고속의 동작 주파수를 갖는 메모리 제어기를 설계하여 PCB에서 고속 메모리와 통신을 할 경우 연결선의 길이와 배치에 따라 데이터가 전달되는 시간이 달라진다. 따라서 메모리 제어기를 설계한 뒤 PCB 상에서 메모리와 연결하여 동작시킬 때마다 이러한 지연시간이 달라져 제어기의 입출력 회로를 다시 설계하거나 초기화시 내부 설정을 바꾸어 주어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 제어기 내부에 초기화 단계에서 메모리에 테스트 패턴을 쓰고 읽으며 지연시간을 측정하고 적응적으로 지연시간을 고려한 입출력 회로를 구성하는 학습 방법을 제안한다. 제안한 학습 방법에서는 테스트 패턴을 쓰고 최소 시간 단위로 데이터를 읽는 타이밍을 바꾸어 가며 차례로 읽기를 시도하여 테스트 패턴이 정확히 읽히는 타이밍을 기억하여 초기화가 끝난 뒤 정상 동작을 시작하였을 때 학습 결과를 반영하여 메모리 접근을 시도한다. 제안한 학습 방법을 이용하면 PCB에 새로운 시스템을 구성하여도 초기화시 지연시간을 새로 설정하므로 제어기와 메모리의 통신 지연 문제를 해결할 수 있다. 제안한 방식은 고속의 SRAM, DRAM, 플래시 메모리 등에 사용 가능하다.
본 논문에서는 Full 하드웨어 기반 베이스라인 프로파일 레벨 3 규격 H.264 인코더 코덱에서 사용할 수 있는 Direct Memory Access (DMA) 제어기를 설계하였다. 설계한 모듈은 CMOS Image Sensor(CIS)로부터 영상을 입력 받아 메모리에 저장한 후 인코더 코덱 모듈의 동작에 맞춰 원영상과 참조영상을 각각 한 매크로블록씩 메모리로부터 읽어서 공급하거나 저장하며, DMA 제어기의 한 매크로블록씩 처리하는데 478 cycle을 소요한다. 설계한 구조를 검증하기 위해 JM 9.4와 호환되는 Reference Encoder C를 개발하였으며, Encoder C로부터 Test Vector를 추출하여 설계한 회로를 검증하였다. 제안한 DMAC 제어기의 Cycle은 Xilinx MIG를 사용한 Cycle 보다 40%의 감소를 나타내었다.
현재의 반도체 검사장비는 테스트 패턴 프로그램을 위한 메모리로 시스템 설계가 간단하고 리프레시가 필요 없는 SRAM(static random access memory) 모듈을 채용하고 있다. 그러나 SRAM 모듈을 이용한 시스템 구성은 용량이 커질수록 장비의 부피가 증가하기 때문에 메모리 대용량화 및 장비의 소형화에 걸림돌이 되고 있다. DRAM(dynamic random access memory)을 이용하여 반도체 검사 장비를 제작할 경우 SRAM 보다 비용과 장비의 면적이 줄어드는 장점이 있지만 DRAM의 특성 상 메모리 셀 리프레시가 필요하여 정시성을 보장해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DDR2 SDRAM(double data rate synchronous dynamic random access memory)을 이용한 비메모리 검사장비에서 정시성을 보장해 주는 알고리즘을 제안하고 알고리즘을 이용한 메모리 컨트롤러를 개발하였다. 그 결과, DDR2 SDRAM을 이용할 경우 SRAM을 이용할 때 보다 가격과 면적이 줄어들어 가격측면에서는 13.5배 그리고 면적측면에서는 5.3배 이득이 있음을 확인하였다.
현재의 반도체 검사장비는 테스트 패턴 프로그램을 위한 메모리로 시스템 설계가 간단하고 리프레시가 필요 없는 SRAM(static random access memory) 모듈을 채용하고 있다. 그러나 SRAM 모듈을 이용한 시스템 구성은 용량이 커질수록 장비의 부피가 증가하기 때문에 메모리 대용량화 및 장비의 소형화에 걸림돌이 되고 있다. DRAM(dynamic random access memory)을 이용하여 반도체 검사 장비를 제작할 경우 SRAM 보다 비용과 장비의 면적이 줄어드는 장점이 있지만 DRAM의 특성 상메모리 셀 리프레시가 필요하여 정시성을 보장해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DDR2 SDRAM(double data rate synchronous dynamic random access memory)을 이용한 비메모리 검사장비에서 정시성을 보장해 주는 알고리즘을 제안하고 알고리즘을 이용한 메모리 컨트롤러를 제작하였다.
메모리의 계층적 구조는 메모리의 접근 속도를 개선하고 프로그래밍 공간을 확장 하는데 유용한 메카니즘이다. 그러나 이 구조는 데이타의 참조를 위해서 적어도 두번- 주소 변환을 위한 TLB 와 원하는 데이타를 위한 데이타 캐시-의 메모리 접근이 필요하다. 만약 캐시의 크기가 가상 메모리의 페이지 크기와 캐시 메모리의 연관 정도의 곱보다 커지면 TLB접근과 데이타 캐시의 접근을 병렬로 수행하기 어려우며, 따라서 프로세서 타이밍의 임계 경로가 길어져 성능에 영향을 미친다. 이들의 병렬 접근을 성취하기 위하여 직접 사상 TLB와 조그마한 완전 연관 사상 TLB를 결합하나 혼합 사상 TLB를 제 안한다. 전자는 TLB 접근에 따른 지연시간을 줄 일 수 있으며 후자는 전자로부터 발생한 충돌 부재를 제거할 수 있게 된다. 트레이스 구동 모의 실험 결과에 의하면 제안된 TLB 는 4개의 엔트리로만 구성된 완전사상 TLB를 추가하더라도 부재율의 상승에 의한 영향이 주소변환에 따른 지연시간 축소에 위하여 상쇄되므로 효과적이다.
In this study, we design an optimized Graphics Processing Unit (GPU)-based GNSS signal processing technique with the goal of designing and implementing a GNSS Software Defined Receiver (SDR) that can operate in real time all-in-view mode under multi-constellation and multi-frequency signal environment. In the proposed structure the correlators of the existing GNSS SDR are processed by the GPU. We designed a memory structure and processing method that can minimize memory access bottlenecks and optimize the GPU memory resource distribution. The designed GNSS SDR can select and operate only the desired GNSS or desired satellite signals by user input. Also, parameters such as the number of quantization bits, sampling rate, and number of signal tracking arms can be selected. The computing capability of the designed GPU-based GNSS SDR was evaluated and it was confirmed that up to 2400 channels can be processed in real time. As a result, the GPU-based GNSS SDR has sufficient performance to operate in real-time all-in-view mode. In future studies, it will be used for more diverse GNSS signal processing and will be applied to multipath effect analysis using more tracking arms.
In this paper, a moving object surveillance system, which can extract moving object in real-time, using image subtraction method is described. This technique based on the novelty filter having the structure of neural network associative memory. Digital arithmetic and timing control parts were composed of hardwired controller to treat two-dimensional massive image information. SRAMS having 20 ns access time were used for the image buffer that has high speed write/read property. Image extraction algorithm is discussed and supported by simulation and experiments.
In South Korea, chronic kidney disease(CKD) impacts around 4.6 million adults, leading to a high reliance on hemodialysis. For effective dialysis, vascular access is crucial, with decisions about vascular surgeries often made during dialysis sessions. Anticipating these needs could improve dialysis quality and patient comfort. This study investigates the use of Artificial Intelligence(AI) to predict the timing of surgeries for dialysis vessels, an area not extensively researched. We've developed an AI algorithm using predictive maintenance methods, transitioning from machine learning to a more advanced deep learning approach with Long Short-Term Memory(LSTM) models. The algorithm processes variables such as venous pressure, blood flow, and patient age, demonstrating high effectiveness with metrics exceeding 0.91. By shortening the data collection intervals, a more refined model can be obtained. Implementing this AI in clinical practice could notably enhance patient experience and the quality of medical services in dialysis, marking a significant advancement in the treatment of CKD.
본 논문은 ECC(error correcting code)의 오버헤드를 고려한 패리티의 저장 정책 및 그에 따른 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제안한다. 일반적인 낸드 플래시 메모리의 용법은 데이터 영역과 스페어 영역을 분리하는 것이다. ECC 패리티는 낸드 플래시 메모리에 데이터가 입력될 때 생성된다. 일반적으로 ECC의 메시지 길이는 낸드 플래시 메모리의 한 페이지 보다 작기 때문에, 각 메시지의 패리티를 모두 모아 스페어 영역에 저장하게 된다. 읽기 동작 시에는 데이터 영역에 이어 스페어 영역의 ECC 패리티까지 모두 읽은 후에 ECC 처리를 통한 데이터 정정이 가능하다. 이 때 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 데이터/스페어 영역의 구분없이 ECC 처리된 데이터와 패리티를 연속으로 저장하는 분산형 정책을 사용하였다. 제안된 분산형 정책과 기존의 수집형 정책의 오버헤드를 설계적인 측면과 타이밍 측면으로 분석하고, 그에 맞는 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제시한다. 페이지의 크기에 따른 액세스 시간을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과, 읽기 동작 시, 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 짧았고 페이지의 크기가 커질수록 감소율이 컸다. 실험에 사용된 16KB의 페이지 크기를 갖는 낸드 플래시 메모리의 경우 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 13.6% 감소하였다. 이는 4GB 크기의 영상 파일을 읽을 때 약 1분가량의 시간이 단축되는 효과를 얻을 수 있다. 또한 읽기 동작이 많은 SSD(solid state drive)의 특성 상 전반적인 시스템의 성능 향상을 기대할 수 있다.
5.9 GHz WAVE(Wireless Access for the Vehicular Environment)는 노변-차량, 차량-차량 통신을 통하여 공공안전과 개인통신을 지원하기 위한 중단거리 무선통신 방식이다. WAVE 물리계층의 핵심기술은 시간동기오류에 민감한 OFDM 방식이며 통신링크상의 지연을 최소화하여 고속의 차량통신 환경을 제공하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 오류에 강인하고 복잡도가 낮고 지연시간이 적은 WAVE 시스템 응용을 위한 시간동기 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비교하여 연산의 복잡도와 지연시간이 감소되며 하드웨어 구조는 파이프라인 구조와 고속 동작에 영향을 줄 수 있는 RAM이 필요하지 않다는 장점이 있다. Matlab과 FPGA를 이용한 하드웨어 구현을 통한 동기화 오차율(SER) 실험결과, 제안된 알고리즘이 고속 이동환경에 대해 강인하고 효율적이라는 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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