• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.70.1-70.1
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• 2015

The facility for RAON superconducting heavy-ion accelerator at a beam power of up to 400 kW will be produced rare isotopes with two electron cyclotron resonance (ECR) ion sources. Highly charged ions generated by the ECR ion source will be injected to a superconducting LINAC to accelerate them up to 200 MeV/u. During the acceleration of the heavy ions, a good vacuum system is required to avoid beam loss due to interaction with residual gases. Therefore ultra-high vacuum (UHV) is required to (i) limit beam losses, (ii) keep the radiation induced within safe levels, and (iii) prevent contamination of superconducting cavities by residual gas. In this work, a RAON vacuum design for all the accelerator system will be presented along with Monte Carlo simulation of vacuum levels in order to validate the vacuum hardware configuration, which is needed to meet the baseline requirements.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.269-273
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• 2004

This paper presents a comparative performance analysis of a network accelerator model based on M/M/l queuing system. It assumes the Poisson distribution as its input traffic load. The decoding delay is employed as a performance analysis measure. Simulation results based on the proposed model show only $15\%$ differences with respect to actual measurements on field traffic for BCM5820 accelerator device. The performance analysis model provides with reasonable hardware structure of network servers, and can be used to span design spaces statistically.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.141-148
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• 2004

본 논문에서는 IPSec 가속기의 성능분석 모델을 제안한다. 제안된 성능분석은 큐잉 모델링을 기반으로 하고 트래픽로드는 포아송 분포를 채택하였다. 성능분석 시 새로운 파라미터로 디코딩지연을 정의하여 시뮬레이션에 이용하였다. 제안된 모델을 이용하여 IPSec 가속장치인 BCM5820의 성능을 분석한 결과, 장비를 통해 실측된 결과와 15% 정도의 차이만을 나타내었다. 제안된 모델을 이용한 성능분석 결과는 IPSec 가속기의 최대성능을 유지하기 위한 서버내의 하드웨어들의 적합한 구조를 제시하고 나아가 고속 네트워크 컴퓨터의 통계적 설계공간탐색에 이용될 수 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.23-26
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• 2022

In this paper, our ray tracing hardware is implemented on the latest high-capacity FPGA board. The system included ray tracing hardware for rendering and tree building hardware for handling dynamic scenes. The FPGA board used in the implementation is a Xilinx Alveo U250 accelerator card for data centers. This included 12 ray tracing hardware cores and 1 tree-building hardware core. As a result of testing in various scenes in Full HD resolution, the FPS performance of the proposed ray tracing system was measured from 8 to 28. The overall average is about 17.7 FPS.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2239-2241
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• 2003

A new RF control system of Pohang Accelerator Laboratory (PAL) storage ring is a subsystem upgraded PAL control system, which is based upon Experimental Physics and Industrial Control System (EPICS). There are 5 control components, Low Level RF System (LRS), Klystron System, Circulator System, Cavity System, Local Cooling Water System (LCW) at the storage ring of PAL. The new RF control system for the storage ring has been under development for one years, first versions of individual VME (Versa Module Europa) Input/output modules under construction and system integration begun. In this system, VMEbus-based hardware is widely used for front-end controllers (FDS), Input/output controller (IOC). A number of Programmable Logic Controller (PLC) and SUN workstations are also used for Operator Interfaces (OPI) in the control system. This paper describes the development VME I/O module to the new control system and how the design of this new system.

• 전자통신동향분석
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• 제37권1호
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• pp.53-62
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• 2022

With increasing size of transformer-based neural networks, a light-weight algorithm and efficient AI accelerator has been developed to train these huge networks in practical design time. In this article, we present a survey of state-of-the-art research on the low-precision computational algorithms especially for floating-point formats and their hardware accelerator. We describe the trends by focusing on the work of two leading research groups-IBM and Seoul National University-which have deep knowledge in both AI algorithm and hardware architecture. For the low-precision algorithm, we summarize two efficient floating-point formats (hybrid FP8 and radix-4 FP4) with accuracy-preserving algorithms for training on the main research stream. Moreover, we describe the AI processor architecture supporting the low-bit mixed precision computing unit including the integer engine.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2B호
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• pp.1-10
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• 2005

빠른 데이터 처리를 위하여 기존에는 소프트웨어방식으로 구현되었던 TCP/IP를 고속의 하드웨어로 구현함에 있어, TCP/IP 하드웨어와 외부 블록간의 통신을 중계하는 블록인 Host Interface를 구현하였다. Host Interface는 TCP/IP 하드웨어와 외부 블록의 중간에 위치하여 외부 블록과의 통신을 위해 AMBA AHB 규약을 따른다. Host Interface는 내부의 Command/Status Register를 통하여 CPU와 TCP/IP 하드웨어 간의 명령, 상태, 헤더 정보 등을 전달하는데 이 때에는 AMBA AHB의 Slave로서 동작한다. Data Flow를 위해서 Host Interface는 AMBA AHB의 Master로서 동작하는데, 데이터 흐름의 방향에 따라 Data flow는 데이터를 수신하는 Receive flow와 데이터를 패킷으로 만들어 보내는 Transmit Flow로 나된다. Rx Flow의 경우, UDP 블록이나 TCP Buffer로부터 받은 데이터를 내부의 작은 RxFIFO를 통해 외부 RxRAM에 써서 CPU가 읽어갈 수 있도록 하고, Tx Flow의 경우에는 외부 TxRAM에서 전송할 데이터를 읽어 와서 TxFIFO를 거쳐 UDP Buffer나 TCP Buffer에 씀으로써 패킷을 만들어 보내도록 한다. 외부 RAM의 액세스에는 Command/Status Register에 위치한 Buffer Descriptor의 정보를 이용하게 된다. Host Interface는 이러한Data Flow의 원활한 흐름을 위해서 여러 세부 기능들을 수행하게 된다. Host Interface의 기능을 검증하기 위하여 여러 testcase들이 수행되었으며, 0.18 마이크론 기술을 사용하여 synthesis한 결과, 내부의 Command/Status Register와 FIFO를 모두 포함하여 약 173K 게이트가 소요됨을 보았다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.85-92
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• 2019

This paper presents a SDR-based Long Term Evolution Advanced (LTE-A) Physical Downlink Shared Channel (PDSCH) decoder using a multicore Digital Signal Processor (DSP). For decoder implementation, multicore DSP TMS320C6670 is used, which provides various hardware accelerators such as turbo decoder, fast Fourier transformer and Bit Rate Coprocessors. The TMS320C6670 is a DSP specialized in implementing base station platforms and is not an optimized platform for implementing mobile terminal platform. Accordingly, in this paper, the hardware accelerator was changed to the terminal implementation to implement the LTE-A PDSCH decoder supporting the multi-antenna and the functions not provided by the hardware accelerator were implemented through core programming. Also pipeline using multicore was implemented to meet the transmission time interval. To confirm the feasibility of the proposed implementation, we verified the real-time decoding capability of the PDSCH decoder implemented using the LTE-A Reference Measurement Channel (RMC) waveform about transmission mode 2 and 3.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.600-602
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• 2021

모바일 산업의 발달과 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지면서 임베디드 시스템에 적용 가능한 인공지능 프로세서에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베디드 시스템에서 인공지능을 구현하는 경우 제한된 자원과 소비 전력을 고려한 설계가 필수적이며, 낮은 연산 성능을 보완할 수 있는 전용 가속기를 포함하는 것이 효율적이다. 본 연구는 독립 운용이 가능한 임베디드 인공지능 프로세서를 제안한다. 제안하는 인공지능 프로세서는 거리연산 기반의 경량 인공지능 알고리즘이 적용된 하드웨어 가속기를 포함하며, 프로그래밍 가능한 범용 프로세서와 함께 운용되어 다양한 임베디드 시스템에 적용 가능하다. 인공지능 프로세서는 Verilog HDL을 사용하여 설계되었으며 Field Programmable Gate Array (FPGA)를 통해 기능을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.28-34
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• 2012

특징 추출 알고리즘은 영상 내에서 중요한 특징을 추출하기 위해 실시간 영상 처리 응용 분야에서 활용된다. 특히, 특징 추출 알고리즘은 추적 및 식별의 목적으로 다양한 영상처리 알고리즘에 특징 정보를 제공하기 위해서 활용되며, 주로 영상처리 전처리 단계에서 구현되고 있다. 광범위한 응용 분야에 이용되는 특징 추출 알고리즘의 처리 속도를 높인다면 혼합되어 사용될 다른 알고리즘 처리 소요 시간의 여유를 확보 할 수 있을 뿐만 아니라, 특징 추출 알고리즘이 적용된 영상 처리 응용 분야의 실시간 요건을 만족시키기 용이하기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 특징 추출 기법을 고속으로 처리하기 위해 FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 제안한다. 하드웨어 가속기 구현에 사용된 E. Rosten의 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘과 디지털 로직으로 구현한 하드웨어 가속기의 구조와 동작 절차에 대해 기술하였다. 설계한 하드웨어 가속기는 ModelSim을 이용해 동작 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반으로 로직을 합성해 구현 비용을 계산하였다. 제안한 하드웨어 가속기를 구현하기 위해 2,217개의 Flip Flop, 5,034개의 LUT, 2,833개의 Slice, 그리고 18개의 Block RAM을 사용하였으며, $640{\times}480$ 크기의 영상으로부터 954개의 특징을 추출하는데 3.06 ms의 시간이 소요되어 기존의 결과보다 구현 비용 면에서의 우월함이 확인되었다.