• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.385-387
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• 2002

이 논문에서 우리는 각 기능 블록의 성능 분석 방법을 제안하고 어떻게 하드웨어와 소프트웨어의 합성을 위한 기능 블록의 성능을 기록한 데이터베이스를 구축하는지를 설명하겠다. 기능 블록의 성능을 예측하는 것은 초기 설계 단계에서 주어진 제약을 만족시키기 위해 어떤 기능 블록이 개선되어야 할지 결정하는 기준을 제시하기 때문에 내장형 시스템의 합성에 있어서 중요하다. 예측하는 도구로 측정에 시간이 많이 걸리지만 정확한 명령어 수준 시뮬레이터(ISS : instruction set simulator)를 사용하였다. 데이터베이스를 구축하는데 있어선 각 기능 블록을 요소(factor)라 부르는 다른 상태를 두어서 차별화 하였다. 제안한 예측 방법은 개발중인 통합설계 환경에 구현되었으며 H.263 인코더에 적용하여 0.03% 이내의 오차를 얻었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.149-158
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• 2002

본 논문에서는 광컴퓨터의 개발에 이용될 수 있는 산술논리연산회로(ALU)를 설계하고 검증한다. 전자회로 기술의 접목이 용이하고 가장 상용화가 잘된 $LiNbO_3$ 광스위칭 소자에 기반한 이 ALU는 산술논리 동작을 실행하는 연산회로, 오퍼런드와 연산결과를 저장하는 메모리 소자 그리고 명령어 선택을 위한 부가회로로 구성되며, 비트 단위 직렬 방식으로 동작하는 것이다. 본 논문에서는 또한 설계한 ALU 회로의 정확성을 검증할 수 있는 시뮬레이터를 구현하고, 일련의 기본 명령어들을 순차적으로 실행하면서 메모리와 누산기에 저장된 값의 단계적 변화를 확인하는 시뮬레이션을 통하여 설계한 ALU가 정확함을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권3호
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• pp.8-14
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• 2012

최근 3D TV나 영화, 증강현실과 같은 대용량 고화질의 영상 응용분야가 확산됨에 따라 빠른속도로 영상을 처리하는 것이 요구되고 있다. 여러개의 프로세서로 구성되어 병렬처리 성능을 극대화 시킬 수 있는 SIMD구조의 컴퓨터는 다양하고 많은 양의 데이터들을 처리하는 것을 가속화한다. 다중접근기억장치인 MAMS는 여러개의 PE와 고성능 SIMD 구조에 최적화된 시스템으로 MAMS는 메모리 모듈을 $M{\times}N$의 2-D array 개념을 적용하여 X, Y 좌표 및 임의의 간격으로 pq개의 데이터 각각에 수평, 수직, 대각선, 역대각선, 블록의 다양한 방식으로 충돌없이 접근하며, 이 메모리모듈(MM)의 개수 m은 pq 개수보다 큰 소수이다. MAMS-PP4는 4개의 PE와 5개의 MM로 구성되어 기존에 구현된 바 있다. 이 논문에서는 MAMS-PP4의 확장으로 16개의 PE와 17개의 MM으로 구성된 MAMS-PP16에 대한 영상처리 알고리즘의 구현과 그에 따른 성능평가에 대해 소개한다. MAMS-PP16의 인스트럭션 포맷은 64비트로 확장되어 새로 설계 되었으며 특정 어플리케이션의 추가와 새로운 인스트럭션이 포함되어 있다. 본 논문에서는 구현된 알고리즘이 수행될 수 있도록 MAMS-PP16의 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 구현된 영상처리 알고리즘을 수행함으로서 MAMS-PP16의 성능이 향상되었음을 확인하였다. 영상처리 알고리즘 중 피라미드 기법을 적용하여 수행한 결과, 캐시를 사용하는 Serial processor에서는 랜덤한 응답인 반면, 캐시를 사용하지 않는 MAMS-PP16에서 일정한 응답을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.116-126
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• 2011

본 논문은 다양한 비디오 표준의 복호화가 가능한 프로세서를 설계하고, MPEG-2, MPEG-4 및 AVS(Audio video standard)를 이용하여 프로세서의 성능을 검증하였다. 일반적으로 하드웨어 비디오 복호화기는 고속의 복호가 가능하나 설계 및 수정이 어렵다. 반면, 소프트웨어기반의 경우에는 구현이 상대적으로 수월하고 수정이 용이하나, 동작 성능이 낮아 기대하는 속도를 얻기 어렵다. 본 연구에서는 두 가지 연구 설계방법의 장점을 동시에 충족시키는 방법으로 ASIP(Application specific instruction-set processor) 프로세서를 설계하였다. 또한, 비디오 복호화기의 공통 모듈을 연구하여 8개의 모듈로 나누었고, 각 모듈에 공통적으로 적용할 수 있는 다수의 멀티미디어 전용 명령어를 프로세서에 추가하였다. 비디오 복호화기를 위해 개발된 프로세서는 Synopsys 플랫폼 시뮬레이터와 FPGA 보드에서 성능을 평가하였다. 결과적으로 MPEG-2, MPEG-4 및 AVS에 적용하여 평균 37%의 복호 속도를 향상시켰다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.975-976
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• 1993

This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}