본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하는 실시간 차선 및 차량인식 시스템의 구현에 대하여 기술한다. 실시간 시스템의 구현을 위해서 FPGA와 DSP의 역할을 효율적으로 분할할 필요성이 있다. 시스템의 알고리즘을 특정요소 추출부분을 기준으로 분할하여 대량의 영상정보를 이용하여 소량의 특정요소를 추출하는 과정을 FPGA로 구현하고 추출된 특정요소를 사용하여 차선과 차량을 정의하고 추적하는 부분을 DSP에서 수행하게 하고, FPGA와 DSP의 효율적 연동을 위한 인터페이스 구성을 제안함으로써 실시간 처리가 가능한 시스템 구조를 제안한다. 실험 결과 제안한 실시간 차선 및 차량인식 시스템은 $640{\times}480$ 크기를 갖는 비디오 영상 입력에 대해 약 15 (frames/sec)로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.
본 논문은 고속의 FFT 연산을 위한 DSP(Digital Signal Processor) 명령어와 그 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 명령어는 MAC 연산에 의존하는 기존의 DSP 칩과는 다른 새로운 연산 과정을 수행한다. 본 논문은 새로운 명령어의 원활한 수행을 위한 데이터 연산 유닛(Data Processing Unit : DPU)의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 명령어 및 하드웨어 구조는 기존의 DSP 칩과 비교하여 FFT 연산 속도가 2배 향상되었다. 제안된 구조는 Verilog HDL을 사용하여 설계되었으며 0.35 ${\mu}m$ 표준 셀 라이브러리를 사용하여 수행되었다. 분석 결과 최대 동작 주파수는 약 144.5 MHz이다.
본 논문은 회전체의 진동 데이터를 효율적으로 획득하기 위해 데이터 획득 시스템을 설계하였다. 데이터획득 장치는 필터와 증폭기로 구성한 아날로그 로직과 ADC와 DSP, FPGA, FIFO 메모리를 갖고 있는 디지털로직으로 구성하였다. 센서로부터 회전체의 진동신호는 아날로그 로직을 통과하여 FPGA에 의해 제어되고, 그 신호는 ADC를 통해 변환되고 FIFO 메모리에 저장하였다. 디지털 선호 처리는 FPGA 제어어의해서 FIFO 메모리에 들어온 데이터를 이용하여 DPS에서 신호처리를 수행할 수 있도록 구성하였다. 회전체 진동을 진단 및 분석하기 위한 진동 요소는 데이터 선호로서 실수 변환, Peak to Peak, 평균 값 산출, GAP, 디지털 필터, FFT 둥을 DSP에서 처리하고 설정된 이벤트를 추적하며, 그 결과 값을 도출하여 조기 경보 구축하였다 묘든 신호처리 과정 및 이벤트 추적은 여러 분석 단계 의해서 처리 시간이 소요되며, 특정 이벤트에 따라 처리 소요 시간에도 변동이 발생한다. 데이터 획득 및 처리는 연속적으로 실시간 분석을 수행해야 하지만, DSP에서는 입력된 신호를 처리하는 동안에 입력된 이후의 데이터에서 다음 입력처리 시간동안 획득한 데이터는 처리 될 수 없고, 특히 다수의 채널에서는 더 많은 데이터 손실이 일어날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 손실이 적고 빠른 처리를 위하여 DPS와 FPGA을 효과적인 사용하였고, 이러한 여러 분석 단계 신호처리에서 발생되는 시간을 최소한으로 줄일 수 있는 방법으로 DSP에서 처리되는 신호단계 중 일부를 FPGA에서 처리할 수 있도록 설계 하였고 그리고 단일의 신호 처리에 의해 수행되는 분석 단계를 병렬 처리로 데이터를 실시간으로 처리하였다. 그 결과로 DSP 만으로 구성된 신호처리 보다 DSP와 FPGA로 구성된 시스템이 훨씬 빠르고 안정된 신호 처리 방법을 제시하였다.
본 논문은 TMS320C30과 호환되는 DSP(Digital Signal Processor)를 설계하고 구현하는 과정을 다룬다. 구조 설계를 위하여 DSP의 파이프라인 사이클마다 일어나는 일을 정의하기 위한 CBS(Cycle Based Simulator)를 구현하였다. CBS는 특정 명령어가 수행되기 위한 기능블럭의 동작, 제어신호 값, 각종 레지스터 값, 메모리 값 내부 버스의 값들을 제공해 주기 때문에 VHDL 코딩시의 중요한 레퍼런스가 된다. 논리 설계는 VHDL을 사용하였다. 설계된 DSP 검증을 위하여 논리 시뮬레이션 및 하드우ㅔ어 에뮬레이션을 하였다. 설계된 DSP는 0.6${\mu}m$ CMOS 라이브러리를 이용하여 구현하였다. 칩 복잡도는 45만 게이트이며 칩 크기는 $9{\times}9mm^2$이고 동작 속도는 20 MIPS이다. 제작된 칩을 이용하여 114종 명령에서 109개의 명령어와 13종의 알고리즘을 수행시켜 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 C 언어로 코딩된 32 비트 부동소수점 DSP(Digital Signal Processor)의 CBS(Cycle Base Simulator)의 설계에 관한 내용을 다룬다. 개발된 CBS는 TMS320C30과 호환되는 DSP 설계를 위한 것으로 VHDL로 게이트 레벨 설계에 앞서 DSP의 구조, 기능블록의 동작, 제어신호 등을 확정하는 데 사용된다. CBS는 상용 시뮬레이터에서는 제공되지 않는 각 파이프라인 스텝에서의 제어신호, 주요 기능 기능블록의 값, 버스 및 레지스터의 값을 알려주므로 게이트 레벨 설계시 중요한 레퍼런스가 된다. 이러한 주 기능 외에 CBS의 효율적인 수행과 결과 확인을 위하여 여러 가지 인터페이스 기능이 추가되었다. CBS의 동작의 검증은 여러 알고리즘에 대하여 상용 시뮬레이터의 결과 비교를 통하여 이루어졌으며, 전체 DSP의 시뮬레이션 속도는 VHDL을 통한 로직 시뮬레이션보다 수십 배가 빠른 것을 확인하였다. 본 연구에서 만든 CBS는 특정 DSP를 위한 것이지만 그 개념은 다른 VLSI 설계에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문은 멀티미디어 광 네트워크인 MOST를 통해 차량의 카메라에서 입력된 영상을 실시간으로 전송하여 디스플레이 할 수 있는 MOST 기반 영상 송 수신 시스템을 제안하였다. 기존의 차량에서는 카메라를 아날로그 형태로 연결하여 영상을 전송하였으나, 차량에 장착되는 카메라의 수가 점점 증가함에 따라 네트워크로 연결하여 영상을 전송하는 것을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 실시간 영상 전송을 위해 DSP를 이용하여 MPEG 인코딩과 디코딩을 하였다. 그리고 DSP와 MOST 네트워크 컨트롤러 사이의 스트림 데이터 전송은 MediaLB를 이용하였다. 이때 DSP가 MediaLB와의 연결을 지원하지 않기 때문에 스트림 데이터를 직접 주고 받을 수 없다. 따라서 FPGA를 사용하여 MediaLB를 통해 전송되는 스트림 데이터를 DSP에 전달하도록 하였다. MediaLB는 MOST 네트워크에 대한 하드웨어 및 소프트웨어 응용 프로그램 개발을 쉽게 할 수 있도록 해주고 모든 MOST 네트워크의 데이터 전송방법을 지원한다 본 논문에서 제안된 시스템으로 실시간 영상 전송을 테스트 한 결과 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
This paper is aiming at real-time implementation of adaptive noise cancellation system using DSP processor. ACHARF algorithm, which guarantees stability and fast convergence by adaptive compensator, is used on this DSP system. For the experiments, TLV320AIC23 stereo CODEC of TI Inc. is used with TMS320C6413 DSP processor. Signals of primary input and reference input are obtained by two microphones. The primary input is the voice plus noise signal and the reference input is white noise or real noise. The experimental results show that ANC system using DSP processor with ACHARF is verified to be an effective speech enhancement method for various speech processing units.
A fossil power plant can be modeled by a lot of algebraic equations and differential equations. When we simulate a large, complicated fossil power plant by a computer such as workstation or PC, it takes much time until overall equations are completely calculated. Therefore, new processing systems which have high computing speed is ultimately needed to develope real-time simulators. Vital points of real-time simulators are accuracy, computing speed, and deadline observing. In this paper, we present a enhanced strategy in which we can provide powerful computing power by parallel processing of DSP processors with communication links. We designed general purpose DSP modules, and a VME interface module. Because the DSP module is designed for general purpose, we can easily expand the parallel system by just connecting new DSP modules to the system. Additionally we propose methods about downloading programs, initial data to each DSP module via VME bus, DPRAM and processing sequences about computing and updating values between DSP modules and CPU30 board when the simulator is working.
근래에 Texas Instruments(TI)사에서 개발된 TMS3320LF240x는 고정 소숫점 방식의 16비트 DSP으로써 저가, 고성능용으로 개발된 칩이다. 이 DSP는 비교적 빠른 계산속도에 다양한 입력/출력장치를 내장하고 있으므로 DSP 장점과 마이크로제어기의 장점을 모두 가지고 있다. 특히 Flash 메모리, RAM 등 메모를 포함하여 8-16채널 이상 A/D 컨버터, Timer, 직력통신과 함께 PWM인버터/컨버터용 PWM펄스까지 출력시킬 수 있으므로, 이 DSP는 각종 전동기 구동시스템과 SUP, 능동필터 제어 등 전력전자 분야에서 적합하게 설계된 DSP로 상당히 많이 사용되고 있다. 그런데 TMS320LF240x는 고정 소숫점 방식의 16비트 DSP이므로 연산량이 많은 시스템에서는 적용하기 힘들며, 또는 저장할 데이터량이 많은 제어시스템일 경우에는 내장된 flash 및 SRAM 등 메모리 용량이 부족하는 등 사용하는데 문제가 있을 가능성이 있다.(중략)
본 논문에서는 한국통신에서 음성인식을 이용한 전화정보 서비스의 일환으로 개발해 온 증권정보 시스템의 구조와 기능을 설명하고, 시스템을 다채널로 확장함에 있어서 시스템의 자원을 효율적으로 활용하기 위하여 적용한 방법에 대하여 기술하였다. 이 시스템에서는 음성특징을 추출하는 프로세서(DSP0)들과 단억검색을 하는 프로세서(DSP1)들이 분리되어 있으며, 이 둘 간의 개수 비율을 조절함으로써 실시간적 처리 효과를 유지하면서도 시스템의 전체 프로세서의 개수를 줄였다. DSP0와 DSP1 간의 음성 특징 데이터 전송에 있어서는 DSP0에서 발생하는 데이터를 음성이 입력되는 중에 전송할 수 있게 함으로써, DSP1에서는 DSP0과 병렬적으로 작업을 수행시킬 수 있으며, 결과적으로 시스템의 속도를 빠르게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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