블록화 현상이란 입력 영상에 대해 매우 낮은 비트율로 블록 기반 부호화 방식을 수행할 때 복원 영상에서 나타나는 블록 형태의 왜곡을 의미한다. 본 논문에서는 스플라인 곡선 생성 방식을 적용한 블록화 현상 감소 알고리즘에 대해 회로를 설계하고 구현하여 동작을 확인한다. 설계된 회로는 영상 데이터의 저장을 위한 메모리, 알고리즘 실행을 위한 산술/논리 연산회로, 제어 신호를 발생하는 제어 블록으로 구성된다. 산술/논리 연산회로는 처리될 화소와 블록 경계간의 거리에 따른 가중치 계산 회로와 블록 경계에서 유리 B 스플라인을 적용한 화소값 계산 회로로 이루어진다. 모의실험을 통해 본 논문에서 설계된 회로는 매우 우수한 블록화 현상 감소 기능을 갖는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 파이프라인 구조의 연산회로를 효율적으로 검증하기 위한 AMBA AXI Slave 하드웨어 구조를 제안하고, 설계 예로 파이프라인 곱셈기를 내장한 구조를 제시하였다. 제안한 AXI Slave 회로는 입출력 버퍼 블록 메모리, 제어용 레지스터, 파이프라인 구조 연산 회로, 파이프라인 제어회로, AXI 버스 슬레이브 인터페이스로 구성된다. 주요 동작 과정은 입력 버퍼 메모리와 외부 마스터 사이의 버스트 데이터 전송, 제어 레지스터에 동작 모드 설정, 입력 버퍼 메모리에 담긴 데이터에 대한 반복적인 파이프라인 연산회로 동작, 출력 버퍼 메모리에 담긴 출력 데이터와 외부 마스터 사이의 버스트 데이터 전송으로 나누어진다. 제안한 AXI slave 구조는 범용 인터페이스 구조를 갖고 있으므로 파이프라인 구조 구조의 연산회로를 내장한 AMBA AHB와 AXI slave에 응용이 가능하다.
광을 기반으로 한 논리 연산은 전자 소자의 속도 한계 및 연산 용량의 한계를 극복할 대안으로 많은 관심을 끌고 있다. 초고속 전광 논리 연산의 구현은 대부분 물질의 비선형성을 이용하며 특히 광섬유의 비선형 Ken 효과를 이용한 Sagnac 간섭계의 형태를 이용한 논리 연산이 주로 연구되어 왔다$^{(1)}$ . 그러나 광섬유의 비선형성을 이용하기 위해서는 충분히 큰 광 강도가 필요하며 회로 구성에 있어서도 크기가 크다는 단점이 있다. 최근에는 반도체 광증폭기의 비선형 이득 포화 현상을 이용한 TOAD 등이 발표되어 상대적으로 크기도 감소하고 사용되는 광 강도 역시 감소시킬 수 있었다$^{(2)}$ . 간섭계를 이용한 광논리의 구현은 Sagnac 간섭계 뿐만 아니라 비선형 특성을 갖는 도파로로 구성된 Mach-Zehnder 간섭계, Michelson 간섭계 등도 이용이 가능하다. (중략)
캐리-세이브 가산기 (CSA)는 회로 설계 과정에서 빠른 연산 수행을 위해 가장 널리 이용되는 연산기 중의 하나이다. 그러나, 현재까지 산업체에서 CSA를 이용한 설계는 설계자의 경험에 따른 수작업에 의존하고 있고 그 결과 최적의 회로를 만들기 위해 매우 많은 시간과 노력이 소비되고 있다. 이에 따라 최근 CSA를 기초로 하는 회로 합성 자동화 기법에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있는 상황에서, 본 논문은 연산 속도를 최적화하는 효율적인 CSA 할당 알고리즘을 제안한다. 우리는 CSA 할당 문제를 2단계로 접근한다: (1) 연산식의 멀티 비트 입력들만을 고려하여 최소 수행 속도 (optimal-delay)의 CSA 트리를 할당한다; (2) (1)에서 구한 CSA 트리의 수행 속도 증가가 최소화 (minimal increase of delay) 되는 방향으로 CSA들의 캐리 입력 포트들에 나머지 싱글 비트 입력들을 배정한다. 실제 실험에서 우리의 제안된 알고리즘을 적용하여 연산식들의 회로 속도를 회로 면적의 증가 없이 상당한 수준까지 줄일 수 있었다.Abstract Carry-save-adder (CSA) is one of the most widely used implementations for fast arithmetics in industry. However, optimizing arithmetic circuits using CSAs is mostly carried out by the designer manually based on his/her design experience, which is a very time-consuming and error-prone task. To overcome this limitation, in this paper we propose an effective synthesis algorithm for solving the problem of finding an allocation of CSAs with a minimal timing for an arithmetic expression. Specifically, we propose a two step approach: (1) allocating a delay-optimal CSA tree for the multi-bit inputs of the arithmetic expression and (2) determining the assignment of the single-bit inputs to carry inputs of the CSAs which leads to a minimal increase of delay of the CSA tree obtained in step (1). For a number of arithmetic expressions, we found that our approach is very effective, reducing the timing of the circuits significantly without increasing the circuit area.
본 논문에서는 멀티미디어용 알고리즘을 고속으로 처리하기 위한 고성능 연산 회로를 설계하였다. 3단 파이프라인 구조로 동작하는 연산회로는 4개의 16-비트${\times}$16-비트 곱셈기의 효율적인 구성, 캐리 보존 형식 데이터에 대한 새로운 부호 확장 기법과 다수 개의 부분 곱셈 결과의 통합과정에 부호 확장을 제거하는 교정 상수 기법을 사용하여 복소수 데이터와 가변 길이 고정 소수점 데이터에 대한 38개의 연산을 처리할 수 있다. 설계한 프로세서는 45nm CMOS 공정에서 최대 동작 속도는 300 MHz이며 약 37,000 게이트로 구성되며 300 MCOPS의 연산 성능을 갖는다. 연산 프로세서는 높은 연산 속도와 응용 분야에 특화된 다양한 연산 지원으로 멀티미디어 프로세서에 효율적으로 응용 가능하다.
여러 내장형 시스템에 탑재되는 암호모듈의 구현에 있어, 공개키 알고리즘을 위한 ECC 연산의 지연시간을 단축시키기 위해 유한체 연산은 하드웨어로 구현되는 경우가 많다. 그 중에서도 역원 연산은 지연시간 및 전력 소모, 또한 회로 면적에 있어 가장 주요한 부분을 차지하기 때문에 보다 효율적으로 구현하는 것이 필요하다. 본 논문에서 우리는 효율적인 역원 연산, 즉 작은 회로의 역원기를 위한 하드웨어의 구조를 제안한다. 실험에서, 우리가 구현한 구조는 기존에 주로 쓰이는 Modified Inverse Algorithm의 구현에 비해 비슷한 지연시간을 가지면서 회로 면적에 있어 큰 감소를 보이며 이는 스마트 카드 뿐 아니라 여러 mobile 내장형 시스템에 광범위하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계를 이용하여 고속으로 동작할 수 있는 역전파 신경회로망을 설계방법을 제안하였다. 설계된 신경회로망은 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산 부로 구성되며, 설계된 회로는 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 실험결과, 가장 나쁜 경로일 경우, 약 19nsec의 지연속도를 보였고, 기존의 실수 연산기에 비하여 약 40%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 신경회로망은 실시간 처리를 요하는 병렬분산처리 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 SVM 알고리즘 기반의 실시간 사물 인식을 위한 고성능 벡터 내적 연산 회로를 제안한다. SVM 알고리즘은 다른 사물 인식 알고리즘에 비해 인식률이 높지만 연산량이 많다. 벡터 내적 연산은 SVM 알고리즘 연산의 주요 연산으로 사용되므로 실시간 사물 인식을 위해서는 고성능 벡터 내적 연산 회로의 구현이 필수적이다. 제안하는 회로는 연산 속도를 높이기 위해 6단 파이프라인 구조를 적용하였으며 SVM 기반 실시간 사물 인식을 가능하게 한다. 제안하는 회로는 Verilog HDL을 사용하여 RTL로 구현하였으며 실리콘 검증을 위해 TSMC 180nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 MPW 칩으로 제작하였다. 테스트 보드와 검증 애플리케이션 소프트웨어를 개발하고 이를 사용하여 MPW 칩의 동작을 확인하였다.
캐리-세이브 가산기(CSA)는 빠른 수행과 작은 면적을 가지는 연산 하드웨어 구현에서 가장 효과적으로 사용되는 연산 셀들 중의 하나이다. 현재 CSA 적용기술의 근복적인 약점을 그 적용이 덧셈식으로 직접 변환되는 부분에 해당되는 회로에만 가능하다는 것이다. 이러한 제한점을 극복하기위하여, 우리는 새로운 몇가지 CSA 변환 기법들을 제안한다. 구체적으로 멀티플렉서를 포함한 연산에서의 CSA 변환, 다수 회로를 포함한 연산에서의 CSA 변환, 곱셈 연산을 내포한 연산에서의 CSA 변화를 제안한다. 또한 이러한 기법들을 실제의회로 합성에서 효과적으로 적용하는 통합 알고리즘을 제안한다. 우리는 다양한 실험을 통하여 제시된 기법들에 기반한 우리의 알고리즘의 기존의 CSA 방법들과 비교하여 실제적인 회로 합성에서 매우 효율적임을 보인다.
유한 필드, 즉 Galois 필드는 에러 정정 코드, 디지털 신호처리, 암호법(cryptography)와 같은 광범위한 응용 분야에 사용되고 있다. 이 응용들은 종종 GF(2/sup m/)에서 지수제곱 연산을 필요로 한다. 기존에 제안되었던 방법들은 지수제곱 연산을 반복, 순환적인 곱셈으로 구현하여 계산시간이 많이 걸리거나, 또는 구현 시 하드웨어 구조가 복잡하여 하드웨어 비용이 큰 경우가 많았다. 본 논문에서는 지수제곱 연산을 하는 효과적인 방법을 제안하고 이를 VHDL로 구현하였다. 이 회로는 지수의 각 비트에 해당하는 곱셈 항들을 계산하고 이 들을 곱함으로써 지수제곱 연산을 계산한다. 과거에는 이 알고리즘이 원시 다항식의 근의 지수제곱 연산을 계산하는 데 사용되는 것으로 국한되어 있었으나, 본 논문에서는 이 알고리즘을 GF(2/sup m/)의 임의의 원소의 지수제곱 연산으로 확장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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