자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.
본 논문에서는 기본 모드 원리를 침해하는 과도 고장이 존재하는 입력/출력 비동기 순차 회로의 내고장성 교정 제어 시스템을 제안한다. 비동기 순차 회로의 과도 천이 과정에서 발생하는 비-기본 모드 고장을 극복하기 위해서는 고장에 의한 상태 천이가 종료되는 시점을 알아야 하며, 회로를 고장 상태로부터 원래 도달해야 하는 상태와 출력 등가적인 상태로 보내기 위한 교정 동작을 구현해야 한다. 본 논문에서는 이러한 고장 탐지 및 극복을 구현할 수 있는 출력 피드백 교정 제어기의 존재 조건을 규명한다. FPGA 실험을 통해 제안된 제어 시스템의 설계 과정을 제시하고 응용 가능성을 검증한다.
정보 엔트로피의 개념은 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있다. 최근 영상처리 분야에서도 정보 엔트로피 개념을 응용한 기술들이 많이 개발되고 있다. 현대 산업에서 컴퓨터 비전 기술들의 중요성과 수요가 증가함에 따라, 영상처리 기술들이 현대 산업에 효율적으로 적용되기 위해서는 실시간 처리가 가능해야 한다. 영상의 엔트로피 값을 추출하는 것은 소프트웨어로는 계산량이 복잡해 실시간 처리가 어려우며 실시간 처리가 가능한 영상 엔트로피 필터의 하드웨어 구조는 제안된 적이 없다. 본 논문에서는 barrel shifter를 사용하여 실시간 처리가 가능한 히스토그램 기반 엔트로피 필터의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 하드웨어는 Verilog HDL을 이용하여 설계하였고, Xilinx사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 설정하여 FPGA 구현하였다. Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과 4K UHD의 고해상도 환경에서 최대 동작 주파수 750.751MHz를 가지며, 1초에 30장 이상의 영상을 처리하며 실시간 처리 기준을 만족함을 보인다.
본 논문에는 저전력 AES(Advanced Encryption Standard) 암호시스템을 구현하기 위한 합성체 기반의 경량 S-Box 구조 설계를 제안한다. 제안한 방법에서는 GF(((22)2)2) 상에서 사용면적 및 처리속도의 개선을 위해서 x2, λ, 그리고 GF((22)2) 등 3개의 모듈을 1개의 모듈로 통합한 단순 구조로 설계한다. 설계된 AES S-Box는 Verilog-HDL를 기반으로 하여 구조적 모델링을 하였으며, Xilinx ISE 14.7툴 상에서 Spartan 3s1500l FPGA 소자를 타켓으로 하여 논리합성을 수행하였다. 논리적인 동작을 검증을 위한 시뮬레이션은 Modelsim 10.3 툴을 이용하였으며, 시뮬레이션 결과를 통하여 설계된 S-Box가 정확히 동작함을 확인하였다.
최근 자율주행 자동차를 구현하기 위해 카메라 영상을 통해 객체 및 차선을 인식하여 자율주행하는 영상처리 기술이 연구되고 있다. 안개는 카메라 촬영 영상의 가시성을 떨어뜨리기 때문에 자율주행 자동차 오작동의 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 카메라에 실시간 처리가 가능한 안개 제거 기능을 적용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 성능이 우수한 Sim의 안개 제거방법을 실시간 처리가 가능한 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Verilog HDL을 사용하여 설계하였고, Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 Target device로 설정하여 FPGA 구현하였다. Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과 4K(4096×2160) 고해상도 환경에서 최대 동작 주파수 276.932MHz, 최대 처리 속도 31.279fps를 가짐으로써 실시간 처리 기준을 만족한다.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권4호
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pp.505-513
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2017
As mobile systems are performing various functionality in the IoT (Internet of Things) era, network-on-chip (NoC) plays a pivotal role to support communication between the tens and in the future potentially hundreds of interacting modules in system-on-chips (SoCs). Owing to intensive research efforts more than a decade, NoCs are now widely adopted in various SoC designs. Especially, studies on application-specific NoCs (ASNoCs) that consider the heterogeneous nature of modern SoCs contribute a significant share to use of NoCs in actual SoCs, i.e., ASNoC connects non-uniform processing units, memory, and other intellectual properties (IPs) using flexible router positions and communication paths. Although it is not difficult to find the prior works on ASNoC synthesis and optimization, little research has addressed the issues how to convert different protocols and data widths to make a NoC compatible with various IPs. Thus, in this paper, we address important issues on ASNoC implementation to support and convert multiple interfaces. Based on the in-depth discussions, we finally introduce our FPGA-proven full-custom ASNoC.
H.264(또는 MPEG-4/AVC pt.10) 압축 표준은 고성능 영상 압축 알고리즘으로 그 적용 범위를 넓혀 가고 있다. H.264 압축 표준의 가변길이 코드(Variable Length Code)는 데이터의 통계적 중복성의 특성을 이용하여 압축을 한다. 이러한 압축된 비트 스트림은 복호기에서 연속된 비트 스트림을 잘라내는 작업과 테이블에서 비트 스트림과 비교하는 작업을 진행하는데 순수 하드웨어 구현이 까다로운 연산부이다. 본 논문에서는 HD 영상을 실시간으로 복호 가능한 가변길이 복호기 구조를 제안한다. Exp-Golomb 복호기는 연산기로 구성되어 있으며, CAVLD는 테이블과 연산기를 혼합하여 최적화된 하드웨어로 설계하였다. 비트 스트림의 분할(parsing) 작업은 배럴 쉬프터(Barrel shifter)와 1값 감지기(First 1's detector)에서 진행되며, 이 두 유닛은 Exp-Golomb 복호기와 CAVLD가 공유하는 구조로 설계하여 불필요한 하드웨어를 제거하였다. CAVLD와 재정렬(Reorder) 유닛간의 병목현상으로 가변길이 복호기 뿐만 아니라 H.264 디코더 전체의 성능 저하가 나타나는 단점을 제거하기 위해서 CAVLD와 재정렬 유닛간 FIFO와 재정렬 유닛의 최종 출력에 메모리를 두어 병목현상을 제거하였다. 제안된 가변길이 복호기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하고 FPGA를 통해 검증하였다. 0.18um 표준 CMOS 공정을 사용한 합성 결과는 22,604 게이트 수이며, 동작 주파수 120MHz에서 HD 영상이 복호됨을 확인하였다.
경량 암호기술 표준인 ISO/IEC 29192-2에서 블록암호 표준으로 지정된 초경량 블록암호 알고리듬 PRESENT의 하드웨어 구현에 대해 기술한다. 암호 전용 코어와 암호/복호 기능을 갖는 두 종류의 PR80 크립토 코어를 80 비트의 마스터키를 지원하도록 설계하였다. 설계된 PR80 크립토 코어는 블록암호의 기본 ECB (electronic code book) 운영모드를 수행하며, 마스터키 재입력 없이 평문/암호문 블록들을 연속적으로 처리할 수 있도록 설계되었다. PR80 크립토 코어는 Verilog HDL을 사용하여 소프트 IP로 설계되었으며, Virtex5 FPGA에 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. 설계된 코어를 $0.18{\mu}m$ 공정의 CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, 암호 전용 코어와 암호/복호 코어는 각각 2,990 GE와 3,687 GE로 구현되어 적은 게이트를 필요로 하는 IoT 보안 응용분야에 적합하다. 암호 전용 코어와 암호/복호 코어의 최대 동작 주파수는 각각 500 MHz와 444 MHz로 평가되었다.
몽고메리 모듈러 역원 연산을 확장 가능형 하드웨어로 구현하기 위한 방법에 대해 기술한다. 제안되는 확장 가능형 구조는 워드 (32-비트) 단위로 연산을 수행하는 처리요소의 1차원 배열 구조를 가지며, 사용되는 처리요소의 개수에 따라 성능과 하드웨어 크기를 조절할 수 있다. 설계된 확장 가능형 몽고메리 모듈러 역원기를 Spartan-6 FPGA 소자에 구현하여 하드웨어 동작을 검증하였다. 설계된 역원기를 180-nm CMOS 표준 셀로 합성한 결과, 사용되는 처리요소의 개수 1~10에 따라 동작 주파수는 167~131 MHz, 게이트 수는 60,000~91,000 GEs (gate equivalents)로 평가되었다. 256 비트 모듈러 역원 연산의 경우, 처리요소의 개수 1~10에 따라 평균 18.7~118.2 Mbps의 연산성능을 갖는 것으로 예측되었다. 제안된 확장 가능형 모듈러 역원 연산기는 사용되는 처리요소의 개수에 따라 연산성능과 게이트 수 사이에 교환조건이 성립하며, 따라서 응용분야에서 요구되는 연산성능과 하드웨어 요구량에 최적화된 모듈러 역원 연산회로를 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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