JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권4호
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pp.505-513
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2017
As mobile systems are performing various functionality in the IoT (Internet of Things) era, network-on-chip (NoC) plays a pivotal role to support communication between the tens and in the future potentially hundreds of interacting modules in system-on-chips (SoCs). Owing to intensive research efforts more than a decade, NoCs are now widely adopted in various SoC designs. Especially, studies on application-specific NoCs (ASNoCs) that consider the heterogeneous nature of modern SoCs contribute a significant share to use of NoCs in actual SoCs, i.e., ASNoC connects non-uniform processing units, memory, and other intellectual properties (IPs) using flexible router positions and communication paths. Although it is not difficult to find the prior works on ASNoC synthesis and optimization, little research has addressed the issues how to convert different protocols and data widths to make a NoC compatible with various IPs. Thus, in this paper, we address important issues on ASNoC implementation to support and convert multiple interfaces. Based on the in-depth discussions, we finally introduce our FPGA-proven full-custom ASNoC.
In this paper, we introduce SlimSRP, an ultra-low-power digital signal processor (DSP) solution for mobile audio and voice applications. So far, application processors (APs) have taken charge of all the tasks in mobile devices. However, they have suffered from short battery life problems to deal with complex usage scenarios, such as always-on voice trigger with continuous audio playback. From extensive analysis of audio and voice application characteristics, SlimSRP is designed to relive the performance and power burden of APs. It employs three-issue VLIW architecture, and the major low-power and high-performance techniques include: (1) an optimized register-file architecture friendly for constants generation, (2) a powerful instruction set to reduce the number of register file accesses and (3) a unique instruction compression scheme that contributes to saved memory size and reduced cache miss. An implementation of SlimSRP runs at up to 200MHz and the logic occupies 95K NAND2 gates in Samsung 28LPP process. The experimental results demonstrate that a MP3 decoder application with a 128kbps 44.1kHz input can run at 5.1MHz and the logic consumes only 22uW/MHz.
Today, the demand for high-speed data communication and mobile communication has exploded. Thus, there is a growing need for optical communication systems that convert large volumes of data to optical signals and that accommodate and transmit the signals across long distances. Digital optical communication with these characteristics consists of a master unit (MU) and a slave unit (SU). However, the digital optical units that are currently commercialized or being developed transmit data without compression. Thus, digital optical communication using these units is restricted by the quantity of optical frames when adding diversity or operating with various combinations of CDMA, WCDMA, WiBro, GSM, LTE, and other mobile communication technologies. This paper suggests the application of a data compression algorithm to a digital signal processor (DSP) chip as a field programmable gate array (FPGA) and a complex programmable logic device (CPLD) of a digital optical unit to add separate optical waves or to transmit complex data without specific changes in design of the optical frame.
The outbreak of the novel coronavirus disease in 2020 caused a global semiconductor supply shortage and disruption in the production of devices such as iPhones owing to China's quarantine lockdown. Thus, Apple is diversifying its production bases from China to countries like India and Vietnam. The company is also accelerating semiconductor development to guarantee a stable supply, reduce design costs, and customize semiconductors with high quality and outstanding specifications for their products to outperform devices that use general-purpose semiconductors. Following the mobile application processor, Apple is releasing world-class semiconductors, such as the M1 and M2 chips that play the role of central processing units.
본 논문은 실시간 정밀 모션 제어를 위한 안드로이드 응용의 설계와 구현을 다룬다. 안정적인 실시간 성능을 제공하기 위해서 다축 모터들이 특정 모션을 만들어낼 수 있도록 실시간 필드버스에 주기적으로 좌표 벡터 명령을 전달하고 그에 대한 피드백을 받는 모션 제어부를 데몬 프로세스 형태의 안드로이드 서비스로 구현하고, 이 모션 제어 서비스에 모션의 좌표 벡터들을 생성하여 전달하는 모션 계획부를 안드로이드 UI 응용으로 구현하였다. 이러한 소프트웨어 구성을 지원하기 위해서 멀티코어 프로세서를 모션 제어 서비스의 실행을 전담하는 실시간 코어들과 UI 응용의 실행을 전담하는 비실시간 코어로 나누었으며, 모션 제어 서비스와 응용 사이의 통신을 공유 메모리 형태로 구현하였다. 성능 측정 결과, 8축 모터들을 2개씩 그룹지어 4개의 쓰레드로 제어하는 경우에도 태스크 활성화 지터의 99%를 ${\pm}55{\mu}s$ 미만으로 유지하면서, 모션 제어 주기를 2ms까지 달성할 수 있었다.
임베디드 시스템(Embedded System)은 프로세서, 메모리 장치, 각종 입출력장치와 같은 하드웨어와 그 하드웨어를 제어하기 위한 소프트웨어가 탑재되어 동작한다. 본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 임베디드 시스템을 개발함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하는 MPU 모듈 및 Base 보드를 설계 제작하여 구현하였다. 안드로이드 OS기반의 리눅스 커널을 통해 안드로이드 응용 계층의 네이티브 앱과 HTML5를 적용한 온도 및 습도 센서 모니터링 응용프로그램을 구현함으로서 본 논문에서 개발한 임베디드 플랫폼 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
무선통신망과 GPS(Global Positioning System)를 탑재한 모바일 단말기의 발달로 사람이나 사물의 위치정보를 파악하고 이용하는 위치기반 서비스의 영역이 확대되고 있다. 위치기반서비스와 같은 응용분야에서는 시간에 따라 연속적으로 움직이는 이동객체를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 데이터베이스가 주요한 기술이다. 본 논문에서는 이동객체 데이터베이스를 개발하기 위한 하나의 서브시스템으로서, 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위한 컴포넌트를 설계 및 개발한다. 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 대표적인 질의표현 및 처리방법을 조사하고, 기존에 개발된 이동객체에 대한 데이터모델과 연산자를 기반으로 SQL형태의 이동객체 질의어를 새로이 정의한다. 사용자는 본 연구에서 제공하는 이동객체 질의어를 이용하여 이동객체의 위치정보에 대한 영역질의, 위상질의, 궤적질의, 최근접질의 등을 표현할 수 있다. 이동객체 질의처리 컴포넌트는 각 질의 들을 분석한 후 이를 효율적으로 처리하기 위한 모듈들을 설계하고 구현한다. 또한, 다른 이동객체 응용시스템을 개발할 때 본 시스템의 활용을 높일 수 있도록 ADO.NET 인터페이스를 제공하고 XML을 이용하여 질의의 결과를 표현할 수 있는 기능을 제공한다.
본 논문에서는 멀티코어 시스템을 위한 동적전력관리 프레임워크를 통하여 응용프로그램의 특성에 따라 멀티코어의 불필요한 전력소모를 줄일 수 있음을 Intel Centrino Duo를 사용한 경우와 ARM11 MPCore를 사용한 경우를 통하여 검증하였다. 프로세서의 종류에 따라 전력 소모를 줄이기 위하여 사용된 기술에 차이가 있으며 아직까지는 멀티코어 임베디드 프로세서에 동적 전압 관리와 같은 정밀한 제어가 이뤄지지 못하고 있다. 제안하는 동적전력관리 프레임워크를 이용하여 스마트폰과 같이 운영체제를 통한 멀티 프로세싱을 지원하는 환경에서는 다수의 프로세서가 소모하는 불필요한 전력을 효과적으로 줄일 수 있어야한다. 필요한 만큼의 프로세서 성능을 결정하고 실시간으로 프로세서의 성능을 변경함으로써 각 응용프로그램의 동작을 위한 최소 요구사항을 만족시키면서 전력소모를 최소화 시킬 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 응용프로그램의 실행과 종료에 따라 필요한 동작을 자동화시키고 시스템 성능을 분석하기 위한 기준을 정의하였다. 대표적인 임베디드 프로세서와 범용프로세서에 제안하는 전력 관리 프레임워크를 적용하여 성능을 검증하였으며 본 논문이 제안한 동적전력관리 프레임워크가 응용프로그램의 최소 요구 성능을 만족시키면서 가능한 전력소모를 줄일 수 있는 인터페이스라는 것을 확인하였다.
모바일 환경에서의 효과적인 동영상 압축을 위한 고집적 MPEG-4@SP 동영상 압축기인 VideoCore의 구조를 제안한다. 동영상 압축을 수행할 때 움직임 추정, 움직임 보상, 양자화, 이산여현부호화, 가변장부호화와 같은 기능은 외부 메모리 처리가 빈번하기 때문에 높은 메모리 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 움직임 추정기는 소용량의 로컬 메모리를 효과적으로 운용함으로써 대용량 외부 메모리와의 메모리 대역폭을 최소화하는 동영상 압축을 가능하게 한다. 또한 제안한 동영상 압축기 구조는 가장 계산량이 많은 움직임 추정부와 이를 제외한 나머지 기능들을 동시에 구동시키는 파이프라인 구조를 채택함으로써 낮은 동작 주파수에서 실시간 고화질 동영상 압축을 실현한다.
본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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