128-비트의 마스터 키를 지원하는 블록암호 AES-128을 IoT 보안에 적합하도록 경량화하여 구현하였다. 키 스케줄러와 라운드 블록을 8 비트 데이터 패스로 구현하고, 다양한 최적화 방법을 적용함으로써 하드웨어를 최소화시켰으며, 100 MHz 클록 주파수에서 4,400 GE의 작은 게이트로 구현되었다. Verilog HDL로 설계된 AES 크립토 코어를 Vertex5 XC5VSX50T FPGA 디바이스에 구현하여 올바로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 서로 다른 네트워크간의 다양한 프로토콜과 이종의 트래픽을 동시에 처리할 수 있는 네트워크용 SoC (System-on-a-Chip) 프로세서를 구현하였다. 제작된 네트워크 SoC 프로세서는 ARM 프로세서 코어와 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 블록, 10/100 Mbps 이더넷 볼록, 스케쥴러, UART 등을 이용하였고 각 블록은 AM8A (Advanced Microcontroller Bus Architecture) 버스로 연결하였다. SoC 프로세서는 CADENCE사의 VerilogHDL을 이용하여 설계하였고 0.35$\mu\textrm{m}$ 셀 라이브러리를 이용하여 검증하였다. 구현된 칩은 총 게이트수가 312,000개이며 칠의 최대 동작 주파수는 50MHz 이다.
본 논문에서는 확장 이진 최대공약수 알고리듬 (Extended Binary GCD algorithm)을 기본으로 GF($2^m$) 상에서 유한체 나눗셈 연산을 위한 고속 알고리듬을 제안하고, 제안한 알고리듬을 기본으로 한 나눗셈 연산기의 FPGA 설계 구현에 관하여 기술한다. 제안한 알고리듬은 Verilog HDL 로 기술하였고, Xilinx FPGA virtex4-xc4vlx15 디바이스를 타겟으로 하였다.
본 연구는 Convolution Neural Network에서 사용되는 Convolution 연산기를 Systolic Array를 이용하여 구현한다. 두 개의 층으로 나뉜 연산기에 고정 소수점 값을 가지는 커널 값과 연속적인 입력을 넣고 정확한 출력이 나오는지 확인한다. 연산기 구현은 Verilog HDL로 하였으며 대조 연산은 Python에서 진행하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권5호
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pp.570-574
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2010
A thinning algorithm changes a binary fingerprint image to one pixel width. A thinning stage occupies 40% cycle of 32-bit RISC microprocessor system for a fingerprint identification algorithm. Hardware block processing is more effective than software one in speed, because a thinning algorithm is iteration of simple instructions. This paper describes an effective hardware scheme for thinning stage processing using the Verilog-HDL in $160\times192$ Pixel Array. The ZS algorithm was applied for a thinning stage. The hardware scheme was designed and simulated in RTL. The logic was also synthesized by XST in FPGA environment. Experimental results show the performance of the proposed scheme.
본 논문에서는 OFDM 기반 무선 LAN 시스템에서 긴 훈련심볼을 이용하는, 시간동기 오차의 영향이 고려된 IQ imbalance 추정 및 보상 기법을 제안한다. 기존의 긴 훈련심볼을 이용한 IQ imbalance 보상 기법은 시간동기 오차에 민감한 구조를 갖기 때문에 시간동기 오차가 필연적인 실제 시스템에서는 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 시간동기 오차로 인해 발생하는 위상회전을 상쇄시킬 수 있는 새로운 criterion을 정의하고, 이에 따른 IQ imbalance 추정 및 보상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 시간동기 오차가 존재할 경우에도 IQ imbalance 의 영향을 이상적인 경우 대비 최대 0.2dB 이하로 보상할 수 있으며, IEEE 802.11a 시스템의 54Mbps 전송모드에 적용하였을 경우 기존 기법에 비해 약 4.3dB의 성능 이득을 보인다. 제안된 기법을 이용한 IQ imbalance 추정 및 보상단은 Verilog HDL을 이용하여 하드웨어 설계 및 검증 되었으며, 0.18um CMOS 공정을 이용하여 합성한 결과, 약 75K gates 와 6K bits의 메모리로 구현되었다.
디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.
본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다.
본 논문은 하드웨어 곱셈 연산을 최적화 한 리프팅 기반의 9/7 웨이블릿 필터의 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 범용 곱셈기를 사용하는 기존의 리프팅 기법과 달리 웨이블릿 계수에 패턴 탐색 기법의 Lef$\grave{e}$vre 알고리즘을 적용하였으며, MCM(Multiple constant multiplication)과 폴딩 방식을 9/7 DWT 필터에 적용하여 효율적으로 하드웨어 설계가 이루어 질수 있도록 제안하였다. 이러한 구조는 하드웨어 자원을 100% 활용하는 이점을 지니며, 이전의 성능에 비해 화질 열화 없이 단순한 하드웨어 구조, 속도, 면적, 전력소모 측면에서 효율적이다. 비교 실험을 위해 Verilog HDL을 통해 구현하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정의 스탠다드 셀을 이용하여 합성하였다. 제안한 구조를 기존의 구조와 200MHz의 합성 타겟 클럭 주파수에서 비교하였을 때 면적, 전력소모 측면에서 60.1%, 44.1% 감소하였으며, 이를 통해 이전의 리프팅 기법에 비해 하드웨어 구현에 보다 최적화된 구조임을 보여준다.
H.264/AVC는 부호화되는 잉여 데이터의 유형에 따라 3개의 변환을 사용할 수 있다. $4{\times}4$ DCT 변환은 항상 수행되며, $16{\times}16$ 인트라 모드인 경우에는 추가적으로 휘도 DC 계수에는 $4{\times}4$ 하다마드 변환을 수행하고, 색체 DC 계수에는 $2{\times}2$ 하다마드 변환을 수행한다. 변환 코딩을 완료한 이후에 한층 더한 데이터 압축을 위해 양자화가 수행된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 중요한 역할을 하는 DCT 변환, 하다마드 변환 및 양자화에 대한 하드웨어적인 구현에 대해 연구하였다. 특히 파이프라인 기법을 적용하여 33클럭의 대기지연시간 이후에는 매 클럭 당 1개의 양자화된 결과를 출력할 수 있는 아키텍쳐를 제안하였다. 제안한 아키텍쳐는 Verilog HDL로 코딩되고, Xilinx 7.1i ISE툴을 사용하여 합성하고 검증하였다. 합성 결과 SPARTAN3S-1000 디바이스에서 동작 주파수는 106MHz이다. $1920{\times}1080$ HD 영상 프레임의 경우 최대 33프레임을 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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