This paper describes a pre-processing methodology which can apply to remote speech recognition system of service robot in noisy environment. By combining beamforming and blind source separation, we can overcome the weakness of beamforming (reverberation) and blind source separation (distributed noise, permutation ambiguity). As this method is designed to be implemented with hardware, we can achieve real-time execution with FPGA by using systolic array architecture.
A high performance Butterfly Arithmetic Unit for FFT processor using two adders is proposed in this papers, which is Based on the distributed and merged arithmetic. Due to simple and easy architecture to implement, this proposed processor is well suited to systolic FFT processor. Simulation was performance using YSLOG (Yonsei logic simulator) on IBM AT computer, to verify logic. By using 3um double Metal CMOS technology,Butterfly arithmetic have been achieved in 1.2 usec.
본 논문에서는 유한 필드 GF(2$^{m}$ ) 상에서 A$B^2$연산을 수행하는 디지트 시리얼(digit-serial) 시스톨릭 구조를 제안하였다. 제안한 구조는 디지트 크기를 적당히 선택했을 때, 비트-패러럴(bit-parallel) 구조에 비해 적은 하드웨어를 사용하고 비트-시리얼(bit-serial) 구조에 비해 빠르다 또한, 제안한 디지트 시리얼 구조에 파이프라인 기법을 적용하면 그렇지 않은 구조에 비해 m=160, L=2 일 때 공간-시간 복잡도가 10.9% 적다.
에지나 윤곽 정보는 인간의 시각 시스템에 의하여 가장 잘 인식되며 객체의 인식과 지각에 사용되는 중요한 정보이다. 그러므로 비디오내의 객체간의 상호작용, 객체기반 코딩과 표현과 같은 응용을 위하여, 비디오객체의 추출과정에 에지정보를 적용하면 인간의 시각 시스템과 근접한 객체 경계를 얻을 수 있다. 대부분의 객체추출 방식은 연산량이 많고 반복적인 연산을 수행하므로 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 비디오객체 분할 과정에 에지 정보를 적용하여 정확한 객체 경계를 추출하는 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 연산방식이 간단하므로 하드웨어로 쉽게 구현될 수 있으며, 제안된 VLSI 하드웨어 구조를 이용하면 객체기반 멀티미디어 응용을 위하여 실시간으로 비디오객체를 분할할 수 있다.
GF(2$^{m}$ )상에서 모듈러 곱셈은 공개키 암호 시스템과 같은 응용에서의 기본 연산으로 사용된다. 본 논문에서는 이와 같은 모듈러 곱셈 연산을 셀룰러 오토마타를 이용하여, GF(2$^{m}$ )상에서 m클럭 사이클만에 처리할 수 있는 연산기를 설계하였다. 이 곱셈기는 LSB 우선 방식으로 설계되었으며, 기존의 시스톨릭 구조를 이용한 곱셈기 보다 하드웨어 복잡도가 낮고 처리 시간이 빠른 장점이 있다. 그리고 설계된 곱셈기는 지수연산을 위한 하드웨어 설계에 효율적으로 이용될 수 있을 것이다.
In this paper, we propose a neural network processor architecture with on-chip learning and with reconfigurability according to the data dependencies of the algorithm applied. For the neural network model applied, the proposed architecture can be configured into either SIMD or SRA(Systolic Ring Array) without my changing of on-chip configuration so as to obtain a high throughput. However, changing of system configuration can be controlled by user program. To process activation function, which needs amount of cycles to get its value, we design it by using PWL(Piece-Wise Linear) function approximation method. This unit has only single latency and the processing ability of non-linear function such as sigmoid gaussian function etc. And we verified the processing mechanism with EBP(Error Back-Propagation) model.
본 논문은 시스톨릭 어레이와 덧셈기 트리를 조합한 하이브리드 구조를 갖는 MPEG-4 인코더용 전역 탐색 블록 정합 움직임 추정 회로를 제안한다. 제안된 회로는 적은 수의 클럭 싸이클로 움직임 추정을 할 수 있도록 시스톨릭 어레이를 활용하고, 필요한 회로 자원을 줄이기 위해서 덧셈기 트리를 활용한다. 1/2화소 움직임 추정을 위한 보간 회로는 6개의 덧셈기, 4개의 뺄셈기, 10개의 레지스터로 구성하였으며, 자원 공유 및 효율적인 스케줄링 기법을 통하여 성능을 향상시켰다. 정수화소 및 1/2 화소를 위한 움직임 추정 회로를 Verilog HDL을 사용하여 RTL에서 설계하였다. 130nm 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 논리 수준 회로는 218,257 게이트로 구성되었으며, D1($720{\times}480$) 이미지를 초당 94장 처리할 수 있다.
In this paper in order to reduce the encoding complexity required in the full search vector quantization(VQ), a new classified vector quantization(CVQ) technique is described employing the minimum-distance classifier. The determination of the optimal subcodebook sizes for each class is an important task in CVQ designs and is not an easy work. Therefore letting the subcodebook sizes be equal. A CVQ technique. Which satisties the optimal CVQ condition approximately, is proposed. The proposed CVQ is a kind of the partial search VQ because it requires a search process within each subcodebook only, and the minimum encoding complexity since the subcodebook sizes are the same in each class. But simulation results reveal while the encoding complexity is only O(N$^{1/2}$) comparing with O(N) of the full-search VQ. A simple systolic array, which has the through-put of k, is also proposed for the implementation of the VQ. Since the operation of the classifier is identical with that of the VQ, the proposed array is applied to both the classifier and the VQ in the proposed CVQ, which shows the usefulness of the proposed CVQ.
깊이별 분리 합성곱 (Depthwise Separable Convolution)을 처리할 때, processing element (PE)의 저활용성은 시스톨릭 어레이 (SA)의 한계점 중 하나이다. 본 연구에서는 깊이별 합성곱의 처리량을 극대화하기 위한 새로운 SA 아키텍처를 제안한다. 더불어, 제안된 SA 는 깊이별 합성곱 계산 중에 유휴 PE 에서 후속 점별 합성곱 (pointwise convolution)을 수행하여 활용도를 증가시킨다. 모든 깊이별 합성곱 연산 후에는 모든 PE 를 활용하여 나머지 점별 합성곱 연산의 속도를 향상시킨다. 결과적으로, 제안된 128×128 SA 는 MobileNetV3 연산 시, 기본 SA 및 RiSA 와 비교하여 속도가 4.05 배, 1.75 배 향상되고, 에너지 소비량을 각각 66.7 %, 25.4 % 감소한다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권5호
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pp.9-16
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1997
This paper describes the design of a multistandard video encoder. The proposed encoder accepts conventional NTSC/PAL video signals, It also processes he PAL-plus video signal which is now popular in Europe. The encoder consists of five major building functions which are letter-box converter, color space converter, digital filters, color modulator and timing generator. In order to support multistandard video signals, a programmable systolic architecture is adopted in designing various digital filters. Interpolation digital filters are also used to enhance signal-to-noise ratio of encoded video signals. The input to the encoder can be either YCbCr signal or RGB signal. The outputs re luminance(Y), chrominance(C), and composite video baseband(Y+C) signals. The architecture of the encoder is defined by using Matlab program and is modelled by using Veriflog-HDL language. The overall operation is verified by using various video signals, such as color bar patterns, ramp signals, and so on. The encoder contains 42K gates and is implemented by using 0.6um CMOS process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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