• 전자공학회논문지C
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• 제34C권10호
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• pp.59-66
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• 1997

Neural networks has widely been be used for several practical applications such as speech, image processing, and pattern recognition. Thus, a approach to the voltage-controlled current source in areas of neural networks, the key features of CNN in locally connected only to its netighbors. Because the architecture of the interconnection elements between cells in very simple and space invariant, CNNs are suitable for VLSI implementation. In this paper, processing element of digital programmable CNN with variable template memory was implemented using CMOS circuit. CNN PE circuit was designe dto control gain for obtaining the optimal solutions in the CNN output. Performance of operation for 4*4 CNN circuit applied for fixed template and variable template analyzed with the result of simulation using HSPICE tool. As a result of simulations, the proposed variable template method verified to improve performance of operation in comparison with the fixed template method.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.311-315
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• 2006

Viterbi decoder는 크게 BM(Branch metric), ACS(Add-Compare-Select), SM(Survivor Memory) block 으로 구성되어 있다. 이중 ACSU 부분은 고속 데이터 처리를 위한 bottleneck이 되어 왔으며, 이의 해결을 위한 많은 연구가 활발히 진행되어 왔다. look ahead technique은 ACSU를 M-step으로 처리하고 CS(Carry save) number를 사용한 새로운 비교 알고리즘을 제안하여 high throughput을 추구했으며, minimized method는 block processing 방식으로 forward, backward 방향으로 decoding을 수행하여 ACSU 부분의 feedback을 완전히 제거하여 exteremely high throughput 을 추구하고 있다. 이에 대해 look ahead technique 의 기본 PE(Processing Element)를 바탕으로 minimized method 알고 리즘의 core block 을 bit-level 로 구현하였으며 : code converter 를 이용하여 CS number 가운데 redundat number(l)를 제거하여 비교기를 더 간단히 하였다. SYNOPSYS의 Design compiler 와 TSMC 0.18 um library 를 이용하여 합성하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권1호
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• pp.1-10
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• 2011

물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.8-11
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• 2020

4 차 산업혁명 시대의 도래와 함께 AI, ICT 기술의 융합이 진행됨에 따라, 유저 레벨의 디바이스에서도 AI 서비스의 요청이 실현되었다. 이미지 처리와 관련된 AI 서비스는 피사체 판별, 불량품 검사, 자율주행 등에 이용되고 있으며, 특히 Deep Convolutional Neural Network (DCNN)은 이미지의 특색을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만, 이미지의 크기가 커지고, 신경망이 깊어짐에 따라 연산 처리에 있어 낮은 데이터 지역성과 빈번한 메모리 참조를 야기했다. 이에 따라, 기존의 계층적 시스템 구조는 DCNN 을 scalable 하고 빠르게 처리하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 DCNN 의 scalable 하고 빠른 처리를 위해 3 차원 메모리 구조의 Processing-In-Memory (PIM) 가속기를 제안한다. 이를 위해 기존 3 차원 메모리인 Hybrid Memory Cube (HMC)에 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 추가로 구성하였다. 구체적으로, Processing Element (PE)간 데이터를 공유할 수 있는 공유 캐시 및 소프트웨어 스택, 파이프라인화된 곱셈기 및 듀얼 프리페치 버퍼를 구성하였다. 이를 유명 DCNN 알고리즘 LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, RestNet 에 대해 성능 평가를 진행한 결과 기존 HMC 대비 40.3%의 속도 향상을 29.4%의 대역폭 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권6호
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• pp.301-309
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• 2001

본 논문에서는 RSA 암호 시스템의 핵심 과정인 모듈로 멱승 연산에 대한 새로운 하드웨어 구조를 제시한다. 본 방식은 몽고메리 곱셈 알고리즘을 사용하였으며 기존의 방법들이 데이터 종속 그래프(DG : Dependence Graph)를 수직으로 매핑한 것과는 달리 여기서는 수평으로 매핑하여 1차원 선형 어레이구조를 구성하였다. 그 결과로 멱승시에 중간 결과값이 순차적으로 나와서 바로 다음 곱셈을 위한 입력으로 들어갈 수 있기 때문에 100%의 처리율(throughput)을 이룰 수 있고, 수직 매핑 방식에 비해 절반의 클럭 횟수로 연산을 해낼 수 있으며 컨트롤 또한 단순해지는 장점을 가진다. 각 PE(Processing Element)는 2개의 전가산기와 3개의 멀티플렉서로 이루어져 있고, 암호키의 비트수를 k비트라 할 때 k+3개의 PE만으로 파이프라인구조를 구현하였다. 1024비트 RSA데이터의 암호 똔느 복호를 완료하는데 2k$^2$+12k+19의 클럭 수가 소요되며 클럭 주파수 100Mhz에서 약 50kbps의 성능을 보인다. 또한, 제안된 하드웨어는 내부 계산 구조의 지역성(locality), 규칙성(regularity) 및 모듈성(modularity) 등으로 인해 실시간 고속 처리를 위한 VLSI 구현에 적합하다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권11호
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• pp.97-104
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• 2004

본 논문은 JPEG2000의 손실 압축 또는 무손실 압축에 사용되어지는 9-7/5-3 리프팅 DWT필터에 대한 효율적인 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 구조는 리프팅 DWT 연산을 위해 내부 라인 메모리만을 사용하며, 내부 처리 유닛은 1개의 곱셈기와 1개의 덧셈기의 임계경로를 갖는다. 특히 본 논문에서는 처리유닛의 수를 감소하기 위해 1레벨의 열방향을 담당하는 필터로 하여금 2레벨 이상의 행방향과 열방향 연산 모두를 처리하도록 하였다. 결과적으로 제안된 구조는 기존의 구조에 비해 작은 하드웨어 크기를 갖는다. 제안된 리프팅 DWT구조는 RTL 수준에서 VHDL로 모델링되었으며, 기능 검증 후 Altera APEX 20K FPGA로 구현되었다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제10권1호
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• pp.37-44
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• 2010

New features of motion compensation, such as variable block size and multiple reference frames are introduced in H.264/AVC. However, these new features induce significant implementation complexity increases. In this paper, an efficient architecture for spiral-type motion estimation is proposed. First, we propose a hardware-friendly spiral search order. Then, an efficient processing element (PE) architecture for ME is proposed to achieve the proposed search order. The improved PE enables one-pixel-move of the reference pixel data to top, bottom, right, and left by four ports for input and output. Moreover, the parallel calculation architecture to calculate all block size with the SAD of 4x4 is introduced in the proposed architecture. As the result of hardware implementation, the hardware cost is about 145k gates. Maximum clock frequency is 134 MHz in the case of FPGA (Xilinx Vertex5) implementation.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.339-349
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• 2017

본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5A호
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• pp.503-509
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• 2007

저전력 움직임추정은 휴대용 정보단말의 실시간 비디오 코딩에 필수적이다. 본 논문에서는 전역탐색 블록정합 방식을 적용한 저전력 움직임추정 알고리즘과 이를 1차원 배열의 VLSI로 구현한 하드웨어 구조를 제안한다. 전역 탐색 블럭정합 방법의 전력소비의 주원인은 많은 연산량과 탐색영역의 프레임 데이터를 호출하는 횟수가 많다는 점이다. 본 논문에서는 두 개의 인접한 참조블럭의 움직임추정 연산을 동시에 병렬로 수행하여 탐색영역의 메모리 호출횟수를 감소시켰으며, 움직임추정시 결과에 영향을 미치지 않는 불필요한 연산을 제거하였다. 제안된 움직임추정 알고리즘을 1차원 PE (processing element) 배열구조의 VLSI로 구현하여 실험한 결과, 제안된 움직임추정기는 기존의 저전력 움직임추정기에 비해 9.3%의 소비전력 감소와 2배 정도의 속도향상이 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.37-50
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• 2007

본 논문에서는 캐리전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계(Residue Number System)를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 PE를 설계 및 구현하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC(Multiplier and Accumulator)연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성된다. 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass툴로 합성하였으며 LG $0.8{\mu}m$ CMOS공정으로 설계되었다. 실험결과 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 기존 방식의 잉여수계를 이용한 연산기 및 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 3배 이상의 연산속도와 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.