안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.
본 논문에서는 고속 데이터 전송을 위한 OFDM 시스템에 적용 가능한 고속 FFT 프로세서를 제안하였다. 8개의 병렬 경로를 가지는 MDC 파이프라인 고속 FFT 프로세서를 제안한다. 제안하는 구조는 연산과 하드웨어의 최적화를 위해 radix-$2^6$ 알고리즘에 기반하고 있다. 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해서 상수 곱셈기와 교환기 구조를 제안하고 새로운 스케즐링 기법을 적용하였다. 제안하는 FFT 프로세서는 새로운 구조를 적용해 지연 소자와 연산 사이클의 증가 없이 복소 곱셈기 및 연산복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 최적화한 twiddle factor $W_{64}$ 상수 곱셈기는 기존 복소 booth 곱셈기에 비해 65%만의 하드웨어 복잡도를 보였다. 설계한 FFT 프로세서는 Verilog HDL로 모델링하여 IBM 90nm 공정으로 합성하였으며 $0.27mm^2$의 면적과 388MHz의 주파수에서 2.7 GSample/s를 보이고 있다.
본 논문에서는 고속 데이터 전송을 위해 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 시스템에 적용 가능한 고속 fast Fourier transform (FFT) 프로세서를 제안하였다. 제안하는 FFT 프로제서는 높은 처리율을 만족하기 위해 mixed-radix 알고리즘과 8개의 병렬 경로를 가지는 multipath delay commutator (MDC) 파이프라인 구조를 채택하였다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해서 새로운 스케줄링 기법들을 적용하여 twiddle factor 연산을 위한 read-only memories (ROM)의 크기를 줄이는 구조와 복소 상수 곱셈기의 수를 줄이는 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 지연 소자와 연산 사이클의 증가 없이 하드웨어 복잡도를 줄일 수 있다. 또한, IEEE 802.11 ac/ad와 같은 고속 OFDM 시스템을 위해 64/128/256/512-포인트 FFT 연산이 가능하다. 제안하는 FFT 프로세서는 Verilog-HDL로 모델링하여 Samsung 65nm 공정 라이브러리로 합성하여 0.36mm2의 면적과 330MHz의 동작 주파수에서 2.64 GSample/s를 보이고 있다.
본 논문은 4K-UHD 영상 크기를 지원하는 실시간 통합 복호기용 부화소 보간 회로를 제안한다. 제안하는 통합부화소 보간 회로는 H.264, MPEG-4, VC-1과 새로운 동영상 압축 표준인 HEVC를 지원한다. 회로의 면적을 줄이기 위해 각 표준에 해당하는 보간 알고리즘의 공통되는 부분을 공유하였다. 또한 회로의 저면적과 성능의 최적화를 위해 중간 버퍼를 효율적으로 사용하였다. 제안하는 통합 부화소 보간 회로를 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과, 회로의 크기는 122,564 게이트이고, 최대 동작 주파수 200MHz에서 4K-UHD 영상을 초당 35~86 프레임 속도로 처리한다. 따라서 제안하는 회로는 4K-UHD 영상을 실시간으로 처리할 수 있다.
본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여수계를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 디지털 뉴런프로세서의 구현방법을 제안하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성되며, 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 최종적으로, LG 0.8${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 Full Custom방식으로 설계를 수행하였다. 실험결과, 가장 나쁜 경로일 경우, 약 19nsec의 지연속도와 0.6ns의 연산속도를 보였고, 기존의 실수 연산기에 비하여 약 1/2배정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에는 프로세서의 고성능화에 따라 명령어 캐시와 데이타 캐시를 분리하는 구조의 설계가 일반적이다. 본 논문에서는 혼합 지연모델을 갖는 비동기식 명령어 캐쉬구조를 제안하며, 데이타 패스에는 지연무관인 회로모델을 적용하고 메모리 에는 번들지연모델을 도입하였다. 요소기술로는 명령어 캐시는 CPU, 프로그램 메모리와 4-상 핸드쉐이크(hand-shake) 프로토콜로 데이터를 전달하고, 8-K바이트, 4상 연관의 맵핑 구조를 가지며 Pseudo-LRU 엔트리 교체알고리즘을 채택하였다. 성능분석을 위하여 제안된 명령어 캐시를 게이트레벨로 합성하고 32비트 임베디드 프로세서와 연동하는 플랫폼을 구축하였다. 구축한 플랫폼에서 MI벤치마크 프로그램을 테스트하여 99%의 캐시히트율과 레이턴시가 68% 감소하는 결과를 얻었다.
능동소나는 일반적으로 천해에서 존재하는 표적을 탐지하기 위해 사용된다. 신호가 송신되고 표적으로부터 반향되어 되돌아올 때, 표적 반향신호는 다중경로, 거친 해저면 또는 해수면에 의한 산란 그리고 음속구조에 의한 굴절과 같은 다양한 음파전달 특성에 의해 왜곡 되어 수신되며, 이는 표적 탐지를 어렵게 만든다. 그러므로 능동소나의 운용성능 체계에서 표적 신호 모의 시 음파전달 특성을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 단상태 능동소나 시스템을 고려하였으며, 표적 반향, 잔향음 그리고 주변소음은 각각 시계열 함수로 모의되었다. 마지막으로 전체 수신 신호를 모의하기 위해 위 신호들을 합하였다. 표적의 특징(형태, 위치, 자세각 등)을 반영한 3차원 대표반향점 모델은 음원과 표적 사이에 각각의 다중경로를 고려하여 표적 반향 신호를 모의하였다. 본 논문의 결과는 표적 신호 모의 시 직접파만을 고려한 알고리즘의 결과와 비교하였다.
레이다 시스템의 경우, 타겟의 거리와 속도를 추출하기 위해 FFT (fast Fourier transform) 연산이 필수적으로 요구되며, 실시간 구현을 위해 고속으로 동작하는 FFT 프로세서의 설계가 필요하다. 고속 FFT 프로세서를 위한 하드웨어 구조로 완전 셔플 네트워크 (perfect shuffle network) 구조가 적합하며, 특히 초고속 연산을 위해 radix-4 기반의 이중 완전 셔플 네트워크 (twice perfect shuffle network) 구조가 가장 적절하고 볼 수 있다. 더불어, 다양한 속도 해상도를 요구하는 레이다 응용을 고려할 때, FFT 프로세서는 가변길이 FFT 연산을 지원할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 8~1024 포인트의 가변 길이 연산을 지원하는 이중 완전 셔플 네트워크 기반의 FFT 알고리즘을 제안하였으며, 이의 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 FFT 프로세서는 HDL (hardware description language)을 활용하여 RTL (register transfer level) 설계가 수행되었으며, $0.65{\mu}m$ CMOS 공정을 활용하여 논리 합성한 결과, 총 3,293K개의 논리 게이트로 구현 가능함을 확인 할 수 있었다.
최근에 산악지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있고, 2009년에는 북한의 무단 댐방류로 인해 인명피해가 발생함에 따라서 산악이나 북한 지역과 같은 지역의 모니터링이 필요하게 되었으며, 강수량의 기후학적 분포의 특성과 같은 장기적인 강수량 정보가 필요하게 되었다. 레이더는 넓은 영역에 대해서 시 공간적으로 고해상도의 자료를 제공할 수 있기 때문에 국지 규모의 단시간 강수량 정보를 제공하는데 유용하다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기존의 층운형 Z-R 관계식(Z=$200R^{1.6}$, Marshall-Palmer, 1948)을 이용한 레이더 강우강도 산출에서 과소추정 문제를 개선하기 위해 레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rain rate; RAR) 산출 시스템을 개발하여 현재 운영하고 있다. RAR 산출 알고리즘은 각 레이더에 대해서 레이더 강우강도와 지상 AWS 우량계 자료를 비교하여 실시간으로 Z-R 관계식을 산출하여, 레이더 반사도를 강우강도로 변환하고, 이를 합성하여 한반도 영역에 대해서 강우강도 정보를 제공한다. 2010년에는 RAR 자료와 지상 AWS 우량계 자료를 이용하여 레이더-AWS 누적강수량을 산출하는 시스템을 구축하였으며, 현재 시험운영 중에 있다. 본 연구에서는 레이더-AWS 누적강수량의 정확도를 평가하기 위해서 2009년에 대해 레이더-AWS 누적강수량 자료와 지상 AWS 누적강수량 자료에 대해 RMSE, Bias 등의 통계값을 산출하였으며, 북한 지역에 대한 적용가능성을 분석하기 위해서 레이더 관측 반경 내의 북한 지역의 GTS 지점 자료를 이용하여 사례 분석하였다. 본 연구는 레이더 자료를 이용한 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 모니터링을 통하여 이러한 지역의 사고에 대비할 수 있고, 기후학적인 강수량 정보 제공 및 향후 유역별 레이더 면적강수지도 시험판 개발을 통하여 수문 기상 분야에 적용하여 효과적인 물관리에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 행렬인수분해 기반으로 3차원 형상의 복원을 위한 오차 보정에 관한 것입니다. 기존 행렬인수분해 기반 오차 보정 방법은 전역적인 최적화로 인해 보정에 한계가 있습니다. 따라서 본 논문에서는 전역적 접근 대신 3차원 복원 형상의 주요 오차 영향 인자를 찾아 보정하는 새로운 방법을 제시하였습니다. 우리는 오차 영향 인자를 2차원 재 투영 편차 공간에서 정의하고 그 오차 성분을 직접 보정합니다. 그리고 일련의 과정을 재귀적으로 반복 적용함으로서 오차 보정 성능을 개선시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방법은 어떤 기하학적 정보에 의존하지 않고 영향도가 가장 큰 오차 성분 중심으로 제어하기 때문에 잡음에 장점을 가지고 있습니다. 제안한 알고리즘 성능 평가는 합성과 실제 영상 프레임으로 시뮬레이션하여 잡음에 강인한 특성을 증명했습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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