본 논문에선 기계 기술 언어(machine descriptions language)인 LISA(Language for Instruction Set Architecture)를 통하여 시뮬레이션 모델로 설계한 새로운 네트워크 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor)을 제안한다. 제안한 네트워크 ASIP은 라우터(router)에서 패킷 프로세싱을 담당하는 전용엔진을 목적으로 설계되었다. 이를 위해 MIPS(Microprocessor without Interlock Pipeline Stages) 아키텍처를 기반으로 한 일반적인 ASIP에 패킷을 빠른 속도로 처리하기 위해 필요한 새로운 명령어 셋을 추가하였다. 새로 추가된 명령어 셋은 "classification" 명령어 그룹과 "modification" 명령어 그룹으로 나눌 수 있으며, 각 그룹은 실행 단계(execution stage)에 위치한 각각의 기능 유닛(function unit)에 의해서 처리된다. 그리고 각각의 기능 유닛은 Verilog HDL을 통해 면적과 속도 측면에서 최적화하였으며, 이를 합성하여 면적과 동작 지연시간을 비교하였다. 또한 CKF(Compiler Known Function)을 이용하여 C 언어 레벨의 매크로 함수에 할당하였으며, 어플리케이션 프로그램에 대한 실행 싸이클을 비교 분석하여 성능 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 TP 케이블을 이용하여 100Mbps의 전송 속도를 지원하는 100Base-TX Ethernet 수신기의 디지털 신호 처리부를 제안하였다. 제안하는 디지털 신호 처리부는 자동 이득 조절기, 심볼 동기 복원기, 적응 등화기, BLW 보정기로 구성되어 있으며 초기 위상에 상관없이 150m까지 $10^{-12}BER$이하의 성능을 보였다. 제안하는 신호 처리부는 일부 블록을 제외한 모든 부분을 디지털로 구현하였으며 적응 등화기와 BLW 보정기 연동 구조는 기존의 적응 등화기 에러 값을 이용하는 구조에 비하여 MSE가 약 1dB정도의 성능 향상을 가져왔다. 설계한 디지털 신호 처리부는 Verilog-HDL로 구현되었으며 삼성 $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 사용하여 합성 결과 동작 속도는 7.01ns 이며 총 게이트 수는 128.528 게이트였다.
본 논문은 JPEG 2000에 사용되는 전처리 과정 기능인 타일링 시스템의 구현에 관한 것이다. 설계된 시스템은 JPEG 2000의 표준에 명시되어 있으며, 이미지의 크기 파악, 영역 확장 그리고 이미지 분할 기능을 수행한다. Progressive한 입력을 타일 단위로 분할 및 전송하기 위해서, 입력 이미지를 Frame Memory에 저장한다. 그래서 Verilog-HDL를 사용하여 FSM 방식으로 설계되었으며 최대 5M 이미지를 처리할 수 있다. 또한, 영역 확장을 위한 이미지 크기를 파악하기 위해서 나머지(rem) 연산을 기반으로 한 수식을 만들었다. 이를 이용해서 입력 이미지의 크기 패턴을 파악하는 진리표를 제안한다. TSMC 0.25um ASIC library 환경에서 합성된 gate counts는 18,725로 되었으며 maximum data arrival time은 18.94[ns]를 가진다.
본 논문에서는 효율적인 AES 암호화를 위한 곱셈역원 연산기인 S-Box 설계를 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 합성체 기반의 개선된 S-Box 모듈을 설계하고, 다단 파이프라인(multi-stage pipeline) 구조의 S-Box의 성능을 평가한다. 제안하는 S-Box 모듈에서의 곱셈역원 연산은 조합 논리로 구성되기 때문에 하드웨어 부담이 감소되고 처리 속도가 개선된다. 논리합성을 통하여 3-단 파이프라인 구조의 S-Box 의 경우, 기존 방법과의 연산속도 비교에서 약 28% 정도 개선됨을 보인다. 본 논문에서 제안한 개선된 S-Box는 Verilog-HDL을 사용하여 혼합 레벨에서 모델링을 행하였으며, Xilinx ISE 14.7툴을 사용하여 Spartan 3s1500l FPGA 상에서 합성을 수행하였다. 그리고 타이밍 시뮬레이션(ModelSim PE 10.3 사용)을 통하여 설계된 S-Box가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
최근 무선통신 기술의 발전과 함께 주파수 자원의 부족현상이 심화 되고 있다. 따라서 주파수 자원을 효율적으로 사용하기 위한 방안의 하나로 CR(Cognitive Radio) 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CR 시스템에서는 incumbent user에게 할당된 주파수영역이 사용되지 않을 경우 이를 secondary user에게 할당하여 주파수 사용의 효율을 높인다. CR 시스템에 NC-OFDM 방식을 이용할 경우 incumbent user가 사용하는 주파수 대역에 해당하는 FFT의 입력은 '0'으로 할당된다. 본 논문에서는 CR 시스템에서 사용하는 FFT에 '0'의 입력이 많은 특성을 이용하여 효율적인 Zero flag 생성회로 설계기법, 이를 이용한 메모리 access 감소기법, 덧셈 및 곱셈 연산 횟수의 감소기법을 제안한다. Cognitive Radio 시스템에 적용하기 위해 Radix-$2^4$ SDF(Single-Path Delay Feedback) 구조의 2048포인트 FFT를 Verilog HDL을 이용하여 설계하였으며 제안된 방법으로 FFT를 구현할 때 기존의 방법에 비해 메모리, 덧셈기 및 곱셈기의 전력소모가 크게 감소하며 입력 중 '0' 신호의 비율이 증가함에 따라 전력소비 감소효율이 더욱 증가함을 보인다.
이 논문에서는 고속 FFT 구현을 위한 Radix-8 구조를 제안한다. 제안 FFT 구조의 핵심은 Radix-8 DIF(Decimation In Frequency) 나비연산기 구조이다. Radix-8 알고리즘은 고속처리는 가능하나 구현면적이 증가하는 단점이 있는데, 제안 구조는 곱셈연산을 DA(Distributed Arithmetic) 방식을 사용하여 구현함으로써 구현 면적이 증가하는 것을 줄일 수 있었다. 64-point FFT에 대하여 기존의 Radix-4 나비연산기와 제안된 Radix-8 나비연산기를 각각 사용하여 구현한 결과 구현면적이 49.2%가 증가하였다. 즉, Throughput을 2배로 증가시키기 위하여 하드웨어는 49.2%만 증가함을 Verilog-HDL 코딩을 통하여 확인하였다. 또한 기존 구조와 제안 구조가 같은 Throughput을 얻는 경우에는 전력소모가 25.4%가 감소하게 된다. 따라서 제안된 나비연산기를 사용하는 FFT 구조는 고속/저전력 FFT를 필요로하는 OFDM용 통신단말기에 사용될 수 있다.
본 논문은 SVM 알고리즘 기반의 실시간 사물 인식을 위한 고성능 벡터 내적 연산 회로를 제안한다. SVM 알고리즘은 다른 사물 인식 알고리즘에 비해 인식률이 높지만 연산량이 많다. 벡터 내적 연산은 SVM 알고리즘 연산의 주요 연산으로 사용되므로 실시간 사물 인식을 위해서는 고성능 벡터 내적 연산 회로의 구현이 필수적이다. 제안하는 회로는 연산 속도를 높이기 위해 6단 파이프라인 구조를 적용하였으며 SVM 기반 실시간 사물 인식을 가능하게 한다. 제안하는 회로는 Verilog HDL을 사용하여 RTL로 구현하였으며 실리콘 검증을 위해 TSMC 180nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 MPW 칩으로 제작하였다. 테스트 보드와 검증 애플리케이션 소프트웨어를 개발하고 이를 사용하여 MPW 칩의 동작을 확인하였다.
본 논문에서는 보안 감시용 레이다 시스템을 위한 저복잡도 특징점 추출기를 제안하고, 이의 FPGA 기반 설계 결과를 제시하였다. 특징점 추출기의 메모리 요구량을 최소화하기 위해 레이다 스펙트로그램 전체에 대한 통계처리를 요구하는 프레임 단위의 특징점을 배제하고, 단위 도플러 프로파일에서 추출 가능한 특징점을 적용하였다. 제안된 특징점 추출기는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Xilinx Zynq-7000 FPGA를 활용하여 구현되었으며, 기존 연구대비 58.3%의 slice 및 98.3%의 메모리 요구량을 감소 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 특징점 추출기가 통합된 레이다 기반 보안 감시 시스템을 통해 차, 자전거, 보행자 및 전동 킥보드에 대한 분류 실험이 수행되었고, 성능 분석 결과 93.4%의 정확도 성능을 확인하였다.
차세대 블록 암호 표준인 AES(Advanced Encryption Standard) Rijndael(라인달) 암호 프로세서를 설계하였다. 라운드 변환블록 내부에 서브 파이프라인 단계를 삽입하여 현재 라운드의 후반부 연산과 다음 라운드의 전반부 연산이 동시에 처리되도록 하였으며, 이를 통하여 암.복호 처리율이 향상되도록 하였다. 라운드 처리부의 주요 블록들이 암호화와 복호화 과정에서 하드웨어 자원을 공유할 수 있도록 설계함으로써, 면적과 전력소비가 최소화되도록 하였다. 128-b/192-b/256-b의 마스터 키 길이에 대해 라운드 변환의 전반부 4 클록 주기에 on-the-fly 방식으로 라운드 키를 생성할 수 있는 효율적인 키 스케줄링 회로를 고안하였다. Verilog HDL로 모델링된 암호 프로세서는 Xilinx FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. 0.35-$\mu\textrm{m}$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, 약 25,000개의 게이트로 구현되었으며, 2.5-V 전원전압에서 220-MHz 클록으로 동작하여 약 520-Mbits/sec의 성능을 갖는 것으로 예측되었다.
경량 블록 암호 알고리즘 CLEFIA의 효율적인 하드웨어 설계에 대하여 기술한다. 설계된 CLEFIA 보안 프로세서는 128/192/256-비트의 세 가지 마스터키 길이를 지원하며, 변형된 GFN(Generalized Feistel Network) 구조를 기반으로 8-비트 데이터 패스로 구현되었다. 라운드키 생성을 위한 중간키 계산용 GFN과 암호 복호 라운드 변환용 GFN을 단일 데이터 프로세싱 블록으로 구현하여 하드웨어 복잡도를 최소화하였다. 본 논문의 GFN 블록은 라운드 변환과 128-비트의 중간 라운드키 계산을 위한 4-브랜치 GFN과 256-비트의 중간 라운드키 계산을 위한 8-브랜치 GFN으로 재구성되어 동작하도록 설계되었다. Verilog HDL로 설계된 CLEFIA 보안 프로세서를 FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. Vertex5 XC5VSX50T FPGA에서 최대 112 MHz 클록으로 동작 가능하며, 마스터키 길이에 따라 81.5 ~ 60 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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