본 논문에서는 무선 센서 노드에 사용 가능한 저가형 플래시 메모리를 위한 하드웨어 추상화 구조(Hardware Abstraction Architecture: HAA)를 제안한다. 제안된 HAA는 3개 의 계층으로 이루어져 있으며, 세 개의 계층은 HIL(Hardware Interlace Layer), HAL(Hardware Adaption Layer), HPL(Hardware Presentation Layer)로 구성된다. 여기서 HIL은 상위 계층의 어플리케이션에 대해 플랫폼 독립적인 인터페이스를 제공하고, HAL은 하드웨어 추상계층에서 가장 핵심적인 부분으로서 하드웨어 자원 제어, 상태관리,논리적 명령어를 생성하며, HPL은 하드웨어 초기화 및 플래시 메모리와의 통신 부분을 담당한다. 제안된 HAA는 무선 센서노드에 가장 많이 사용되고 있는 Atmel사의 AT45DB 계열의 플래시 메모리에 적용되었으며, 4,384 바이트의 프로그램 메모리와 195 바이트의 데이터 메모리를 사용한다. 따라서 본 논문에서 제안된 HAA 구조는 3계층으로 설계되었기 때문에 소프트왜어 개발 측면에서 높은 유연성, 확장성, 재사용성을 제공하며, 낮은 메모리를 시용하기 때문에 무선 센서 노드용으로 적합하다 할 수 있다.
본 논문은 저면적 gradient magnitude 연산을 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 정사영 벡터의 특징 및 하드웨어 자원 공유기법을 이용했다. 제안된 하드웨어 구조는 gradient magnitude 연산 알고리즘의 변형 없이 구현되었기 때문에 gradient magnitude 데이터 품질의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 저면적 gradient magnitude 연산 하드웨어는 Altera Quartus II v15.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 15%의 logic elements 및 38%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다.
본 논문에서는 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 하드웨어 폴딩 기법 기반 저면적 Gradient magnitude 연산기 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 Gradient magnitude 벡터의 특징을 분석하여 기존 알고리즘을 하드웨어를 공유하여 사용할 수 있는 알고리즘으로 변경하여 Folding 구조가 적용될 수 있도록 했다. 제안된 하드웨어 구조는 기존 알고리즘의 특징을 최대한 이용했기 때문에 데이터 품질의 열화가 거의 없이 구현될 수 있다. 제안된 하드웨어 구조는 Altera Quartus II v16.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 41%의 logic elements, 62%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다.
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.
본 논문에서는 고속으로 홀로그램을 생성하기 위해 새로운 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 수식을 제안하고, 셀 기반의 VLSI(very large scale integrated circuit) 구조를 제안하였다. 기본 CGH 수식에서 가로 또는 세로 방향의 연산 규칙을 찾아낸 후 가로 또는 세로 방향의 홀로그램 화소를 병렬적으로 구할 수 있는 수식을 유도하였다. 제안한 수식을 바탕으로 초기 파라미터 연산기(initial parameter calculator)와 업데이트-위상 연산기(update-phase calculator)로 구성된 CGH 셀의 구조를 제안하고 하드웨어로 구현하였다. 수식의 변형을 통해서 하드웨어를 간략화 시킬 수 있었고, CGH의 확장을 통해 가로 방향으로 병렬화시킬 수 있는 하드웨어 구조도 보였다. 실험에서는 하드웨어에 사용된 자원을 분석하였다. CGH 커널과 프로세서의 구조는 이전 연구에서 사용된 플랫폼을 그대로 사용하였다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 효율적인 SAO(Sample Adaptive Offset)의 저면적 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC 영상 압축 표준에서 채택된 새로운 루프 내 필터 기술로서 최적의 오프셋 값들을 화소 단위로 적용하여 영역 내 평균 화소 왜곡을 감소시킨다. 하지만 표준 SAO는 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 초고해상도 영상을 처리하기 위해서 많은 연산시간과 연산량을 요구한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 SAO의 연산시간을 감소시키기 위해서 한번에 4개의 입력 화소들을 병렬적으로 처리하며, 2단계 파이프라인 구조를 갖는다. 또한 하드웨어 면적을 최소화하기 위해서 휘도 성분과 색차 성분에 대해 단일 구조를 가지며, 하드웨어에 적합한 연산기 및 공통 연산기를 사용한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 190k개의 게이트로 구현되었다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 200MHz의 동작주파수에서 4K UHD@60fps 영상의 실시간 처리가 가능하며, 최대 250MHz까지 동작 가능하다.
In this paper, we design an efficient, scalable one-dimensional discrete wavelet transform (1DDWT) filter using data reorder unit (DRU). At each level, the required hardware is optimized by sharing multipliers and adders because the input rate is reduced by a factor of two at each level due to decimation. The proposed architecture shows 100% hardware utilization by balancing hardware with input rate. Furthermore, sharing the coefficients of the highpass and the lowpass filters using the mirror filter property reduces the number of multipliers and adders by half. We designed a scalable DRU that efficiently reorders and feeds inputs to highpass and lowpass filters. The proposed DRU-based architecture is so regular and scalable that it can be easily extended to an arbitrary 1D DWT structure with M taps and J levels. Compared to other architectures, the proposed DWT filter shows efficiency in performance with relatively less hardware.
Kim과 Fenn등은 LFSR 구조를 이용한 두 가지 구조의 효율적인 모듈러 AB 곱셈기를 구현하였다. 그들의 구조는 기약다항식으로 모든 계수가 1인 속성의 AOP를 이용함으로서 기존의 곱셈기들보다 효율적인 구조복잡도를 가졌다. 본 논문에서는 Kim의 곱셈기보다 효율적인 공간 복잡도를 가진 LFSR(Linear Feedback Shift Register) 구조 기반의 모듈러 $AB^2$ 곱셈기와 모듈러 지수승기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 구조도 Kim의 구조에서와 같이 기약다항식으로 AOP를 사용한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 $AB^2$ 곱셈기가 구조복잡도 면에서 Kim의 구조보다 XOR와 AND 게이트의 개수를 약 $50\%$ 정도 줄일 수 있었다. 제안한 구조는 공개키 암호화 시스템을 위한 기본구조로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다.
본 논문에서는 MPEG-2 비디오 인코더를 ASIC 칩으로 구현할 때, 움직임추정기와 함께 대량의 하드웨어 영역을 차지하는 프레임메모리 인터페이스를 개선한 효율적인 구조를 제시한다. 이를 위해 비디오 인코더와 듀얼 뱅크를 가지는 외부 SDRAM 사이의 인터페이스를 효율적으로 처리할 수 있도록 메모리 맵을 구성하고 메모리 액세스 타이밍을 최적화하여 내부 메모리 크기와 인터페이스 로직을 줄였다. 본 설계에는 0.5 m, CMOS, TLM(Triple Layer Metal) 표준 셀 라이브러리가 사용되었으며, 하드웨어 설계 및 검증을 위해서 VHDL 시뮬레이터와 로직 합성툴이 사용되었고, 기능 검증을 위한 테스트 벡터 생성을 위해서, C 언어로 모델링한 하드웨어 에뮬레이터가 사용되었다. 개선된 프레임 메모리 인터페이스의 구조는 기존의 구조[2-3]에 비해 58% 정도의 면적이 감소했으며, 전체 비디오 인코더에 대해서는 24.3% 정도의 하드웨어 면적이 감소되어, 프레임메모리 인터페이스가 비디오 인코더 전체의 하드웨어 면적에 대단히 심각한 영향을 미친다는 것을 결과로 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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