본 논문에서는 모폴로지에 의한 중요 클러스터 추출과 적응양자화를 이용한 웨이브릿 영상부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 MRWD방법에서의 클러스터 전송시의 부가정보의 비중이 전체 데이터 비트에서 큰 것을 고려하여 모폴로지를 적용하여 중요클러스터를 추출하여 코딩의 효율을 개선하였고 MRWD 양자화기에서 생기는 불필요한 비교연산수를 줄이기 위해 적응 양자화기를 제안하여 양자화 시 발생하는 불필요한 비교연산을 줄일 수 있었다. 본 논문은 양질의 PSNR을 유지하면서 정보량을 줄일 수 있었다.
컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.
디지털 컨버전스가 이루어지면서 무선기기들 간의 호환성은 단말기의 중요한 특성이 되었고, SDR은 가장 필요한 기술이고 표준이다. 하지만 통신 프로토콜이 다른 무선 환경에서 호환성을 갖는 단말기를 하드웨어만을 이용한 ASIC이나 SoC로 만들기는 어려운 실정이다. 그래서 본 논문은 여러 통신 프로토콜을 가속화 시킬 수 있는 코프로세서의 구조를 제안하였다. 메인 프로세서와 쉽게 연동이 되고, 네트워크의 PHY 레이어에 특화된 코프로세서가 바로 그것이다. 통신 시스템에서 가장 많이 사용하는 변조 방식인 OFDM과 CDM을 사용하는 무선 랜 표준 IEEE802.11a와 IEEE802.11b를 모델링한 C 프로그램을 ARM cross 컴파일러를 이용해 컴파일 하였고, Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 및 프로파일을 수행하였다. 프로파일 결과 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산이 가장 많은 연산을 차지하였다. 프로파일 결과를 바탕으로 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산을 가속화 할 수 있는 코프로세서를 제안하여 명령어를 추가했으며, 추가된 명령어는 Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 ARM 코어 하나만 사용 했을 때보다 비터비 연산은 약 4.5배, 부동 소수점 복소수 연산은 약 2배의 성능 향상을 보였다. IEEE802.11a에서는 일반 ARM 코어보다 약 3배의 성능 향상을 보였고, IEEE802.11b에서는 약 1.5배의 성능 향상의 보였다.
이동기기의 저장 장치로 사용되는 플래시 메모리는 이제 SSD(Solid State Disk) 형태로 노트북 컴퓨터까지 그 적용 범위가 확대되고 있다. 이러한 플래시 메모리는 무게, 내충격성, 전력 소비량 면에서 장점을 가지고 있지만, erase-before-write 속성과 같은 단점도 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 플래시 메모리 기반 저장 장치는 FTL(Flash-memory Translation Layer)이라는 특별한 주소 사상 소프트웨어를 필요로 하며, FTL은 종종 블록을 재활용하기 위하여 병합 연산을 수행해야 한다. NAND 플래시 메모리 기반 저장 장치에서 블록 재활용 비용을 줄이기 위해 본 논문에서는 이주 연산이라는 또 다른 블록 재활용 기법을 도입하였으며, FTL은 블록 재활용시 이주와 병합 연산 중에서 비용이 적게 드는 연산을 선택하도록 하였다. Postmark 벤치마크와 임베디드 시스템 워크로드를 사용한 실험 결과는 이러한 비용 기반 선택이 플래시 메모리 기반 저장 장치의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 아울러 이주/병합 연산이 조합된 각 주기마다 블록 재활용 비용을 최소화하는 이주/병합 순서의 거시적 최적화의 해를 발견하였으며, 실험 결과는 거시적 최적화가 단순 비용 기반 선택보다 플래시 메모리 기반 저장 장치의 성능을 더욱 향상시킬 수 있음을 보여준다.
GPU의 연산 능력과 유연성이 강화됨에 따라, GPU는 그래픽 응용프로그램뿐만 아니라 범용 응용프로그램도 수행한다. 특히, GPU 회사들이 제공하는 API를 활용함으로써 프로그래머들은 보다 쉽게 GPGPU 응용프로그램을 작성할 수 있다. 하지만 대부분의 범용 응용프로그램은 분기 명령어를 많이 포함하고 있기 때문에, 범용 응용프로그램을 수행하는 경우 GPU의 연산 자원을 충분히 활용할 수 없다. 분기 명령어를 처리하기 위해서 다양한 워프 생성 기법들이 제안되었다. GPU 구조에서는 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성기법이 우수한 성능을 보일 것으로 예상된다. 하지만 예상과는 달리, 실험 결과에 따르면 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능이 상대적으로 낮은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능보다 낮게 나타난다. 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법에서 유발한 많은 메모리 요구로 인한 심각한 메모리 병목 현상이 원인으로 분석된다. 그러므로 적절한 하드웨어 지원이 없는 경우, 높은 연산자원 활용률이 반드시 우수한 성능을 보장한다고 할 수 없다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 하드웨어 자원과 워프 생성 기법사이의 상관관계에 대한 상세한 분석을 수행하고자 한다. 본 논문의 분석 결과는 분기 명령어에 의해 발생된 GPU의 성능 저하 문제를 해결하고자 할 때 중요한 가이드라인이 될 것이다.
각종 계량기, 웨어러블 디바이스 등의 사물에 통신기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 사물인터넷 (Internet of Things or IoT) 기술의 발전과 함께, 이에 사용 가능한 소면적 임베디드 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 사물인터넷 분야에 사용 가능한 소면적 32-bit 파이프라인 프로세서인 Juno를 소개한다. Juno는 즉치 값 확장이 편리한 EISC (extendable instruction set computer) 구조이며, 파이프라인의 데이터 의존성을 줄이기 위해 2/3단 파이프라인 구조를 택하였다. PC (program counter) 레지스터와 두 개의 파이프라인 레지스터만을 컨트롤함으로써 전체 파이프라인을 컨트롤할 수 있는 간단한 구조의 소면적 파이프라인 컨트롤러를 갖는다. 무선 통신에 필요한 암호화 등의 연산을 수행하기 위한 $32{\times}32=64$ 곱셈 연산, 64/32=32 나눗셈 연산, $32{\times}32+64=64$ MAC 연산, 32*32=64 Galois 필드 곱셈 연산을 모두 지원하지만, 모든 연산기를 선택적으로 구현하여 필요에 따라서는 면적을 줄이기 위해 일부 연산기를 제외하고도 프로세서를 재합성할 수 있다. 이 경우 정수 코어의 gate count는 12k~22k 수준이고, 0.57 DMIPS/MHz와 1.024 Coremark/MHz의 성능을 보인다.
연속 매체, 특히 비디오 데이타에 대한 일반 사용자 연산에는 재생뿐만 아니라 임의 속도 탐색 연산, 정지 연산, 그리고 그 외 다양한 연산이 있다. 이 연산 중에서 원하는 화면을 빨리 찾는 데에 유용한 고속 전진(FF: fast-forward)과 고속 후진(FB: fast-backward)은 재생 연산과는 달리 비순차적인 디스크 접근을 요구한다. 이러한 경우에 디스크 부하가 균등하지 않으면 일부 디스크에 접근이 편중되어 서비스 품질이 떨어진다. 본 논문에서는 디스크 배열을 이용한 저장 시스템에서 디스크 접근을 고르게 분산시키기 위하여 '소수 라운드 로빈(PRR: Prime Round Robin)' 방식으로 연속 매체를 디스크에 배치하는 기법에서 문제가 됐던 낭비된 디스크 저장 공간을 신뢰도 향상을 위해서 사용하는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈(PRRgp: PRR with Grouped Parities)' 방식을 제안한다. 이 기법은 PRR 기법처럼 임의 속도 검색 연산에 있어서 디스크 배열을 구성하는 모든 디스크의 부하를 균등하게 할뿐만 아니라 낭비됐던 디스크 저장 공간에 신뢰도를 높이기 위한 패리티 정보를 저장함으로서 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 신뢰도 모델링 방법으로 조합 모델과 마르코프 모델을 이용해서 결함발생율과 결함복구율을 고려한 신뢰도를 산출하고 비교.분석한다. PRR 기법으로 연속 매체를 저장하고 낭비되는 공간에 패리티 정보를 저장할 경우에 동시에 두 개 이상의 결함 발생 시에 그 결함으로부터 복구가 불가능하지만 PRRgp 기법에서는 약 30% 이상의경우에 대해서 동시에 두 개의 결함 발생 시에 저장한 패리티 정보를 이용한 복구가 가능할 뿐만 아니라 패리티 그룹의 수가 두 개 이상인 경우에는 두 개 이상의 결함에 대해서도 복구가 가능하다.Abstract End-user operations on continuous media (say video data) consist of arbitrary-rate search, pause, and others as well as normal-rate play. FF(fast-forward) / FB(fast-backward) among those operations are desirable to find out the scene of interest but they require non-sequential access of disks. When accesses are clustered to several disks without considering load balance, high quality services in playback may not be available. In this paper, we propose a new disk placement scheme, called PRRgp(Prime Round Robin with Grouped Parities), with enhanced reliability by using the wasted disk storage space in an old one(PRR: Prime Round Robin), in which continuous media are placed on a disk array based storage systems to distribute disk accesses uniformly. The PRRgp can not only achieve load balance of disks consisting of a disk array under arbitrary-rate search like PRR, but also improve reliability by storing parity information on the wasted disk space appropriately. We use combinatorial and Markov models to evaluate the reliability for a disk array and to analyze the results. When continuous media like PRR are placed and parity information on the wasted disk space is stored, we cannot tolerate more than two simultaneous faults. But they can be recovered by using stored parity information for about 30 percent as a whole in case of PRRgp presented in this paper. In addition, more than two faults can be tolerated in case there are more than two parity groups.
Histogram of oriented gradient (HOG) 특징은 영상 기반 보행자 인식에서 널리 사용되고 있다. HOG 특징을 이용한 보행자 인식의 인식률을 높이는데 가장 중요한 역할을 하는 것은 보간 기술이다. HOG 특징 연산에 보간 기술을 적용하기 위해서는 각 픽셀의 기울기 방향에 가장 근접한 두 개의 기울기 방향 bin과 가중치를 계산해야 한다. 따라서 본 논문에서는 HOG 특징 연산에 적용하기 위한 효율적인 기울기 방향 bin 및 가중치 연산 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 탄젠트 함수와 나눗셈 연산을 피하기 위해 미리 계산된 값을 테이블로 지정하여 사용하였으며, 탄젠트 함수와 가중치 값의 특성을 이용함으로써 회로 내 테이블의 크기를 최소화하였다. 또한 처리 속도 향상을 위해 파이프라인 구조를 적용하였으며, 효율적인 coarse 및 fine 탐색 방법을 적용하여 각 픽셀에 대한 기울기 방향 bin과 가중치를 두 클락 사이클 내에 계산한다. 본 논문에서 제안하는 회로는 $1^{\circ}$ 단위로 기울기 방향을 계산하여 기울기 방향 bin과 가중치를 모두 결정하기 때문에 HOG 특징을 위한 보간 기술에 적용되어 높은 인식률을 제공하기 위해 사용될 수 있다.
심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 RSA 암호 시스템의 핵심 연산인 모듈로 멱승의 처리속도를 향상시키기 위한 방법으로 하이래딕스 (High-Radix) 연산 방식과 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용한 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 모듈로 멱승의 기본 연산인 모듈로 곱셈은 16진 연산 방법을 사용하여 PE(Processing Element)의 개수를 1/4고 줄임으로써, 기존의 이 진 연산 방식에 비해 클럭 수차 파이프라이닝 플립플롭의 지연시간을 1/4로 줄였다. 복호화시에는 합성수인 계수 N 의 인수, p, q를 알고 있는 점을 이용하여 속도를 향상시키는 일반적인 방법인 CRT 알고리즘을 적용하였다. 즉, s비트 의 키에 대해, s/2비트 모듈로 곱셈기 두 개를 병렬로 동시 수행함으로써 처리 속도를 CRT를 사용하지 않을 때보다 4 배정도 향상시켰다. 암호화의 경우는 두 개의 s/2비트 모듈로 곱셈기를 직렬로 연결하여 s/비트에 대한 연산이 가능하도록 하였으며 공개키는 E는 17비트까지의 지수를 허용하여 빠른 속도를 유지하였다. 모듈로 곱셈은 몽고메리 알고리즘을 변형하여 사용하였으며, 그 내부 계산 구조를 보여주는 데이터 종속 그래프(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 1차원 선형 어레이 구조로 구성하였다. 그 결과 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 근거로 산출한 때, 1024 비트 RSA 연산에 대해서 160Mhz의 클럭 주파수로 암호화 시에 15Mbps, 복호화 시에 1.22Mbs의 성능을 가질 것으로 예측되며, 이러한 성능은 지금가지 발표된 국내의의 어느 논문보다도 빠른 RSA 처리 시간이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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