• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.293-298
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• 2009

본 연구에서는 193비트 타원곡선 암호화프로세서를 보조프로세서 형태로 제작하여 FPGA에 구현하였다. 프로그램 레벨에서 최적화된 알고리즘과 수식을 제안하여 증명하였고, 검증을 위해 Verilog와 같은 하드웨어 기술언어를 통하여 다시 한번 분석 하여 하드웨어 구현에 적합하도록 수정하여 최적화 하였다. 그 이유는 프로그래밍 언어의 순차적으로 컴파일되고 실행되는 특성이 하드웨어를 직접 구현하는 데에 본질적으로 틀리기 때문이다. 알고리즘적인 접근과 더불어 하드웨어적으로 2중적으로 검증된 하드웨어 보조프로세서를 Altera 임베디드 시스템을 활용하여, ARM9이 내장되어 있는 Altera CycloneII FPGA 보드에 매핑하여 실제 칩 프로토타입 IP로 구현하였다. 구현된 유한체 연산 알고리즘과 하드웨어 IP들은 실제적인 암호 시스템에 응용되기 위하여, 193 비트 이상의 타원 곡선 암호 연산 IP를 구성하는 라이브러리 모듈로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.503-506
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• 2015

IoT(Internet of Things) 상용화에 따라 무선 통신이 가능한 하드웨어 구조 개발의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 간 연동이 가능한 Smart Frame System이 내장된 SoC(System on a Chip) 플랫폼 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 디지털 액자에 무선통신 기능과 실시간 처리가 가능한 하드웨어 구조를 적용하였고, Bluetooth를 이용하여 제어할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. 제안하는 SoC 플랫폼의 하드웨어 구조는 CIS(CMOS Image Sensor) Controller 모듈, Memory Controller 모듈, 확대, 축소, 회전 등의 다양한 영상처리를 위한 ISP(Image Signal Processing) 모듈, 디바이스 간 통신을 위한 Bluetooth Interface, 영상 출력을 위한 VGA Controller 모듈, TFT-LCD Controller 모듈로 구성된다. IoT 서비스를 지원하는 Smart Frame System은 Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스가 장착된 HBE-SoC-IPD 테스트 보드를 사용하여 구현 및 검증하였으며, 동작 주파수는 54MHz이다.

• 전기학회논문지
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• 제59권3호
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• pp.664-668
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• 2010

This paper presents a System-On-a-chip (SoC) for embedded image processing and pattern recognition applications that need Gaussian Pyramid structure. The system is fully implemented into Field-Programmable Gate Array (FPGA) based on the prototyping platform. The SoC consists of embedded processor core and a hardware accelerator for Gaussian Pyramid construction. The performance of the implementation is benchmarked against software implementations on different platforms.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3067-3069
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• 1999

In this paper, A bit processor for controlling sequence logic was implemented, using a FPGA. This processor consists of program memory interface. I/O interface, parts for instruction fetch and decode, registers, ALU, program counter and etc. This FPGA is able to execute sequence instruction during program fetch cycle, because of divided bus system, program bus and data bus. Also this bit processor has instructions set that 16bit or 32bit fixed width, so instruction decoding time and data memory interface time was reduced. This FPGA was synthesized by pASIC 2 SpDE and Synplify-Lite synthesis tool of Quick Logic company. The final simulation for worst cases was successfully performed under a Verilog HDL simulation environment. And the FPGA programmed for an 84 pin PLCC package. Finally, the benchmark was performed to prove that Our FPGA has better performance than DSP(TMS320C32-40MHz) for the sequence logic control of PLC.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.23-26
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• 2022

In this paper, our ray tracing hardware is implemented on the latest high-capacity FPGA board. The system included ray tracing hardware for rendering and tree building hardware for handling dynamic scenes. The FPGA board used in the implementation is a Xilinx Alveo U250 accelerator card for data centers. This included 12 ray tracing hardware cores and 1 tree-building hardware core. As a result of testing in various scenes in Full HD resolution, the FPS performance of the proposed ray tracing system was measured from 8 to 28. The overall average is about 17.7 FPS.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.109-114
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• 2010

본 연구에서는 인체의 미약한 신호들을 검출하여 정확하게 복원한 뒤, 사용자에게 다양한 방법으로 알려주는 인체신호 측정 모듈 구현에 대하여 기술한다. 본 연구에서 구현한 모듈은 적색 광을 이용하여 인체의 맥박을 측정하는 광전용 적맥파 방식의 센서부와 온도 센서를 이용한 체온 측정부, SoC 설계 기법으로 구현된 컨트롤러로 구성된다. 맥박은 0.1 Hz ~ 10Hz 주파수 영역신호를 검출하여 증폭한 뒤 상용 노이즈를 제거하여 검출되며, 체온은 디지털 타입의 센서가 체온을 측정한 뒤 출력하는 값으로부터 검출된다. 또한, 이 모듈에 대한 SoC 구현의 노력으로서, 시스템 컨트롤러를 대체할 수 있도록 VHDL 기반의 마이크로프로세서를 구현하였다. 구현된 프로세서는 10MHz로 동작하며, FPGA 칩인 Spartan 3XC3S1000 안에서 매크로 블록으로 구성된 메모리들과 함께 검증되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.99-104
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• 2013

최근 주목받는 스마트 폰, 스마트 TV 등 스마트 전자기기들은 전통기기의 기능과 컴퓨터를 결합하는 공통점을 갖고 있다. 단순히 프로세서가 내장되어 연산만 수행하는 것이 아니라 OS(Operating System)가 포함되고 사용자가 개인 용도에 따라 새로운 기능을 추가할 수 있고 유무선 통신으로 인터넷 또는 PC와 연결하여 통신할 수 있는 개장된 멀티미디어 SoC 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 Core-A 프로세서와 AMBA 버스 기반으로 영상, 음성 또는 각종 통신 형태를 지원하는 다기능 SoC 플랫폼을 설계하여 FPGA로 구현과 검증을 하였다. SoC 플랫폼의 전체 성능을 검증하기 위해 JPEG 디코딩 알고리즘과 ADPCM 인코딩 디코딩 알고리즘을 실행하고 실행 결과를 모니터 또는 스피커로 출력하여 검증했다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권9호
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• pp.59-70
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• 2007

본 논문에서는 휴대 정보기기 시스템에서 더욱 향상된 실시간 3D 그래픽 가속 능력을 갖는 SoC(System on a Chip) 구현을 위해 효과적인 T&L(Transform & Lighting) Processor 구조를 연구하였다. T&L 과정에 필요한 IP들을 설계하였으며, 이를 바탕으로 SoC Platform 기반으로 검증하였다. 설계된 T&L Processor는 24 bits 부동소수점 형식과 16 bits 고정소수점 형식을 적절하게 혼용하고 계산식의 병렬성을 최대한 활용하여 Transform 과정 연산과 Lighting 과정 연산의 지연시간을 균일하게 배분하여 Transform 과정만 처리할 때와 Lighting과 혼용으로 처리할 때 연산 속도의 차이가 없이 동작이 가능하다. 설계된 T&L Processor는 SoC 플랫폼을 이용하여 성능 측정 실험 및 검증을 하였고, Xilinx-Virtex4 FPGA에서 80 MHz의 동작 주파수를 확인하였고 초당 20M개의 정점(Vertex) 처리 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.251-253
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• 2019

마이크로프로세서에 블록암호 크립토 코어를 인터페이스한 보안 SoC (System-on-Chip) 프로토타입 구현에 대해 기술한다. 마이크로프로세서로 Cortex-M0를 사용하였고, ARIA와 AES를 단일 하드웨어에 통합하여 구현한 크립토 코어가 IP로 사용되었다. 통합 ARIA-AES 크립토 코어는 ECB, CBC, CFB, CTR, OFB의 5가지 운영모드와 128-비트, 256-비트의 두 가지 마스터키 길이를 지원한다. 통합 ARIA-AES 크립토 코어를 Cortex-M0의 AHB-light 버스 프로토콜에 맞게 동작하도록 인터페이스 하였으며, 보안 SoC 프로토타입은 BFM 시뮬레이션 검증 후, FPGA 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합검증을 하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.145-151
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• 2015

We describe in this paper a hardware-based improvement scheme of a real-time automatic speech recognition (ASR) system with respect to speed by designing a parallel feature extraction algorithm on a Field-Programmable Gate Array (FPGA). A computationally intensive block in the algorithm is identified implemented in hardware logic on the FPGA. One such block is mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC) algorithm used for feature extraction process. We demonstrate that the FPGA platform may perform efficient feature extraction computation in the speech recognition system as compared to the generalpurpose CPU including the ARM processor. The Xilinx Zynq-7000 System on Chip (SoC) platform is used for the MFCC implementation. From this implementation described in this paper, we confirmed that the FPGA platform is approximately 500× faster than a sequential CPU implementation and 60× faster than a sequential ARM implementation. We thus verified that a parallelized and optimized MFCC architecture on the FPGA platform may significantly improve the execution time of an ASR system, compared to the CPU and ARM platforms.