모바일 WiMAX 표준 IEEE 802.16e의 블록길이 2,304 비트, 부호율 1/2을 지원하는 LDPC(low-density parity-check) 복호기를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 최소-합(min-sum) 알고리듬과 layered 복호를 기반으로 $96{\times}96$ 크기의 부행렬을 병렬로 처리하는 부분병렬 구조를 갖는다. 최소-합 알고리듬의 특징을 이용하여 메모리 용량을 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 고안하여 적용함으로써 검사노드 메모리 용량을 기존의 방법보다 46% 감소시켰다. Verilog HDL로 설계된 LDPC 복호기를 $0.18{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 174,181개의 게이트와 52,992 비프의 메모리로 구현되었으며, Eb/No=2.1dB의 AWGN 채널에 대해 평균 비트 오율 (BER)는 $4.34{\times}10^{-5}$이고, 100 MHz@1.8-V로 동작하여 약 417 Mbps의 성능을 갖는다.
본 논문에서는 실시간 HD급 영상($1920{\times}1080@30fps$) 처리를 위한 효율적인 CAVLC (Context-based Adaptive Variable Length Code) 부호화기의 하드웨어 구조를 제안한다. 기존에 제안되었던 CAVLC 하드웨어 구조들은 CAVLC 부호화를 위해 필요한 $4{\times}4$ 블록내의 정보들을 구하기 위해서 16개의 계수들을 모두 탐색하면서 zigzag scanning을 하였다. 그러나 zigzag 방향으로 정렬 된 계수들 중 '0'이 아닌 마지막 계수 이후에 존재하는 '0'의 열은 CAVLC 부호화를 하는데 있어 불필요한 계수들이다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 연산을 줄이기 위해서 계수 위치 탐색 기법과 레벨 순차 정렬 기법을 제안한다. 제안된 구조를 적용하여 실험한 결과, 하나의 매크로블록을 처리하는 평균 클럭 수(Cycles/MB)는 기존 방식보다 약 23%가 줄었다. 제안된 CAVLC 하드웨어 구조는 Verilog HDL을 사용하여 하드웨어로 설계 및 검증되었다. 0.18um 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 16.3k 게이트를 가졌고, HD급($1920{\times}1080@30fps$) 영상을 기준으로 했을 경우 81MHz에서 동작할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고속 RS(Reed-Solomon) 복호기의 KES(Key Equation Solver) 블록 구현에 ME(Modified Euclidean) 알고리즘을 효율적으로 설계할 수 있는 구조를 제안하고 구현하였다. 제안된 구조에서는 각 PE(Processing Element) 블록을 제어하기 위해 새로운 상대변수를 정의하고 다항식으로 표현함으로써, 입출력 신호가 간단해지고, 차수계산회로가 필요 없기 때문에 회로의 복잡도를 줄일 수 있다. 또한, PE 회로가 오류 정정 능력 t와 무관하기 때문에, t가 증가함에 따라 KES 블록의 하드웨어 복잡도가 선형적으로 증가하는 장점을 가진다. 제안된 구조와 기존의 구조를 비교하기 위해, RS(255,239,8) 복호기에 대한 KES 블록을 구현하고, 0.13um CMOS cell library를 이용하여 합성하였다. 실험 결과로부터, 제안된 구조를 이용하여 적은 gate count로 고속 RS 복호기 구현이 가능함을 알 수 있다.
본 논문은 다양한 구조의 선형 블록 오류정정코드를 소개하고, 이를 회로로 구현하여 비교 분석한 결과를 보여주고 있다. 메모리 시스템에서는 잡음 전력으로 인한 비트 오류를 방지하기 위해 ECC(: Error Correction Code)가 사용되어 왔다. ECC의 종류에는 SEC-DED(: Single Error Correction Double Error Detection)와 SEC-DED-DAEC(: Double Adjacent Error Correction)가 있다. SEC-DED인 Hsiao 코드와 SEC-DED-DAEC인 Dutta, Pedro 코드를 각각 Verilog HDL을 이용해 설계 후 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정을 사용해 회로로 합성하였다. 시뮬레이션에 의하면 SEC-DED회로는 인접한 두 개의 비트 오류를 정정하지 못하지만 적은 회로 사용면적과 빠른 지연 시간의 장점이 있으며, SEC-DED-DAEC 회로의 경우 Pedro 코드와 Dutta 코드 간에는 면적, 지연 시간의 차이가 없으므로 오류 정정률이 개선된 Pedro 코드를 사용하는 것이 더 효율적임을 알 수 있다.
본 논문은 IEEE 802.11i 무선 랜 보안을 위한 AES(Advanced Encryption Standard) 기반 CCMP Core의 설계에 대해서 기술한다. 설계된 CCMP 코어는 데이터 기밀성을 위한 counter 모드와 사용자 인증 및 데이터 무결성 검증을 위한 CBC(Cipher Block Chaining) 모드가 두개의 AES 암호 코어로 병렬 처리되도록 함으로써 전체 성능의 최적화를 이루었다. AES 암호 코어의 하드웨어 복잡도에 가장 큰 영향을 미치는 S-box를 composite field 연산방식을 적용하여 설계함으로써 기존의 LUT(Lookup Table)로 구현하는 방식에 비해 게이트 수가 약 25% 감소되도록 하였다. 0.25-um CMOS cell 라이브러리로 합성한 결과 15,450개의 게이트로 구현되었으며, 50-MHz의 클럭으로 안전하게 동작하여 128 Mbps의 성능이 예상된다. 설계된 CCMP코어는 Altera Excalibur SoC 칩에 구현하여 동작을 검증하였다.
고속 라우터의 인터넷 패킷 처리에서 가장 많은 시간이 걸리는 부분이 IP 패킷 주소 룩업 중 LPM 탐색이다. 기존의 CAM을 이용한 LPM 탐색에서 LPM 탐색율이 높으면서 동시에 복잡도도 높지 않은 방식은 룩업 테이블의 갱신시간이 0(n)으로 오래 걸렸다. 본 논문에서 설계한 파이프라인 룩업 테이블은 고속 LPM 탐색을 위한 구조로서 갱신시간이 0(1)으로 짧으면서도, LPM 탐색율이 높고, 복잡도도 높지 않은 새로운 방식의 파이프라인 구조로, 1bit RAM 셀을 이용한 CAM 배열 구조로 설계하였다. 룩업 테이블은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계1 및 단계2의 키 필드 분할 수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다 설계방식은 RTL에서 하드웨어 기술 언어를 이용해서 수행되었고, 0.35$\mu\textrm{m}$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용해서 게이트 수준에서 기능을 검증하였다.
본 논문에서는 4가지의 TU를 동일한 사이클에 처리하는 고성능 다중모드 2D 변환기의 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC의 변환 기술은 고해상도, 고화소의 영상을 높은 효율로 압축하기 위해 4가지의 화소 단위 TU를 지원하여 각각의 변환 연산을 수행한 후 최적의 모드를 찾는다. 제안하는 변환기는 변환 행렬 계수들 간의 관계를 분석하여 공통 연산기를 사용한 구조로 설계하여 4가지의 TU 모드 행렬 연산을 처리하는 사이클 수가 동일하게 35cycle로 처리된다. TSMC 018nm CMOS 공정 라이브러리를 사용해 합성한 결과 $4k(3840{\times}2160)@30fps$의 영상을 기준으로 최대 동작주파수는 400MHz이고 총 게이트 수는 214k가 소요되었으며, 10-Gpels/cycle의 처리량을 갖는다.
레이다 시스템은 송신 파형에 따라 크게 PD (pulse Doppler) 레이다와 FMCW (frequency modulated continuous wave) 레이다로 구분되며, 송수신 특성에 따라 PD 레이다는 장거리 표적 검출에 유리한 반면, FMCW 레이다는 단거리 표적 검출에 적합한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 중/장거리 뿐 아니라 단거리 무인기 탐지를 위해 PD 레이다 시스템과 FMCW 레이다 시스템을 모두 지원 가능한 멀티모드 레이다 신호처리 프로세서 (RSP; radar signal processor)를 제안한다. 제안된 레이다 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-IV FPGA를 이용하여 구현 및 검증 되었다. 구현 결과, 총 19,623개의 logic elements, 9,759개의register, 그리고 25,190,400의 memory bit로 구현 가능함을 확인하였으며, 기존의 PD 레이다와 FMCW 레이다 신호처리 프로세서를 개별 구현한 경우에 비해 logic elements와 register 요구량이 약 43%와 39% 감소됨을 확인하였다.
AI 프로세서를 FPGA 기반으로 구현하는 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. Deep Convolutional Neural Networks (CNN) 는 AI 프로세서가 수행하는 기본적인 연산 구조로서 매우 방대한 양의 곱셈을 필요로 한다. CNN 추론 연산에서 사용되는 곱셈 계수는 상수라는 점과 FPGA 은 특정 계수에 맞춰진 곱셈기 설계가 용이하다는 점에 착안하여 곱셈기를 최적화 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 본 방법은 2의 보수와 분배법칙을 활용하여 곱셈 계수에서 값이 1인 비트의 개수를 최소화하여 필요한 적층 덧셈기의 개수를 절감한다. CNN 을 FPGA 에 구현한 실제 예제에 본 방법을 적용해본 결과 로직 사용량은 최대 30.2%까지, 신호 전달 지연은 최대 22%까지 줄어들었다. ASIC 전용 칩으로 구현할 경우에도 하드웨어 면적은 최대 35%까지, 신호 전달 지연은 최대 19.2%까지 줄어드는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 자동차의 위치 및 자세 추정에 사용되는 칼만 필터 가속기를 내장한 차량용 ECU(electronic control unit)를 설계하고 구현하였다. 프로세서 코어는 RISC-V를 사용하였으며 칼만 필터의 행렬 연산을 수행하는 가속기, 차량 내 통신에 사용되는 CAN(controller area network) 제어기, 센서 연결에 사용되는 LIN(local interconnect network) 제어기를 내장하였다. 칼만 필터 연산은 시간 업데이트와 측정 업데이트의 두 단계로 나뉘며 시간 업데이트 단계에서는 현재 상태변수와 오차 공분산을 예측하고 측정 업데이트 단계에서는 입력값을 받아 칼만 이득을 계산하여 값을 보정한다. 보통 소프트웨어에서는 곱셈에 부동소숫점 연산을 사용하지만 본 논문에서는 하드웨어 면적을 줄이기 위해 정밀도 분석을 고려한 고정소숫점 곱셈기를 사용하였다. 설계된 ECU는 Verilog HDL을 이용하여 검증하였으며 28nm 실리콘 공정으로 구현하였다. 28nm 실리콘 공정으로 구현하였을 때 동작 주파수는 100MHz, 면적은 0.37mm2, 게이트 수는 76만 게이트였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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