 따라 전력소비 감소효율이 더욱 증가함을 보인다.
본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
스마트폰을 비롯한 각종 매체가 발전함에 따라 우수한 성능의 부동소수점 연산기 필요성이 점차 증가하고 있다. 이러한 요구에 따라 이 논문에서는 기본이 되는 덧셈/뺄셈 뿐 아니라 기존보다 향상된 곱셈과 비교, 변환 연산을 수행하는 고속의 단정도/배정도 부동소수점 연산기의 설계를 제안한다. 가장 많이 사용하는 덧셈/뺄셈 연산기는 반올림 연산 시에 병렬화 작업을 수행함으로서 최적화를 구현하였다. 그래픽 연산 등에서 복잡한 수의 행렬연산이 많이 사용되는데, 이를 빠르게 계산하기 위해서 곱셈기 대신에 곱셈 후 덧셈을 수행하는 단일 곱셈-누산기(MAF)를 설계하였다. 분기 명령은 프로그램에서 자주 사용하는 명령으로 비교 연산에 의해 분기 조건이 결정되는데 이 논문에서는 파이프라인이 완료되기 전에 수행된 비교연산의 결과값을 바이패싱함으로서 연산의 수행시간을 감소시켰다. 또한 IEEE754-2008 표준에 추가된 변환연산을 포함하여 설계하였다. RTL 설계를 검증하기 위하여 연산기마다 40만개의 테스트 벡터를 가중치 무작위 방식으로 선별하여 시뮬레이션을 수행하였다. 검증 후에는 삼성 저전력 45nm 공정에서 합성을 수행하여 600MHz의 동작 주파수를 만족하였다. 또한 개선된 FPU와 기존의 FPU와 비교하여 면적의 감소를 확인하였다.
이 논문에서는 저면적 256-point FFT 구조를 제안한다. 저면적 구현을 위하여 CSD(Canonic Signed Digit) 곱셈기 방식을 채택하여 구현하였다. CSD 곱셈기 방식을 효율적으로 적용하기 위해서는 곱셈연산의 가지 수가 적어야 하는데, 여러 알고리즘을 조사한 결과 Radix-$4^2$ 알고리즘이 곱셈연산의 가지 수가 적음을 발견하였다. 따라서 제안 구조는 Radix-$4^2$ DIF 알고리즘과 CSD 곱셈기 방식을 사용하였다. 즉 Radix-$4^2$ 알고리즘을 사용하여 4개의 스테이지에서 사용되는 곱셈연산의 가지 수를 최소화한 후에 각각의 곱셈연산 블록은 CSD 곱셈기를 사용하여 구현하였다. CSD 곱셈기 구현에서 공통패턴을 공유하여 덧셈기의 수를 줄일 수 있는 CSS(Common Sub-expression Sharing) 기술을 사용하여 구현면적을 더욱 감소시켰다. 제안된 FFT 구조를 Verilog-HDL 코딩 후 합성하여 구현한 결과, Radix-4를 사용한 구조와 비교하여 복소 곱셈기 부분의 29.9%의 cell area 감소를 보였고 전체적인 256-point FFT 구조에 대한 비교에서는 12.54% cell area 감소를 보였다.
본 논문에서는 정수 단위 화소 움직임 예측(ME: Motion Estimation)을 위한 Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search (UMHexagonS) 알고리즘을 기반으로, CIF 크기의 영상을 실시간으로 부호화 하기 위한 정수 단위 화소 움직임 예측 모듈을 제안한다. 제안하는 정수 단위 화소 움직임 예측 모듈은 32 개의 1 차원 연산유닛(PE: Processing Element) 배열, 데이터 선택/재배열 유닛, 내부버퍼, 그리고 트리 구조의 덧셈기로 구성되며, CIF 크기의 영상 100 프레임을 부호화 하기 위한 클럭 사이클을 계산하여 실험결과로 제시하였다. 그 결과 제안하는 구조는 400MHz 의 클럭 속도에서 CIF 크기의 영상을 실시간으로 부호화 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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