본 논문에서는 감염된 IP로부터 악성 공격을 감지하고 예방하기 위한 안전하고 효율적인 온칩버스를 기술한다. 대부분의 상호-연결 시스템(온칩버스)은 모든 데이터와 제어 신호가 밀접하게 연결되어있기 때문에 하드웨어 말웨어 공격에 취약하다. 본 논문에서 제안하는 보안 버스는 개선된 아비터, 어드레스 디코딩, 마스터와 슬레이브 인터페이스로 구성되며, AHB(Advanced High-performance Bus)와 APB(Advance Peripheral Bus)를 이용하여 설계되었다. 또한, 보안 버스는 매 전송마다 아비터가 마스터의 점유율을 확인하고 감염된 마스터와 슬레이브를 관리하는 알고리즘으로 구현하였다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx ISE 14.7을 사용하여 설계하였으며, Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스가 장착된 HBE-SoC-IPD 테스트 보드를 사용하여 검증하였다. TSMC 0.13um CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 26.2K개의 게이트로 구현되었으며 최대 동작주파수는 250MHz이다.
SoC(System on Chip)는 버스 아키텍처 안에 여러 개의 마스터, 슬레이브, 아비터 그리고 디코더로 구성되어 있다. 마스터는 CPU, DMA, DSP 둥과 같이 데이터 트랜잭션을 발생시키는 블록이고, 슬레이브는 SRAM, SDRAM, 레지스터 등과 같이 데이터 트랜잭션에 응답하는 블록이다. 또한 아비터는 마스터가 동시간대에 버스를 이용할 수 없기 때문에 이를 중재하는 역할을 수행하는데, 어떠한 중재 방식을 선택하는가에 따라 SoC의 성능이 크게 바뀔 수 있다. 일반적인 중재 방식에는 fixed priority 방식, round-robin 방식, TDM 중재 방식 등이 있다 본 논문에서는 TLM 알고리즘을 구성하여 일반적인 중재방식을 TLM 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 또한 새로운 중재 방식인 하이브리드 버스 중재 방식을 제안하고 다른 중재 방식과 비교하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 저시력자의 개선된 독서 환경을 제공하는 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC(System on Chip) 하드웨어 구조 설계에 대해서 기술한다. 기존의 시각보조기기는 화면 영상이 실제 움직임보다 늦게 출력되는 잔상 현상이 발생하며, 색 변환 기능도 제한적이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 데이터 연산을 최소화함으로써 잔상 현상이 감소되며, 저시력자를 위한 다양한 색상 모드를 지원한다. 제안하는 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Core-A 모듈, Memory Controller 모듈, AMBA AHB bus 모듈, ISP(Image Signal Processing) 모듈, TFT-LCD Controller 모듈, VGA Controller 모듈, CIS Controller 모듈, UART 모듈, Block Memory 모듈로 구성된다. 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스를 이용하여 검증하였으며, TSMC 180nm 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작주파수는 54MHz, 게이트 수 197k이다.
최근 반도체 칩의 집적도가 올라가고 System-on-Chip(Soc)환경이 보편화되면서 Automatic Test Equipment(ATE)를 이용한 테스트 수행시 테스트 패턴의 크기 문제와 스캔체인에서의 전력 소모문제가 크게 부각되고 있다. 또한, 테스트 패턴 크기문제를 해결하기 위해 테스트 패턴을 압축하게 되면 테스트 패턴의 소모하는 전력량이 커지게 되어 저전력 테스트를 수행하는데 어려움이 있어 두 가지 문제를 해결할 수 없었다 본 논문에서는 이러한 문제점들을 동시에 해결하기 위해서 Run-length code를 기반으로 하여 저전력 테스트가 가능하면서 테스트 패턴의 크기도 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 기존에 제시되었던 알고리즘과 비교ㆍ분석하는 실험을 통하여 이 알고리즘의 효율성을 보여주고 있다.
여러 개의 IP 코아로 구성된 SoC(System-on-a-Chip)를 위해, 테스트 래퍼와 스캔 체인의 다양한 연결구성이 가능한 테스트 기술이 제안되고 있다. 본 논문에서는, 테스트 래퍼와 스캔 체인을 효과적으로 재구성하며 테스트 할 수 있는 새로운 SoC 테스트 접근 기법을 소개한다. IEEE 1149.1 및 P1500 기반의 테스트 래퍼를 위해 테스트 래퍼 제어기인 WCLM(Wrapped Core Linking Module)과, WCLM과 맞물려 코아 내부의 스캔 체인에 효과적으로 접근 가능한 TAM(Test Access Mechnism) 구조를 제안한다.
자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.
본 논문은 Advanced Encryption Standard(AES) 암호화 코아가 내장된 System-on-a-Chip(SoC)의 스캔 기반 사이드 채널 공격에 의해 발생될 수 있는 비밀 키 정보 누출 방지를 위한 효과적인 시큐어 스캔 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시큐어 스캔 설계 기술은 어플리케이션에 최적화 되어있는 암호화 코아를 수정하지 않고 적용을 할 수 있다. 또한 SoC 상의 IEEE1149.1 제어기 표준을 유지하며 기존 방식보다 적은 면적 오버 헤드와 전력 소모 및 높은 고장 검출율을 갖는 기술을 제안한다.
네트워크 온 칩 (Network-on-Chip, NoC) 기술은 기존 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC) 설계에서 IP 블록 수 증가와 이에 수반된 상호 연결 네트워크 복잡화 및 데이터 대역폭 제한 등의 문제점을 해결하기 위한 새로운 설계 패러다임이다. 더불어 동작 주파수 증가에 따른 급격한 전력 소모 클럭 신호의 분배와 동기화 문제 역시 중요한 이슈이며, 이에 대한 대안으로 광역적으로는 비동기, 국부적으로는 동기식 (Globally Asynchronous Locally Synchronous, GALS) 인 시스템 설계 방법론이 저전력 기술과 결합되어 에너지 소모를 줄이고 모듈적인 설계를 위해서 고려되어 왔다 GALS 방식의 설계 스타일은 정밀한 시스템 수준 전력 관리를 적용하기 위해 최근 소개되고 있는 전압 주파수 구역 (Voltage-Frequency-Island, VFI) 의 개념과 매우 잘 어울린다. 본 논문에서는 VFI를 적용한 NoC 시스템에서 최적의 전압선택을 통해 에너지 소모를 최소화하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 최적의 코어(또는 처리 소자) 전압과 VFI를 찾기 위해 통신량을 고려한 코어 그래프 분할, 통신-경쟁 시간을 고려한 타일 매핑, 전력 변화량을 고려한 코어의 동적 전압 조절 그리고 효율적인 VFI 병합 및 VFI 동적 전압 재 조절을 포함한다. 본 논문에서 제안한 설계 방법론은 기존 연구결과 대비 평균적으로 10.3%의 에너지 효율 향상이 있다는 것을 실험 결과를 통해 보여준다.
본 연구에서는 Xilinx의 Zynq SoC(system on chip)를 이용하여 초음파신호의 포락선을 검출하기 위한 신호처리 시스템을 설계하였다. 설계 툴로 Vivado IDE(integrated design environment)를 이용하여, 초음파 신호처리를 위한 전체 과정을 계층적 블록의 형태로 설계하였다. 제안된 시스템은 Zynq-7010의 내장 ADC, FIR(finite impulse response) 밴드패스 필터, 절대값 계산모듈, FIR 로우패스 필터 및 Kalman 필터 등으로 구성되며, 최종 단으로서 FIR 로우패스 필터를 사용하는 HW design 방식과 Kalman 필터를 사용하는 HW/SW co-design 방식에 대해 성능과 유효성을 비교하였다. 비교결과, 포락선 검출 성능에 있어서는 두 방식이 서로 유사한 특성을 갖지만, 시스템 개발에 소요되는 시간 측면에서는 HW/SW co-design 방식이 HW design 방식에 비해 훨씬 더 효율적임이 확인되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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