본 논문에서는 시간지연 회귀신경회로망을 이용한 음절 레벨에서의 피치 악센트 자동 인식 방법을 제안한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 두 종류의 동적 문맥정보를 표현한다. 시간지연 회귀신경회로망의 시간지연 입력 노드는 시간 축 상의 피치 및 에너지 궤도를 표현하고, 회귀 노드는 피치 악센트의 특성을 반영하는 문맥 정보를 표현한다. 본 논문에서는 이러한 시간지연 회귀신경회로망을 두 가지 형태로 구성하여 피치 악센트 자동 인식에 적용한다. 하나의 형태는 단일 시간지연 회귀 신경회로망에서 복수 개의 운율 특정파라미터 (피치, 에너지, 지속시간)를 입력 노드에 함께 공급하여 피치 악센트 인식을 수행하고, 다른 하나는 분산 시간지연 회귀 신경회로망을 이용하여 피치 악센트 인식을 수행한다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 여러 개의 시간지연 회귀 신경회로망으로 구성되고, 각 시간지연 회귀 신경회로망은 단일 운율 특징 파라미터만으로 학습된다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망의 인식결과는 개별 시간지연 회귀 신경회로망의 출력 값의 가중치 합으로 결정된다. 화자 독립 피치 악센트 인식 실험을 위해 보스톤 라디오 뉴스 코퍼스 (BRNC)를 사용하였다. 실험결과, 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 83.64%의 피치 악센트 인식률을 보였다.
본 논문은 정밀한 클락 지연을 발생하는 회로 기법을 제안하였다. 이 기법은 지연 체인을 다중 클락 주기에 록킹(Locking)시켜서 개별 지연단(Delay Stage)의 지연보다 작은 지연 해상도를 갖도록 하는 것이다. 이 기법으로 단위 셀이 750ps의 지연시간을 갖는 지연체인에서 DLL(Delay Locked Loop)을 이용하여 250ps의 지연간격을 갖는 지연 발생회로를 설계하였다. 제안한 회로는 지연체인이 클락 신호 주기의 3배에 록킹이 되도록 하였으며, 1.5um CMOS공정의 모의 실험을 통해 단위지연셀 지연시간의 1/3인 250ps의 지연간격을 발생함을 확인하였다.
지연 시간 전압 분산 변환기 (DVVC) 및 평균 회로 (AC)가 있는 지터 억제 지연 고정 루프 (DLL) 기반 클록 발생기를 제안하였다. 제안한 클록 발생기는 지연고정루프에서 무작위로 발생하는 지터와 회로의 구조에 의해 발생하는 지터를 억제하도록 하였다. 지연 시간 전압 분산 변환기는 각 지연단의 지연 차이를 감지하고 출력 전압을 생성한다. 평균회로는 두개의 연속되는 지연 시간 전압 분산 변환기의 출력 전압을 평균화 한다. 지연 시간 전압 분산 변환기 및 평균 회로는 연속적인 지연단의 지연 시간을 평균화하고 모든 지연단의 지연 시간을 동일하게 만든다. 또한 루프필터 출력 전압의 변동을 줄이기 위해 부궤환 기능으로 효과적인 작동을 하는 스위치가 있는 커패시터가 도입되었다. One-poly six-metal $0.18{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작 된 DLL 기반 클록 발생기의 측정 결과는 13.4 ps rms 지터특성을 보여준다.
본 논문에서는 허위 경로 문제를 해결하고 지연 시간 정보를 추출해내는 지연 시간 부울법을 이용하여 조합 회로에서 증가적 지연 시간 검사를 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 내부 출력단에서 대치되는 내부 입력단의 히스토리를 작성하고 외부 출력단의 활성화 경로를 검사하여 최대 지연 시간을 구한다. 이때 외부 출력단의 히스토리를 참조하여 변형된 지연 시간을 적용시켜 다시 외부 출력단의 최대 지연 시간을 구할 수 있다. 이 방법으로 일단 외부 출력단의 근지연항의 합을 구하면 내부 회로의 지연 시간이 변하더라도 이미 구해 놓은 외부 출력단의 근지연항의 합으로써 빠르고 효율적으로 최대 지연 시간과 입력값을 추출해 낼 수 있다. 회로의 구조가 변경되었을 때 전체 회로를 다시 계산해야 할 필요는 없다. 전체 회로를 검사하여 변경된 구조의 영향을 받아서 다시 계산해야 할 필요가 있는 게이트를 선택하고 이 선택된 게이트만을 계산하여 부분적인 지연 시간 분석을 행할 수 있다. 이러한 증가적 지연 시간 분석은 회로의 지연 시간의 변화 뿐만 아니라 회로 구조의 변화를 고려하였고, 기존의 지연 시간 분석에 비해 회로 설계시 성능 시험 단계에서 생기는 시행 착오의 비용을 줄일 수 있다.
빠르고 정확한 결과를 얻기 위해서 타이밍 수준에서의 회로 해석이 이루어지며, 게이트와 연결선에서의 신호 지연 해석은 회로의 설계 검증을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 CMOS 회로 게이트에서의 지연 시간과 연결선의 지연 해석을 위한 초기 천이 시간을 동시에 계산할 수 있는 방법을 제시한다. 회로 연결선의 유효 커패시턴스 개념을 이용하여 게이트의 지연 시간과 게이트에서의 구동 저항을 고려한 연결선 선형 전압원의 천이 시간을 계산한다. 게이트 지연과 연결선 선형 전압원의 천이 시간을 구하는 과정은 예비 특성화된 게이트 타이밍 데이터를 이용하여 반복적인 연산과정을 통하여 동시에 구하게 된다. 기존의 게이트 지연 계산 알고리즘은 연결선 선형 전압원의 천이 시간을 위해 별도의 게이트 특성 데이터를 필요로 하였으나, 본 논문에서 제시하는 방법은 계산 과정 중에 생성된 데이터를 이용함으로써 현재의 예비 특성화 방법을 수정하지 않고서도 효율적인 타이밍 수준의 게이트 및 연결선 지연 시간 예측이 가능하도록 하였다.
십진수를 위한 가산기 구현에서 지연시간을 줄일 수 있는 carry lookahead(CLA)을 이용한 십진수 가산 회로 선계를 제안한다. 이자 계산과 같은 십진 소수에 의한 반복계산에서 이진수 체계를 사용하면 절단오차는 누적된다. 이를 방지하기 위하여 BCD 회로 사용은 불가피하다. BCD 계산에서의 속도개선은 CLA 회로를 이용하여 개선될 수 있다. BCD 회로에서 CLA 회로 사용을 위해 제안된 캐리 생성 및 캐리 전파회로를 도출하여 가산기 설계에 사용하였다. 이 CLA 방식을 사용한 BCD 가산에서 기존의 BCD 가산회로와 지연시간을 비교하였을 때 상당한 속도개선이 이루어졌다. 또한 3초과 코드를 이용한 가산회로의 경우 CLA 방식 사용과 지연시간에 영향을 미치는 회로부분을 개선함으로써 CLA만 이용했을 때 보다 지연시간을 10게이트 지연시간만큼 더욱 줄일 수 있었다.
XOR(exclusive-OR)-XNOR(exclusive NOR) 회로는 고 성능 산술 연산에 필요한 4-2 압축 회로(4-2 compressor)의 기본 구성 요소이다. 본 논문에서는 에너지 효율이 우수한 XOR-XNOR 회로를 제안한다. 제안한 회로는 임계 경로의 내부 기생 캐패시턴스를 감소시켜 전파 지연 시간을 감소시켰으며, 모든 입력 조합의 경우에 완벽한 출력 값을 가지며 8개의 트랜지스터로 설계되었다. 기존 회로와 비교하여 제안한 회로는 전파 지연 시간이 14.5% 감소하였으며, 전력 소모는 1.7% 증가하였다. 따라서 전력 소모와 지연 시간의 곱 (power-delay product: PDP)과 에너지와 지연 시간의 곱 (energy-delay product: EDP) 각각 13.1%, 26.0% 감소하였다. 제안한 회로는 0.18um CMOS 표준공정을 이용하여 설계하였으며 SPICE 시뮬레이션을 통해 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 회로에서의 지연 시간을 줄이기 위해서 사용되는 의사 NMOS (pseudo-NMOS) 구조를 결합한 새로운 지연 무관 방식의 고속 비동기 회로 설계를 제안하고자 한다. 기존의 대표적인 지연 무관 방식의 NCL 비동기 회로 설계는 고신뢰성, 저전력 그리고 반도체 공정 기술에 의존하지 않고 회로를 재사용할 수 있는 용이성 등 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 NCL 게이트 셀들의 트랜지스터-레벨 구조들은 많은 복잡한 구조로 인해서 회로 지연의 증가를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 고속의 새로운 NCL 게이트와 비동기 파이프라인(pipeline) 구조를 제안하였다. 제안된 방법은 SK-Hynix $0.18{\mu}m$ 공정에서 설계된 $4{\times}4$ 곱셈기를 통해서 적용되었고, 설계된 곱셈기는 모든 경우의 데이터 입력에 대한 전력과 지연이 측정되었고, 기존 NCL 방법과 비교되었다. 실험 결과는 제안된 NCL 구조가 기존의 NCL 구조보다 지연에서 85% 감소함을 보여주었다.
본 논문에서는 혼성 모듈 구조의 recurrent 시간지연신경회로망(time-delay neural network)과 HMM(hidden Markov model)을 결합한 음성인식을 위한 새로운 구조에 대해 연구하였다. 시간지연신경회로망에서는 윈도우 크기를 확장하는 것이 인식률 향상에 유리하므로 이를 위해 첫 번째 은닉층에 궤환 구조를 사용하여 윈도우 크기를 실제로 크게 하지 않고도 동일한 효과를 얻을 수 있도록 하였다. 다음 이 시간지연신경망에서 입력된 음소의 특징 벡터의 시간에 따라 변화하는 성질을 잘 처리 할 수 있도록 시간지연신경회로망의 입력층을 복수의 상태로 나누어 음소특징의 시간축에 대한 각 상태마다 특징 감지기를 갖도록 하였다. 이때 시간지연신경회로망은 전체 음성인식 영역에 적용될 수 있도록 모듈 방식의 구조로 구성되었다. 그리고 이 모듈 구조 시간지연신경망의 출력 벡터를 HMM에 연결하여 서로 결합 하므로써 양 구조의 장점을 취하는 혼성 구조의 인식시스템을 구성하였고 이때 이 혼성 구조에서 효율적으로 적용할 수 있는 HMM 파라미터 smoothing 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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