• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.310-318
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• 2015

본 논문에서는 cell 사이즈가 작은 dual port eFuse OTP(One-Time Programmable)를 사용하면서 VREF(Reference Voltage) 회로를 eFuse OTP IP(Intellectual Property)에 하나만 사용하고 S/A(Sense Amplifier) 기반의 D F/F을 사용하는 BL(Bit-Line) 센싱 회로를 제안하였다. 제안된 센싱 기술은 read current를 6.399mA에서 3.887mA로 줄일 수 있다. 그리고 아날로그 센싱을 하므로 program-verify-read 모드와 read 모드에서 프로그램된 eFuse의 센싱 저항은 각각 $9k{\Omega}$, $5k{\Omega}$으로 낮출 수 있다. 그리고 설계된 32비트 eFuse OTP 메모리의 레이아웃 면적은 $187.845{\mu}m{\times}113.180{\mu}m$ ($=0.0213mm^2$)으로 저면적 구현이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1046-1055
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• 1994

본 논문에서는 영상 신호처리에 적합한 고속 1 line VRAM을 ASIC화 설계하기 위하여 엑세스 시간특성 및 집적도가 우수한 3-TR dual-port 다이나믹 셀을 채용하여 메모리 코어를 설계하였다. 고속 파이프라인 동작을 위하여 서브어레이 1로부터 첫 행을 분리하였고, TM기 비트 라인에 데이터 래치 구조를 채용하여 한 번지의 동시 입.출력이 가능하도록 설계하였다. 주변 회로로 번지 선택기, 1/2V 전압 발생기를 각각 설계하여 개선된 동작특성을 확인한 후 1.5[ m] CMOS 설계규칙을 이용하여 ASIC화 설계하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권1호
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• pp.34-42
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• 2013

Human faces have been broadly studied in digital image and video processing fields. An appearance-based method, the adaptive boosting learning algorithm using integral image representations has been successfully employed for face detection, taking advantage of the feature extraction's low computational complexity. In this paper, we propose a face-detection postprocessing method that equalizes instantaneous facial regions in an efficient hardware architecture for use in real-time multimedia applications. The proposed system requires low hardware resources and exhibits robust performance in terms of the movements, zooming, and classification of faces. A series of experimental results obtained using video sequences collected under dynamic conditions are discussed.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.494-500
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• 2023

영상처리는 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그중 자율주행 자동차, 의료 영상처리, 로봇 제어 등은 빠른 영상처리 응답 속도가 필요하다. 이를 충족하기 위해 실시간 처리를 위한 하드웨어 설계가 활발히 연구되고 있다. 하드웨어 처리 속도는 입력 영상의 크기 외에도, 이미지에서 라인과 프레임을 구분하는 비활성화 영상 공백 구간의 크기에 영향을 받는다. 본 논문에서는 비활성화 영상 공백 구간과 밀접한 관련이 있는 라인메모리 유형에 따라 세 가지 스케일러 구조를 설계한다. 이 구조들은 Verilog 표준 언어를 사용하여 하드웨어로 설계되고, Xilinx Vivado 2023.1을 이용하여 field programmable gate array 환경에서 논리회로로 합성된다. 합성된 결과는 실시간 처리할 수 있는 표준 이미지 크기를 비교하면서 프레임 레이트 분석에 사용된다.