• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.4865-4885
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• 2019

We propose a FPGA based design that performs real-time power-efficient analysis of heterogeneous sensor data using adaptive ANN on edge gateway of smart military wearables. In this work, four independent ANN classifiers are developed with optimum topologies. Out of which human activity, BP and toxic gas classifier are multiclass and ECG classifier is binary. These classifiers are later integrated into a single adaptive ANN hardware with a select line(s) that switches the hardware architecture as per the sensor type. Five versions of adaptive ANN with different precisions have been synthesized into IP cores. These IP cores are implemented and tested on Xilinx Artix-7 FPGA using Microblaze test system and LabVIEW based sensor simulators. The hardware analysis shows that the adaptive ANN even with 8-bit precision is the most efficient IP core in terms of hardware resource utilization and power consumption without compromising much on classification accuracy. This IP core requires only 31 microseconds for classification by consuming only 12 milliwatts of power. The proposed adaptive ANN design saves 61% to 97% of different FPGA resources and 44% of power as compared with the independent implementations. In addition, 96.87% to 98.75% of data throughput reduction is achieved by this edge gateway.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.3-16
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크 보안 분야에서는 키 교환을 위한 부가적인 통신이 필요 없이 통신 엔터티 상호간에 암호화를 수행할 수 있는 페어링 암호가 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 페어링 암호의 한 종류인 ${\eta}_T$ 페어링에 대한 효율적인 하드웨어 구현을 제시한다. 이를 위해 병렬 처리 및 레지스터/자원의 최적화에 기반한 ${\eta}_T$ 페어링 알고리즘에 대한 효율적인 하드웨어 구조를 제안하며, 제안한 구조를 GF($2^{239}$) 상에서 FPGA로 구현한 결과를 나타낸다. 제안한 구조는 기존의 구현 결과에 비해 Area Time Product에 있어 15% 나은 결과를 가진다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.82-90
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• 2001

유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)은 다양한 영역에서 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있다. GA는 긴 연산 시간을 필요하다는 결점 때문에 최근 GA를 하드웨어로 구현하려는 연구가 주목 받아왔다. 본 논문은 GA의 하드웨어 구현을 위한 전용 원칩 컴퓨터를 제안한다. 제안된 전용 원칩 컴퓨터는16 비트 CPU core와 하드웨어 GA로 구성되어 있다. 기존의 하드웨어 GA는 GA의 처리하는데 있어서 메인 컴퓨터에 의존적이었으나 제안된 전용 원칩 컴퓨터는 메인 컴퓨터에 독립적이다. 또한 기존의 하드웨어 GA는 염색체의 길이가 고정되어 있는 데 비해 제안된 전용 원칩 컴퓨터의 염색체의 길이는 가변이며 16 비트 단위로 Pipeline 처리를 한다. 실험 결과는 제안된 원칩 컴퓨터가 랜덤 비트 동기 회로를 위한 진화 하드웨어 설계에 적용할 수 있다는 것을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.611-620
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• 2011

Since card-type one-time password (OTP) generators became available, power and area consumption has been one of the main issues of hardware OTPs. Because relatively smaller batteries and smaller chip areas are available for this type of OTP compared to existing token-type OTPs, it is necessary to implement power-efficient and compact dedicated OTP hardware modules. In this paper, we design and implement a low-power small-area hardware OTP generator based on the Advanced Encryption Standard (AES). First, we implement a prototype AES hardware module using a 350 nm process to verify the effectiveness of our optimization techniques for the SubBytes transform and data storage. Next, we apply the optimized AES to a real-world OTP hardware module which is implemented using a 180 nm process. Our experimental results show the power consumption of our OTP module using the new AES implementation is only 49.4% and 15.0% of those of an HOTP and software-based OTP, respectively.

• ETRI Journal
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• 제43권3호
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• pp.571-571
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• 2021

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권7호
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• pp.27-36
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• 2005

본 논문은 무선 및 초고속 광통신등 다양한 통신 시스템에서 사용되는 고속 Reed-Solomon (RS) 복호기의 하드웨어 면적을 줄인 새로운 구조를 소개한다. 특히 folding 기술을 이용하여 높은 처리율(throughput)과 적은 하드웨어 복잡도(hardware complexity)를 가지고 있는 새로운 PrME (Pipelined recursive Modified Euclidean) 구조를 제안한다 제안된 PrME 구조는 일반적으로 사용되는 systolic-array 그리고 완전한 병렬(fully-parallel) 구조와 비교하여 하드웨어 복잡도를 약 80$\%$정도 줄일 수 있다. 제안된 RS 복호기는 1.2 V의 공급전압과 0.13-um CMOS 기술을 사용하여 설계하고 구현하였는데, 총 24,600개의 게이트수, 5-Gbit/s의 데이터 처리율과 클락 주파수 625 MHz에서 동작함을 보여준다. 제안된 면적 효율적인 PrME 구조에 기반한 RS 복호기는 초고속 광통신뿐만 아니라 무선통신을 위한 차세대 FEC구조 등에 바로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.173-180
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• 2022

근사 컴퓨팅은 효율적인 하드웨어 컴퓨팅 시스템을 설계하기 위한 유망한 방법이다. 근사 곱셈은 고성능, 저전력 컴퓨팅을 위한 근사 계산 방식에 사용되는 핵심적인 연산이다. 근사 4-2 compressor는 근사 곱셈을 위한 효율적인 하드웨어 회로를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 저면적, 저전력 특성을 갖는 근사 곱셈기를 제안하였다. 근사 곱셈기 구조는 정확한 영역, 근사 영역, 상수 수정 영역의 세 영역으로 나누어진다. 새로운 4:2 근사 compressor를 사용하여 근사 영역의 부분 곱 축소를 단순화하고, 간단한 오류 수정 방식을 사용하여 근사로 인한 오류를 보상한다. 상수 수정 영역은 오차를 줄이기 위해 확률 분석을 통한 상수를 사용하였다. 8×8 곱셈기에 대한 실험 결과, 제안한 근사 곱셈기는 기존의 4-2 compressor 기반의 근사 곱셈기보다 적은 면적을 요구하면서 적은 전력을 소비함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.200-208
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• 2009

JBIG2는 차세대 이진 영상의 압축 표준으로서 차세대 팩스가 실용화되기 위해서는 임베디드 장비에서 사용가능한 하드웨어 모듈의 제작이 필수적이다. 본 논문에서는 JBIG2의 부호화에서 핵심이 되는 고속허프만 부호화기의 하드웨어 모듈을 제안하였다. 모두 15개의 허프만 부호화 테이블을 메모리에 저장하여 선택적으로 이용하도록 하였다. 본 논문은 최소의 필요 데이터만을 이용하여 허프만 부호화를 하도록 설계하여 효율적으로 메모리를 사용함으로써 고속의 처리가 가능하도록 제안하였다. 설계된 허프만 부호화기는 Xilinx의 Virtex-4 FPGA칩에 포팅하여 임베디드 보드상에서 Microblaze코어를 이용한 소프트웨어 모듈의 연동 실행이 가능하도록 구현하였다. 설계된 허프만 IP모듈은 시뮬레이션과 연동 실험 및 검증을 통하여 성공적으로 동작함을 확인하였다. 효율적 메모리 이용에 의한 하드웨어 설계로 임베디드 시스템 상에서 소프트웨어만으로 실행한 것 보다 10배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1288-1294
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• 2019

Polar code의 채널용량 달성 특성은 polar code를 각광 받는 오류 정정 부호로 만들었다. 하지만 충분한 오류 정정 성능은 부호의 길이가 길어졌을 때 달성되는 점근적 속성을 보인다. 따라서 입력 데이터가 길어지는 경우에 대한 초대규모 집적회로 구현을 실현하기 위하여 효율적인 구조가 필요하게 되었다. 기존의 polar code 부호기 구조 중 가장 기본적인 완전 병렬 구조는 직관적이고 구현이 쉽지만 긴 polar code에 높은 하드웨어 복잡성을 보이므로 부적합하다. 그리고 이를 보완하여 제안된 부분 병렬 구조는 하드웨어 면적 측면에서 큰 성과를 얻었으나 그 방식이 일반화되어 있지 않아 설계자에 따라 구조에 변동이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 비트 차원의 치환을 위해 제안된 회로 설계법을 polar code에 적용하는 하드웨어 설계법을 제안한다. 제안하는 방법을 polar code의 부호기에 적용함으로써 완전 병렬 부호기만큼 직관적인 구조를 가짐과 동시에 일반화된 polar code 부분 병렬 부호기를 설계할 수 있다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제11권2호
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• pp.69-77
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• 2017

Recent GPUs have adopted cache memory to benefit general-purpose GPU (GPGPU) programs. However, unlike CPU programs, GPGPU programs typically have considerably less temporal/spatial locality. Moreover, the L1 data cache is used by many threads that access a data size typically considerably larger than the L1 cache, making it critical to bypass L1 data cache intelligently to enhance GPU cache performance. In this paper, we examine GPU cache access behavior and propose a simple hardware-based GPU cache bypassing method that can be applied to GPU applications without recompiling programs. Moreover, we introduce a hybrid method that integrates static profiling information and hardware-based bypassing to further enhance performance. Our experimental results reveal that hardware-based cache bypassing can boost performance for most benchmarks, and the hybrid method can achieve performance comparable to state-of-the-art compiler-based bypassing with considerably less profiling cost.