In this paper, we propose a parallel optimization method of Aho-Corasick (AC) algorithm and Parallel Failureless Aho-Corasick (PFAC) algorithm using Open Computing Language (OpenCL) on Field Programmable Gate Array (FPGA). The low throughput of string matching engine causes the performance degradation of network process. Recently, many researchers have studied the string matching engine using parallel computing. FPGA's vendors offer a parallel computing platform using OpenCL. In this paper, we apply the AC and PFAC algorithm on DE1-SoC board with Cyclone V FPGA, where the optimization that considers FPGA architecture is performed. Experiments are performed considering global id, local id, local memory, and loop unrolling optimizations using PFAC algorithm. The performance improvement using loop unrolling is 129 times greater than AC algorithm that not adopt loop unrolling. The performance improvements using loop unrolling are 1.1, 0.2, and 1.5 times greater than those using global id, local id, and local memory optimizations mentioned above.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입이 의심되는 패킷을 나타내는 데 정규표현식이 사용되고 있다. 고속 네트워크를 통해서 입력되는 패킷을 실시간으로 검사하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴 매칭이 필수적이며 변화되는 패턴 규칙을 다루기 위해서는 FPGA와 같은 재구성 가능한 디바이스를 사용하는 것이 바람직하다. FPGA의 동작 속도 제한으로 바이트 단위의 패킷 검사로는 실시간 검사를 할 수 없는 경우에 이를 해결하기 위해서 여러 바이트 단위로 검사하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정규표현식 패턴 매칭을 n바이트 단위로 처리하는 하드웨어의 구조와 설계 방법을 제시하고 이에 대한 패턴 매칭 회로 생성기를 구현한다. Snort 규칙에 대해 FPGA로 합성된 하드웨어는 n=4일 때에 규칙에 따라서 $2.62{\sim}3.4$배의 처리 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 PCB(: Printed Circuit Board) 패턴 검출을 위하여 Camera Link(Medium)을 지원하는 FPGA 기반 패턴 매칭 시스템을 구현하였다. 최근 생산되고 있는 PCB 패턴은 고집적화 시스템을 위해 점점 미세해지고 복잡해지고 있다. PCB 생산 공정의 비전 자동화를 위하여 고속 처리가 가능한 FPGA 기반 시스템을 제작하였고, 패턴 검출을 위해 사용되는 비전 라이브러리를 IP(: Intellectual property)로 구현하였다. 구현한 IP는 Camera Link IP, 패턴 매칭 IP, VGA IP, 에지 검출 IP, 메모리 IP이다.
침입 탐지에 가장 시간이 많이 소요되는 작업은 패킷 데이터에 침입 패턴이 있는지를 검사하는 심층 패킷검사이다. 고속 네트워크에서 이 작업을 실시간으로 처리하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴매칭이 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템 구현에 하드웨어 기반 패턴매칭을 사용할 수 있도록 네트워크의 패킷을 수집하여 Snort 패턴규칙에 따라서 패턴매칭을 수행하고 결과를 소프트웨어에게 제공할 수 있도록 하는 하드웨어를 Virtex-6 FPGA를 사용하여 Microblaze 기반의 SoC 형태로 설계하여 구현하였다. 구현된 시스템은 인위적인 트래픽 생성과 실제 트래픽을 사용하여 동작을 검증하였고 패킷이 네트워크 인터페이스에서 메모리로 복사되는 동안 패턴매칭 동작을 정확하게 수행하여 소프트웨어에게 결과를 제공하였다. 본 연구 결과는 실시간 처리가 가능하도록 침입탐지 시스템을 고속화 하기위한 하드웨어로 사용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2366-2380
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2024
In this study, a high-speed template matching system is proposed for wafer-vision alignment. The proposed system is designed to rapidly locate markers in semiconductor equipment used for wafer-vision alignment. We optimized and implemented a template-matching algorithm for the high-speed processing of high-resolution wafer images. Owing to the simplicity of wafer markers, we removed unnecessary components in the algorithm and designed the system using a field-programmable gate array (FPGA) to implement high-speed processing. The hardware blocks were designed using the Xilinx ZCU104 board, and the pyramid and matching blocks were designed using programmable logic for accelerated operations. To validate the proposed system, we established a verification environment using stage equipment commonly used in industrial settings and reference-software-based validation frameworks. The output results from the FPGA were transmitted to the wafer-alignment controller for system verification. The proposed system reduced the data-processing time by approximately 30% and achieved a level of accuracy in detecting wafer markers that was comparable to that achieved by reference software, with minimal deviation. This system can be used to increase precision and productivity during semiconductor manufacturing processes.
본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 수행하기 위한 VLSI(Very Large Scale Integrated Circuit)구조를 제안한다. 스테레오 정합의 연산을 분석하여 중간 연산 결과를 재사용하여 연산량과 메모리 접근수를 최소화한다. 이러한 동작을 수행할 수 있는 스테레오 정합 연산 셀의 구조를 제안하고, 이를 병렬적으로 확장하여 탐색 범위 내의 모든 비용함수를 동시에 연산할 수 있는 하드웨어의 구조를 제안한다. 이러한 하드웨어 구조를 확장하여 2차원 영역에 대한 비용함수를 연산할 수 있는 하드웨어의 구조와 동작을 제안한다. 구현한 하드웨어는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 환경에서 최소 250Mhz의 클록 주파수에서 동작이 가능하고, 64화소의 탐색범위를 적용한 경우에 $640{\times}480$ 스테레오 영상을 약 805fps의 성능으로 처리할 수 있다.
논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 이미지 센서와 외부의 구성요소 들과의 정합 모듈을 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 설계하였다. 일반적으로, 저준위 이미지의 데이터를 동기화하기 위하여 SRAM이 요구된다. 본문에서는 신호와 픽셀 단위의 크기를 가진 이미지 신호를 동기화하기 위하여 FPGA를 사용하여 인터페이스의 정합 모듈을 설계함을 목적으로 한다. 본 논문에서는 픽셀 단위로 구현함으로써 고화질의 이미지를 얻을 수 있다. 사용한 이미지 센서와 TFT-LCD의 동작 주파수는 각각 50MHz와 6.5MHz이다. 또한, 구현한 대부분의 제어부는 FPGA에 내장되어 있고 Altera사의 Quartus II 저작도구를 사용하였으며, 설계된 논리 게이트의 수는 33,216 개다.
Network Intrusion Detection System(NIDS)는 네트워크를 통해 들어오는 패킷들을 모니터링 하고 분석하여 내부 시스템에 유해한 내용을 담고 있는 패킷을 탐지 하는 시스템이다. 이 시스템은 네트워크의 패킷을 놓치지 않고 분석할 수 있어야 하며, 예측 불허의 공격 방법들에 대해서는 새로운 법칙을 적용하여 방어할 수 있어야 한다. 이에 대응하여, 소프트웨어적 처리에 비해 높은 비교 성능과 재구성이 가능한 유연성을 제공하는 FPGA는 좋은 해결책이다. 그럼에도 불구하고, 고속 네트워크의 등장과 축적되는 공격 패턴들의 증가는 제한된 속도와 공간을 가지고 있는 FPGA에게 부담이 된다. 본 연구는 추가적인 자원 사용을 최소화하고 성능의 극대화를 가져오는 방식으로 접두어 공유 병렬 패턴매치 기법을 제시하고 설계하였다. 실험을 통하여 입력 문자열을 8bit에서 16bit로 증가할 때 성능이 두 배 향상이 되면서 구현을 위해 사용되는 자원은 평균 1.07배 증가하는 것을 확인할 수 있다.
립리딩은 잡음이 있는 환경에서 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위한 한 방법으로 제안되었다. 기존의 논문들이 소프트웨어 립리딩 방법을 제안하는 것에 반하여, 본 논문에서는 실시간 립리딩을 위한 하드웨어 설계를 제안한다. 실시간 처리와 구현의 용이성을 위하여 본 논문에서는 립리딩 시스템을 이미지 획득 모듈, 특징 벡터 추출 모듈, 인식 모듈의 세 모듈로 분할하였다. 이미지 획득 모듈에서는 CMOS 이미지 센서를 사용하여 입력 영상을 획득하게 하였고, 특징 벡터 추출 모듈에서는 병렬 블록매칭 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 특징벡터를 추출하도록 하였고, 이를 FPGA로 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 인식 모듈에서는 추출된 특징 벡터에 대하여 HMM 기반 인식 알고리즘을 적용하여 발성한 단어를 인식하도록 하였고, 이를 DSP에 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 실시간 립리딩 시스템이 하드웨어로 구현 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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