본 논문에서는 디지털 오디오의 하드웨어 설계 시 가장 중요하고 고집적도를 요구하는 부동소수점 유닛을 설계하였다. 대부분의 모든 오디오 시스템이 다채널을 지원하고 고음질을 요구한다. 하드웨어로 구현한 부동소수점 연산기는 MPEG-2 AAC 복호기를 DSP로 구현 시 실시간 디코딩이 가능하도록 설계하였다. 그 이유는 오디오 분야에서 MPEG-2 AAC는 MPEG-4 이후 오디오와 상호 호환성을 갖기 때문이다. MPEG-2 AAC 디코더에서 가장 많은 연산부분을 차지하는 부동소수점유닛의 속도향상을 위하여 하드웨어로 설계하였다. FPU는 승산기와 가산기로 구성되어있다. 승산기는 Radix-4 Booth알고리즘을 사용하였고 가산기는 속도향상을 위하여 1의 보수 방식을 채택하였다. 부동소수점 형식은 지수부에 8bit 가수부에 24bit를 사용한다. IEEE 단정도 포맷과 호환되도록 설계하였으며, 연산기의 속도를 향상시키기 위하여 파이프라인 구조를 채택하였다. 모든 세부블록들은 ISO/IEC 13818-7 표준에 의거하여 구현하였다. 알고리즘 테스트는 C언어를 사용하였고, 설계는 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 사용하였다. 최대동작속도는 23.2MHz이고, 안정상태의 동작속도는 약 19MHz이다.
Programmable logic controller (PLC) is widely used in manufacturing system or process control. This paper presents the design of a 32-bit microprocessor for a sequence control using an Application Specification Integrated Circuit (ASIC). The 32-bit microprocessor was designed by a VHDL with top down method; the program memory was separated from the data memory for high speed execution of 274 specified sequence instructions. Therefore it was possible that sequence instructions could be operated at the same time during the instruction fetch cycle. And in order to reduce the instruction decoding time and the interface time of the data memory interface, an instruction code size was implemented by 32-bits. And the real time debugging as single step run, break point run was implemented. Pulse instruction, step controller, master controllers, BIN and BCD type arithmetic instructions, barrel shit instructions were implemented for many used in PLC system. The designed microprocessor was synthesized by the S1L50000 series which contains 70,000 gates with 0.65um technology of SEIKO EPSON. Finally, the benchmark was performed to show that designed 32-bit microprocessor has better performance than Q4A PLC of Mitsubishi Corporation.
Kim, Ho-Won;Wollinger, Thomas;Choi, Doo-Ho;Han, Dong-Guk;Lee, Mun-Kyu
ETRI Journal
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제30권3호
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pp.365-376
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2008
This paper presents the design and implementation of a hyperelliptic curve cryptography (HECC) coprocessor over affine and projective coordinates, along with measurements of its performance, hardware complexity, and power consumption. We applied several design techniques, including parallelism, pipelining, and loop unrolling, in designing field arithmetic units, group operation units, and scalar multiplication units to improve the performance and power consumption. Our affine and projective coordinate-based HECC processors execute in 0.436 ms and 0.531 ms, respectively, based on the underlying field GF($2^{89}$). These results are about five times faster than those for previous hardware implementations and at least 13 times better in terms of area-time products. Further results suggest that neither case is superior to the other when considering the hardware complexity and performance. The characteristics of our proposed HECC coprocessor show that it is applicable to high-speed network applications as well as resource-constrained environments, such as PDAs, smart cards, and so on.
This study describes a pressure tracking control of hydroforming process which is used for precision forming of sheet metals. The hydroforming operation is performed in the high-pressure chamber strictly controlled by pressure control valve and by the upward motion of a punch moving at a constant speed, The pressure tracking control is very difficult to design and often does not guarantee satisfactory performances be-cause of the punch motion and the nonlinearities and uncertainties of the hydraulic components. To account for these nonlinearities and uncertainties of the process and iterative learning controller is proposed using Cerebellar Model Arithmetic Computer (CMAC). The experimental results show that the proposed learning control is superior to any fixed gain controller in the sense that it enables the system to do the same work more effectively as the number of operation increases. In addition reardless of the uncertainties and nonlinearities of the form-ing process dynamics it can be effectively applied with little a priori knowledge abuot the process.
WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low-density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. 최소합(min-sum) 복호 알고리듬 기반의 DFU는 2의 보수 값과 sign-magnitude 값 사이의 변환이 필요하여 회로가 복잡해진다. 본 논문에서는 sign-magnitude 연산 기반의 DFU를 설계하여 수체계 변환과정을 제거함으로써 회로를 간소화시키고 동작속도를 향상시켰다.
본 논문에서는 한국형 표준 해쉬 알고리듬인 HAS-160을 구현하는 프로세서를 설계하였다. 각 단계연산에 사용되는 4개의 가산기는 연산성능을 높이기 위해 5:3 및 3:2 캐리보존 가산기(carry-save adder)와 캐리선택가산기(carry-select adder)의 혼합구조를 사용하였다. 설계된 HAS-160 프로세서는 512 비트 메시지로부터 160 비트의 해쉬코드를 생성하는데 82 클록주기가 소요되며, 50 MHz@3.3-V로 동작하는 경우 312 Mbps의 성능을 나타낸다. $0.35-{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 17,600개의 게이트로 구현되었다.
다층 고속 디지털 보드에 대한 빠르고 정확한 전압 버스 설계 방법은 정확하고 정밀한 고속 보드에 전원 공급망 설계 방법을 위해 고안되었다. FAPUD는 PBEC(Path Based Equivalent Circuit)모델과 망 합성 방법의 두 중요 알고리즘을 기반으로 구성된다. PBEC 모델 기반의 회로 레벨의 2차원 전원 분배 망의 전기적 값으로부터 lumped 1차원 회로 모델로 간단한 산술 표현들을 활용한다 제안된 PBEC 기반인 회로 단계 설계는 제안한 지역 접근법을 이용해 수행된다. 이 회로 단계 설계는 온칩 디커플링 커패시터의 크기, 오프칩 디커플링 커패시터의 위치와 크기, 패키지 전압 버스의 유효한 인덕턴스를 직접 결정하고 계산한다. 설계 출력에 따라 모든 디커플링 커패시터가 포한된 lumped 회로 모델과 전압 버스의 레이아웃은 FAPUD 방법을 이용한 후 얻을 수 있다. 미세조정 과정에서, I/O Switching에 의해 덧붙여진 Simultaneous Switching Noise(SSN)를 고려한 보드 재 최적화가 수행될 수 있다 이는 전원 공급 잡음에 I/O 동작 효과가 lumped 회로 모델을 가지고 전 동작 주파수 범위에 대해 추산될 수 있기 때문이다. 게다가 만약 설계에 조정이 필요하거나 교체해야 한다면, FAPUD 방법은 다른 전면 설계변경 없이 디커플링 커패시터들을 대체하여 설계를 수정하는 것이 가능하다. 마지막으로 FAPUD 방법은 전형적인 PEEC 기본설계 방법과 비교해 정확하고 FAPUD 방법의 설계 시간은 전형적인 PEEC 기본 설계 방법의 시간보다 10배가 빠르다.
최근 급진적으로 반도체 기술이 발전함에 따라 집적회로(VLSI)의 집적도가 향상되고 있으며, 이동통신 및 멀티미디어의 발달로 많은 양의 데이터를 고속으로 처리하기 위한 대규모 프로세서들이 개발되고 있다. 전가산기는 디지털 프로세서와 마이크로프로세서에 있어 매우 중요한 요소이다. 따라서 전가산기 설계 시 전력소비와 스피드의 개선은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 일반적인 Ratioed 로직과 패스 트랜지스터 로직을 이용하여 새로운 구조의 전가산기를 제안하였다. 제안된 전가산기는 일반적인 CMOS, TGA, 14T에 비해 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 회로는 지연시간의 경우 기존회로의 평균값에 비해 13%우수하였고 PDP(Power Delay Product)비율은 약 9% 정도 우수한 특성을 보이고 있다. 실측 회로의 크기 평가를 위해 0.18um CMOS공정으로 레이아웃을 하고 HSPICE를 이용하여 시뮬레이션 하였다.
인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.
DCT(Discrete Cosine Transform)/ IDCT(Inverse DCT)는 여러 DSP 분야와 영 강압축 시스템에서 널리 사용되는 부호화 방식으로서 압축 및 복원 시스템에서 가장 많은 처리시간을 요하는 부분이다. 그러므로 이 부분의 성능을 향상시킴으로써 전체 영상 압축시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 이러한 DCT/IDCT연산을 효율적으로 수행하기 위하여 모듈생성기법을 이용하여 하드웨어로 구성하였다. 설계한 DCT/IDCT코어 프로세서는 부분합과 분산연산을 이용하여 비교적 적은 면적을 차지하며, 약간의 면적을 증가시킴으로써 DCT와 IDCT연산을 모두 수행한다. 또한 파이프라인 구조를 사용하여 고속으로 DCT/IDCT연산을 수행할 수 있으며, 적은 수의 반올림(rounding)단계를 거치므로 높은 정밀도로 연산을 수행한다. 그리고 모듈생성기법을 사용하여, 설계공정에 독립적이고 입력비트나 정밀도 둥을 간단한 매개변수의 조정으로 변환시킬 수 있도록 설계하였다. 또한 구현한 코어프로세서는 CCITT 권장안 H.261에 부합하는 정밀도로 연산을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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