최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.
Field programmable gate array (FPGA)-based systems are thought to be a practical option to replace certain obsolete instrumentation and control systems in nuclear power plants. An FPGA is a type of integrated circuit, which is programmed after being manufactured. FPGAs have some advantages over other electronic technologies, such as analog circuits, microprocessors, and Programmable Logic Controllers (PLCs), for nuclear instrumentation and control, and safety system applications. However, safety-related issues for FPGA-based systems remain to be verified. Owing to this, modeling FPGA-based systems for safety assessment has now become an important point of research. One potential methodology is the dynamic flowgraph methodology (DFM). It has been used for modeling software/hardware interactions in modern control systems. In this paper, FPGA logic was analyzed using DFM. Four aspects of FPGAs are investigated: the "IEEE 1164 standard," registers (D flip-flops), configurable logic blocks, and an FPGA-based signal compensator. The ModelSim simulations confirmed that DFM was able to accurately model those four FPGA properties, proving that DFM has the potential to be used in the modeling of FPGA-based systems. Furthermore, advantages of DFM over traditional reliability analysis methods and FPGA simulators are presented, along with a discussion of potential issues with using DFM for FPGA-based system modeling.
신경 회로망을 구현하기 위해 다양한 시도들이 이루어지고 있으며, 하드웨어적인 개선을 위해 전용 칩 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신경 회로망을 웨어러블 디바이스에 적용하기 위해서는 소형화와 저전력 동작이 필수적이다. 이러한 관점에서 적합한 구현 방법은 FPGA (field programmable gate array)를 사용한 디지털 회로 설계이다. 이 시스템을 구현하기 위해서는 성능 향상을 위해 신경 회로망의 많은 부분을 차지하는 학습 알고리즘을 FPGA 내에 구현하여야 한다. 본 논문에서는 FPGA를 이용하여 다양한 학습 알고리즘 중 역전파 알고리즘을 구현하였으며, 구현 된 신경 회로망은 OR 게이트 연산을 통해 검증되었다. 또한 이러한 신경 회로망을 활용하여 다양한 사용자의 생체 신호 측정 결과를 분석할 수 있음을 확인하였다.
This paper investigates the conducted-noise characteristics of a digitally-controlled randomly-switched dc-dc converter. In order to investigate the effect of the suggested digital controller on the conducted-noise characteristics of a dc-dc converter, three factors have been studied: the field-programmable gate array (FPGA) clock speed, the randomization ratio percentage, and the effect of using a closed loop feedback controller. A field-programmable gate array is much more flexible than analog control circuits, has a lower cost, and can be used for power supply applications. A novel FPGA-based implementation has been suggested for obtaining the experimental validations and realizing the studied concepts. Furthermore, the experimental results have been discussed and design guidelines have been included.
This article presents a security module based on a field programmable gate array (FPGA) to mitigate man-in-the-middle cyber attacks. Nowadays, the FPGA is considered to be the state of the art in nuclear power plants I&C systems due to its flexibility, reconfigurability, and maintainability of the FPGA technology; it also provides acceptable solutions for embedded computing applications that require cybersecurity. The proposed FPGA-based security module is developed to mitigate information-gathering attacks, which can be made by gaining physical access to the network, e.g., a man-in-the-middle attack, using a cryptographic process to ensure data confidentiality and integrity and prevent injecting malware or malicious data into the critical digital assets of a nuclear power plant data communication system. A model-based system engineering approach is applied. System requirements analysis and enhanced function flow block diagrams are created and simulated using CORE9 to compare the performance of the current and developed systems. Hardware description language code for encryption and serial communication is developed using Vivado Design Suite 2017.2 as a programming tool to run the system synthesis and implementation for performance simulation and design verification. Simple windows are developed using Java for physical testing and communication between a personal computer and the FPGA.
본 논문은 소모 전력 계산을 위해 회로를 구현하고자 FPGA 기술 매핑을 위한 소모 전력을 고려한 재사용 모듈 생성 알고리즘과 FPGA 기술 매핑을 위해 사용되는 재사용 모듈에 대해 소모 전력을 고려하여 RT 라이브러리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 소모 전력 계산을 위해 회로를 구현하고자 하는 FPGA를 선정한다. 선정된 FPGA를 구성하고 있는 LUT의 조건을 고려하여 전체 소모 전력이 최소가 되도록 기술 매핑을 수행한다. 이러한 정보를 이용하여 할당된 결과의 모듈들 중에서 주어진 소모 전력에 맞는 모듈을 선정하여 회로를 구현한다.
최근 신호처리, 암호학 등 다양한 분야에서 FFT(Fast Fourier Transform)의 활용이 증가함에 따라 최적화 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 하드웨어를 사용하여 radix-2 16 points FFT 알고리즘을 기존 연구들보다 빠르고 효율적으로 처리하는 가속기 구현 연구에 대해 기술한다. FPGA가 갖는 병렬처리 및 파이프라이닝 등의 하드웨어 이점을 활용하여 PL(Programmable Logic) 파트에서 Verilog 언어를 통해 FFT Logic을 설계 및 구현한다. 이후 PL 파트에서의 처리 시간 비교를 위해 PS(Processing System) 파트에서 Zynq 프로세서만을 사용하여 구현 후, 연산 시간을 비교한다. 또한 관련 연구와의 비교를 통해 본 구현 방법의 연산 시간 및 리소스 사용의 효율성을 보인다.
Recently, wave propagation imaging based on laser scanning-generated elastic waves has been intensively used for nondestructive inspection. However, the proficiency of the conventional software based system reduces when the scan area is large since the processing time increases significantly due to unavoidable processor multitasking, where computing resources are shared with multiple processes. Hence, the field programmable gate array (FPGA) was introduced for a wave propagation imaging method in order to obtain extreme processing time reduction. An FPGA board was used for the design, implementing post-processing ultrasonic wave propagation imaging (UWPI). The results were compared with the conventional system and considerable improvement was observed, with at least 78% (scanning of $100{\times}100mm^2$ with 0.5 mm interval) to 87.5% (scanning of $200{\times}200mm^2$ with 0.5 mm interval) less processing time, strengthening the claim for the research. This new concept to implement FPGA technology into the UPI system will act as a break-through technology for full-scale automatic inspection.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.567-574
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2006
This paper presents the hardware implementation of a neural network controller for a nonlinear system with a micro-controller unit (MCU) and a field programmable gate array (FPGA) chip. As an on-line learning algorithm of a neural network, the reference compensation technique has been implemented on an MCU, while PID controllers with other functions such as counters and PWM generators are implemented on an FPGA chip. Interface between an MCU and a field programmable gate array (FPGA) chip has been developed to complete hardware implementation of a neural controller. The developed neural control hardware has been tested for balancing the inverted pendulum while controlling a desired trajectory of a cart as a nonlinear system.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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