본 논문에서는 기존 CIE1931 색역 변환 알고리즘의 최적화된 하드웨어 구현 방법을 제안한다. 안개제거 알고리즘의 후처리 방법 중 비교적 연산량이 적은 기존 알고리즘은 연산 과정에서 Split multiplier를 사용한 큰 비트의 계산으로 하드웨어 자원 소모량이 크다는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘의 미리 정의된 2번의 행렬 곱셈 연산을 하나로 줄임으로써 연산량 감소, 하드웨어 소형화를 실현하였고, Split multiplier 연산을 최적화시킴으로써 탑재하기에 더욱 효율적인 하드웨어를 구현하였다. 하드웨어는 Verilog HDL 언어로 설계하였고, Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과를 비교하여 4K 표준 환경에서 실시간 처리가 가능한 성능을 확인하였다. 또한, 2가지 FPGA에서의 탑재 결과를 통해 제안하는 하드웨어의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 193비트 타원곡선 암호화프로세서를 보조프로세서 형태로 제작하여 FPGA에 구현하였다. 프로그램 레벨에서 최적화된 알고리즘과 수식을 제안하여 증명하였고, 검증을 위해 Verilog와 같은 하드웨어 기술언어를 통하여 다시 한번 분석 하여 하드웨어 구현에 적합하도록 수정하여 최적화 하였다. 그 이유는 프로그래밍 언어의 순차적으로 컴파일되고 실행되는 특성이 하드웨어를 직접 구현하는 데에 본질적으로 틀리기 때문이다. 알고리즘적인 접근과 더불어 하드웨어적으로 2중적으로 검증된 하드웨어 보조프로세서를 Altera 임베디드 시스템을 활용하여, ARM9이 내장되어 있는 Altera CycloneII FPGA 보드에 매핑하여 실제 칩 프로토타입 IP로 구현하였다. 구현된 유한체 연산 알고리즘과 하드웨어 IP들은 실제적인 암호 시스템에 응용되기 위하여, 193 비트 이상의 타원 곡선 암호 연산 IP를 구성하는 라이브러리 모듈로 사용될 수 있다.
본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다.
여러 가지 압축알고리즘 중에서 허프만 부호화는 데이터의 통계적인 중복성을 제거하기 위한 방법으로 많이 사용되어 왔다. 이제까지 허프만 테이블의 특성과 코드워드의 패턴에 따라 효율적으로 복호화할 수 있는 알고리즘이 많이 제안되었다. 본 논문에서는 8진 트리 검색 방법을 이용한 허프만 복호화 알고리즘을 제안하고 효율적인 하드웨어 구현 방법을 제안한다. 하드웨어의 메모리와 게이트 면적을 소형화하였고 빠른 검색을 위하여 알고리즘을 최적화하여 MPEG 오디오 복호화기 시스템에 적용할 수 있게 하였다.
진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경 적응력이 강하고 최적의 상태를 유연하게 유지하는 하드웨어 설계 기법이나 회로가 복잡해질수록 진화가 어려워지는 문제로 인해 활용이 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 많은 연구 중 회로 진화 과정 분석을 위한 방법으로 개미집단 시스템을 제안한다. 경로 최적화 알고리즘인 개미집단 시스템을 적절히 변형하여 진화 하드웨어에 적용시키는 방법을 제안하고 이를 실험으로 확인하였으며, 실험 결과 하드웨어의 진화 과정을 관찰할 수 있었고, 목표 하드웨어의 해공간 특성이 페로몬으로 분포하고 있음도 관찰할 수 있었다.
최근 사용자들의 멀티채널 선호도는 급속도로 전파되고 있다. MPEG은 동영상 및 음향시스템의 데이터 압축기술을 제공하는데, 현재 각광을 받고있는 것이 디지털 오디오이다. MPEG 표준안은 MPEG-1오디오 알고리즘을 MPEG-2 알고리즘에 동일하게 사용해도 멀티채널 및 5.1채널 사운드륵 제공한다. MDCT(Modified Discrete Cosine Transform)는 TDAC(Time Domain Aliasing Cancellation)에 기반을 두고있는 변형이산 여현 변환을 나타낸 것이다. 본 논문에서는 오디오 부분의 핵심이라 할 수 있는 MDCT/IMDCT(Inverse MDCT) 알고리즘을 최적화하여 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 그리고 연산과정에서 중복되는 영역을 묶음으로써 연산에 필요한 계수를 줄였다. 최적화 전에 비해 코사인 계수를 0.5%이하로 최적화하였고, 승산에서 0.098%, 가산에서 0.58% 효율을 보였다. 알고리즘 검증은 C언어를 사용하여 검증하였고, 최적화된 알고리즘을 적용하여 마이크로 프로그램 방식의 하드웨어 구조론 설계하였다.
하드웨어 및 소프트웨어의 최적화는 제품의 성능 및 기능 향상, 개발 비용 최소화 등에 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 이러한 필요성에 따라, 암호학자들은 경량 암호 알고리즘을 가용 자원이 제한된 다양한 환경에서 효율적으로 구현 및 동작할 수 있는 암호 알고리즘으로 정의하고, 그것에 맞는 다양한 설계 방법들이 연구해왔다. 본고에서는 경량 블록암호 알고리즘 설계 연구 동향을 소개하고, 향후 전망에 대해 논의한다.
본 논문은 CMOS 센서의 ISP 전처리 과정 후 최종 화면에 출력하기 위한 효과적인 이미지 스케일 블록을 저전력, 저비용에 맞은 독립된 하드웨어 장치로 설계 하고자 한다. 카메라 센서 이미지 결과를 디스플레이 장치(OSD(On Screen Display)에 맞는 화면의 크기는 CIF(352${\times}$288), QCIF(176${\times}$144) 출력 모드를 사용한다. 최근 DMB 휴대용 멀티미디어 데이터 전송 사이즈 포맷에서도 위와 같은 사이즈를 지원하고 있다. 일반적인 스케일 처리에서는 PC 그래픽 카드(Graphic Card)장치의 지원을 받아서 처리하는 경우가 많다. 또는 CPU의 연산을 통한 CPU 자원을 점유하여 이미지 스케일을 처리하였다. 휴대용 CMOS 센서용에 적합한 독립적으로 처리할 수 있는 이미지 스케일 기능을 하드웨어로 설계하여 효과적인 시스템 운용과 고속 이미지 스케일 처리가 가능한 하드웨어를 설계하는게 목적이다. 이를 구현 하기위해 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하여 최적화된 알고리즘 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
본 논문에서는 기존 CIE1931 색 좌표계를 이용한 색상 보정 연산의 복잡성을 개선한 하드웨어를 제안한다. 기존 알고리즘은 연산 과정에서 큰 비트 수를 계산하기 위해 사용되는 4-Split Multiply 연산으로 인해 하드웨어가 커지는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘의 정의된 R2X, X2R 연산을 미리 계산하여 하나의 행렬로 만들어 영상에 적용함으로써 연산량 감소와 하드웨어 크기 감소가 가능하다. Verilog로 설계된 하드웨어의 Xilinx 합성 결과를 비교함으로써 하드웨어 자원 감소와 4K 환경 실시간 처리를 위한 성능을 확인할 수 있다. 또한, FPGA 보드에서의 실행 결과를 제시함으로써 하드웨어 탑재 동작을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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