본 논문에서는 고정밀 하이브리드 온 칩 온도센서를 제안하였다. 제안된 온도센서에서는 SAR 타입 온도센서와 ${\Sigma}{\Delta}$타입 온도센서를 혼합하였다. SAR 타입 온도센서는 ${\Sigma}{\Delta}$타입 온도센서 보다 온도를 찾아가는 속도가 빠르지만 오차가 발생할 확률이 높은 단점이 있고, ${\Sigma}{\Delta}$ 타입 온도센서는 SAR 타입 온도센서 보다 정확하지만 속도가 느린 단점이 있다. 제안된 온도 센서는 두개의 온도 측정방법을 혼합하여 고정밀 고속 온도측정이 가능하다. 또한, 칩 제작 후 온도 오차 값을 메모리회로에 저장하여 온도 오차를 보상하는 회로를 포함하여 온도센서를 구현하였다. 제안된 온도센서는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작되었다. 온도 정확도, 소비 전력, 칩 면적은 각각 $0.15^{\circ}C$, $540{\mu}W$, $1.2mm^2$였다.
Two main MBE growth techniques have been used: plasma-assisted MBE (PA-MBE), which utilizes a rf plasma to supply active nitrogen, and ammonia MBE, in which nitrogen is supplied by pyrolysis of NH3 on the sample surface during growth. PA-MBE is typically performed under metal-rich growth conditions, which results in the formation of gallium droplets on the sample surface and a narrow range of conditions for optimal growth. In contrast, high-quality GaN films can be grown by ammonia MBE under an excess nitrogen flux, which in principle should result in improved device uniformity due to the elimination of droplets and wider range of stable growth conditions. A drawback of ammonia MBE, on the other hand, is a serious memory effect of NH3 condensed on the cryo-panels and the vicinity of heaters, which ruins the control of critical growth stages, i.e. the native oxide desorption and the surface reconstruction, and the accurate control of V/III ratio, especially in the initial stage of seed layer growth. In this paper, we demonstrate that the reliable and reproducible growth of GaN on Si (110) substrates is successfully achieved by combining two MBE growth technologies using rf plasma and ammonia and setting a proper growth protocol. Samples were grown in a MBE system equipped with both a nitrogen rf plasma source (SVT) and an ammonia source. The ammonia gas purity was >99.9999% and further purified by using a getter filter. The custom-made injector designed to focus the ammonia flux onto the substrate was used for the gas delivery, while aluminum and gallium were provided via conventional effusion cells. The growth sequence to minimize the residual ammonia and subsequent memory effects is the following: (1) Native oxides are desorbed at $750^{\circ}C$ (Fig. (a) for [$1^-10$] and [001] azimuth) (2) 40 nm thick AlN is first grown using nitrogen rf plasma source at $900^{\circ}C$ nder the optimized condition to maintain the layer by layer growth of AlN buffer layer and slightly Al-rich condition. (Fig. (b)) (3) After switching to ammonia source, GaN growth is initiated with different V/III ratio and temperature conditions. A streaky RHEED pattern with an appearance of a weak ($2{\times}2$) reconstruction characteristic of Ga-polarity is observed all along the growth of subsequent GaN layer under optimized conditions. (Fig. (c)) The structural properties as well as dislocation densities as a function of growth conditions have been investigated using symmetrical and asymmetrical x-ray rocking curves. The electrical characteristics as a function of buffer and GaN layer growth conditions as well as the growth sequence will be also discussed. Figure: (a) RHEED pattern after oxide desorption (b) after 40 nm thick AlN growth using nitrogen rf plasma source and (c) after 600 nm thick GaN growth using ammonia source for (upper) [110] and (lower) [001] azimuth.
본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) In-loop Filter 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 양자화 에러로 발생하는 화질 열화 문제를 해결하기 위해 Deblocking Filter와 SAO(Sample Adaptive Offset)로 구성된 In-loop Filter를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 In-loop Filter 부호화기 하드웨어 구조에서 Deblocking Filter와 SAO는 수행시간 단축을 위해 $32{\times}32CTU$를 기준으로 2단 하이브리드 파이브라인 구조를 갖는다. Deblocking Filter는 10단계 파이프라인 구조로 수행되며, 메모리 접근 최소화 및 참조 메모리 구조의 단순화를 위해 효율적인 필터링 순서를 제안한다. 또한 SAO는 화소들의 분류와 SAO 파라미터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 화소들의 처리를 간소화 및 수행 사이클 감소를 위해 두 개의 병렬 Three-layered Buffer를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 In-loop Filter 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 0.13um CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 205K개의 게이트로 구현되었다. 또한 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $3840{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.
현재 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 다양한 시스템들이 사용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 상당히 많은 사용자들에게 빠른 서비스를 제공하기에는 적합하지가 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 데이터 처리와 대용량의 데이터 관리를 동시에 지원하는 다중레벨 DBMS를 사용하여야 한다. 스냅샷을 갖는 다중레벨 DBMS는 디스크에 모든 데이터를 가지고 있으며, 빠른 처리를 요구하는 데이터는 스냅샷의 형태로 메인메모리 데이터베이스에서 관리한다. 이 시스템의 성능을 최적화하여 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 스냅샷에 존재하는 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 질의를 분류하는 컴포넌트가 필요하다. 본 논문에서는 위치기반 서비스를 위한 다중레벨 DBMS에서 질의 분류 컴포넌트를 설계하고 구현한다. 제안된 컴포넌트는 입력된 질의를 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 스냅샷 사용율을 높이고, 스냅샷의 일부분을 사용할 수 있도록 질의의 비공간과 공간 필터 조건을 분할하는 메커니즘을 사용하였다. 따라서, 제안된 컴포넌트는 효율적인 질의 분류를 통하여 스냅샷을 최대한 이용함으로써 시스템의 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 지상파 DMB 단말기 모뎀의 핵심 기능블록으로 사용되는 FFT/IFFT 코어(FFT256/2k)를 설계하였다. 설계된 코어는 Eureka-147 전송 규격에 명시된 4가지 전송모드를 지원할 수 있도록 256/512/1204/2048점 FFT/IFFT를 선택적으로 수행하도록 설계되었다. R2SDF와 R2SDC 구조를 혼합하여 적용함으로써 메모리 용량을 최소화 하였으며, R2SDC 단일 구조로 구현한 경우에 비해 메모리 크기를 약 $62\%$ 감소시켰다. 또한 TS_CBFP(Two Step Convergent Block Floating Point)를 사용하여 SQNR를 향상시켰으며, 50MHz(a)2.5-V로 동작하는 경우 2048점 FFT/IFFT 연산에 $41-\;{\mu}s$가 소요되었다 Verilog-HDL로 설계된 코어는 $0.25-\;{\mu}m$ CMOS Cell 라이브러리로 합성한 결과 약 68,400개의 게이트와 58,130 비트의 메모리로 구현되었으며, switching activity를 산출하여 전력소모를 측정한 결과 2048점 FFT의 경우 113-mW의 전력을 소모하는 것으로 추정되었다. 설계된 코어를 FPGA에 구현하여 동작시킨 결과 정상 동작을 검증하였으며, 전체 평균 50-dB 이상의 SQNR 성능을 보였다.
TCP/IP Offload Engine(TOE)는 TCP/IP 프로토콜을 네트워크 어댑터 상에서 처리함으로써 호스트 CPU의 프로토콜 처리 부하를 줄이는 기술이다. TOE의 구현 방안으로는 임베디드 프로세서를 사용한 소프트웨어 TOE, ASIC 기반의 하드웨어 TOE, 그리고 하드웨어와 소프트웨어 구현의 장점을 결합한 하이브리드 TOE 등이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 하이브리드 방식의 TOE 구현을 위해 두 개의 프로세서 코어를 내장한 FPGA를 기반으로 임베디드 리눅스 기반의 소프트웨어 모듈 및 데이타 송수신에 필요한 하드웨어 모듈들을 설계하였다. 두 개의 프로세서 코어를 사용하여 송신 경로와 수신 경로를 분담하여 관리함으로써 리눅스 프로세스들 사이의 작업 전환 오버헤드를 줄일 수 있고, 송신과 수신 과정의 병렬 처리를 통해 단일 임베디드 프로세서의 성능 한계를 극복할 수 있다. 하드웨어 모듈은 패킷 헤더의 생성 및 처리, DMA를 사용한 데이타 수집 및 저장 등을 담당하여 송수신 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 프로세서 코어 내장형 FPGA가 장착된 TOE 네트워크 어댑터를 사용하여 송수신 분리형 TOE의 성능을 검증하였다.
Most IoT-related approaches have tried to establish the relation by connecting the network between things. The proposed research will present how the pervasive interaction of eco-system formed by touching the objects between humans and things can be recognized on purpose. By collecting and sharing the detected patterns among all kinds of things, we can construct the environment which enables individualized interactions of different objects. To perform the aforementioned, we are going to utilize technical procedures such as event-driven signal processing, pattern matching for signal recognition, and hardware in the loop simulation. We will also aim to implement the prototype of sensor processor based on Arduino MCU, which can be integrated with system using Arduino-Matlab/Simulink hybrid-interoperation environment. In the experiment, we use piezo transducer to detect the vibration or vibrates the surface using acoustic wave, which has specific frequency spectrum and individualized signal shape in terms of time axis. The signal distortion in time and frequency domain is recorded into memory tracer within sensor processor to extract the meaningful pattern by comparing the stored with lookup table(LUT). In this paper, we will contribute the initial prototypes for the acoustic touch processor by using off-the-shelf MCU and the integrated framework based on Matlab/Simulink model to provide the individualization of the touch-sensing for the user on purpose.
바인딩환경은 로직프로그램의 OR병렬수행 성능에 중대한 영향을 준다. 특히 PE에 대한 원격 교차 접근은 시스템성능 저하를 초래하기 때문에 비단일주소 공간을 갖는 병렬컴퓨터구조상의 분산실행에서는 이문제가 중요시된다. 비단일 주소공간을 갖는 시스템에 관한 몇가지 바인딩 방법이 제안되어 있지만, 그들은 환경패쇄킹 역단일화와 같은 부가적동작이 요구된다. 본 논문에서는 비단일주소 공간구조에서 높은 준패쇄 성의 새로운 바인딩 환경을 제안한다. 이방법은 단일주소 공간에서와 비단일주소 공간 양쪽에 결합된 복합모델이다. 제안된 바인딩 방법은 단일화나 역단일화도 필요없는 명시적 폐쇄 동작이 아닐때에 대단히 효율적이교, 원격접근이 없이 한정접근을 유지한다.
컴퓨터 그래픽스로 재현되는 많은 자연현상 중의 하나인 바다는 주변 환경에 의해 계속해서 움직이며 복잡한 형태를 나타낼 뿐만 아니라 그 규모가 거대하기 때문에 만족스러운 영상을 얻기 위해서는 많은 계산시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 GPU를 연산유닛으로 활용하여 무한히 넓은 바다표면의 움직임을 실시간으로 빠르게 시뮬레이션하고 사실적으로 렌더링하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Gerstner 모델에 의해 2차원 투사 격자에서 생성된 저해상도의 메쉬로 바다의 전체적인 구조와 큰 물결을 표현하고, 스펙트럼 모델에 의해 2차원 균일격자에서 생성된 높이 맵과 법선 맵을 사용하여 작은 물결과 자세한 수면의 모습을 표현한다. 전체 과정이 GPU에 의해 처리되기 때문에 CPU자원을 다른 연산에 양보할 수 있을 뿐만 아니라 시스템 메모리와 그래픽스 하드웨어 사이에 기하정보(geometry data)의 이동이 없어 보다 빠른 렌더링이 가능하다. 제안하는 방법은 컴퓨터 게임과 같이 계산량이 많고 빠른 처리가 요구되는 실시간 애플리케이션에 활용 가능성이 크다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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