본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC의 구조를 제안한다. 곱셈과 누적 덧셈 연산을 통합하고 하이브리드 형태의 CSA 구조를 고안하여 임계경로를 감소시키고 출력율을 개선하였다. 즉, 가장 큰 지연시간을 갖는 누적기 자체를 제거하고 누적기의 기능을 CSA에 포함시킴으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 제안된 CSA 트리는 1의 보수 기반의 MBA 알고리즘을 이용하고, 연산자의 밀도를 높이고자 부호비트를 위한 수정된 배열형태를 갖는다. 또한 최종 덧셈기의 비트수를 줄이기 위해서 CSA 트리 내에 2비트 CLA를 사용하여 하위 비트의 캐리를 전파하고 하위 비트들에 대한 출력을 미리 생성한다. 또한 파이프라인의 효율을 최적화시켜 출력율을 증가시키고자 최종 덧셈기의 출력이 아닌 합과 캐리 형태의 중간 연산결과들을 누적시킨다. 제안한 하드웨어를 설계한 후에 $250{\mu}m,\;180{\mu}m,\;130{\mu}m$, 그리고 90nm CMOS 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 이론 및 실험적인 결과를 토대로 제안한 MAC의 하드웨어 자원, 지연시간, 그리고 파이프라인 등의 결과에 대해 분석하였다. 지연시간은 수정된 Sakurai의 alpha power low를 이용하였다. 결과를 살펴보면 제안한 MAC은 표준 설계에 대해서는 여러 측면에서 매우 우수한 특성을 보였고, 최근 연구와 비교할 때 클록속도는 거의 유사하면서 성능은 두 배로 우수하였다.
JPEG2000은 기존의 정지영상압축부호화 방식에 비해 우수한 비트율-왜곡(Rate-Distortion)특성과 향상된 주관적 화질을 제공하며 인터넷, 디지털 영상카메라, 이동단말기, 의학영상 등 다양한 분야에서 적용될 수 있는 새로운 정지영상압축 표준이다. 본 논문에서는 SoC(System on a Chip)설계를 고려한 JPEG2000 인코더의 구조를 제안하고 IP(Intellectual Property)를 설계 및 검증하였다. 구현된 JPEG2000 IP는 DWT(Discrete Wavelet Transform)블록, 스칼라양자화블록, EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation)블록으로 구성되어 있다. IP는 모의실험을 통해 구현 구조에 대한 타당성을 검증하였고, 반도체설계자산연구센터에서 제시한 'RTL Coding Guideline'에 따라 HDL을 설계하였다. 특히, DWT블록은 구현시 많은 연산과 메모리 용량이 필요하므로 영상을 저장할 외부 메모리를 사용하였고, 빠른 곱셈과 덧셈연산을 위한 3단 파이프라인 부스곱셈기(3-state pipeline booth multiplier)와 캐리예측 덧셈기(carry lookahead adder)를 사용하였다. 설계된 JPEG2000 IP들은 삼성 0.35$\mu\textrm{m}$ 라이브러리를 이용하여 Synopsys사 Design Analyzer 틀을 통해 논리 합성하였으며, Xillinx 100만 게이트 FPGA칩에 구현하여 그 동작을 검증하였다. 또한, Hard IP 설계를 위해 Avanti사의 Apollo툴을 이용하여 Layout을 수행하였다.
비터비 검출기는 통신용 모뎀 및 고밀도 기록장치 관련 분야에서 많이 쓰이는데, 그 구성회로 중 add-compare-selection(ACS) 연산부는 연산 속도 및 전력 소모량 측면에서 가장 결정적인 역할을 하기 때문에 오랜 연구의 대상이었다. ACS는 기본적으로 덧셈기, 비교기, 그리고 표준화기로 구성되어 있는데, 본 논문에서는 기존의 비교기에 비하여 고속 동작이 가능하고 전력 소모량 면에서도 우수한 비교기를 제안하고, ACS에 효과적으로 적용하여, 기존의 비터비 디코더에서 사용하던 ACS에 비하여 약 $20\%$의 속도 향상이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 증명하였다.
본 논문에서는 차세대 동영상 압축 표준인 HEVC의 핵심 프로세스 중 하나인 코어 변환기를 설계하고 이를 합성한 후 검증하였다. 제안하는 코어 변환기는 면적을 많이 차지하는 곱셈기 대신에 덧셈기와 쉬프터만을 사용하였으며, 쉬프터도 실제로는 와이어 연결과 멀티플렉서만을 사용하여 면적을 크게 줄였다. 또한 하나의 하드웨어로 $4{\times}4$에서 $16{\times}16$ 블록까지 모두 처리할 수 있도록 설계하였으며, 이를 위해서 연산처리기를 재사용하는 아키텍쳐를 제안하였다. 0.13um 공정으로 설계된 코어 변환기는 $16{\times}16$ 블록을 2-D 변환 처리하는데 160 사이클이 소요되며 게이트 수는 101,015 게이트이다.
고밀도의 저장기록장치 채널의 주요 신호검출 오류의 원인은 천이 지터잡음이다. 이러한 채널환경에서 최적의 신호검출기 구현을 위해서는 고도의 복잡도가 요구되는데 이는 지터잡음이 신호와 상관관계가 있고 잡음간에도 상관관계가 존재하기 때문이다. 본 논문에서는 계산량과 하드웨어 복잡도 관점에서 효율적인 두 가지 종류의 신호검출기에 대해서 설명한다. 이는 전통적인 비터비 복호기의 가지값을 변화시킨 형태이며 같은 이진데이터 값의 반복을 제한하는 부호와 함께 결합하여 일반적인 PR 채널에 적용된다 기존의 비터비 알고리즘의 복잡도와 비교하면 비터비 트렐리스에서 각각의 가지값을 계산할 때 추가적으로 하나의 곱셈기 혹은 덧셈기의 증가가 요구된다.
본 논문에서는 비동기식 통신 시스템에서 시간격 오차를 개선하기 위한 기법을 연구하였다. 최대 시간격 오차를 유지하기 위한 방법을 제안하기 위하여 다중 위상 전압 제어 발진기와 보간기, 위상 선택기, 업-다운 카운터, 비교기, 덧셈기를 이용하여 주파수 변조기를 설계하고 모의실험을 수행하였다. 비동기식 CAN 통신에 사용하는 클록을 변조하는 모의실험 결과, 최대 시간격 오차는 허용치 보다 낮게 유지할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 주파수 변조 기법은 다중 위상 선택에 의한 주파수 변조 기법을 주축으로 하고 있으며, 높은 신뢰도가 요구되는 비동기식 통신 시스템의 구현에 효과적으로 적용 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 아날로그의 비디오 신호를 디지털로 부호화하는데 기존과 다른 파이프라인 방식을 사용하도록 하였다. 부호화기의 전체 동작을 화소 클럭비에 따른 파이프라인 구조로 설계하여 각 하위 블록들의 동작 타이밍을 확보하여 시스템을 안정화시켰으며 고정된 계수와 곱셈의 경우 기존의 ROM 테이블 또는 곱셈기 방식을 사용하지 않고 쉬프트와 덧셈기 방식으로 설계함으로써 시스템의 복잡도를 줄이며 논리 게이트 수를 15%줄이는 효과를 보였다. 설계된 부호화기는 각각의 하위 블록으로 나누어 VHDL로 설계하였고, Max+plusII를 이용한 FPGA로 동작 확인을 하였다.
본 논문에서는 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 수신기에서 초기동기 탐색에 사용될 수 있는 정합필터에 대해서 연구하였다. 하드웨어기술언어 (HDL)로 정합필터를 구현하기 위한 모델이 제시되었다. 제안된 모델은 고속 처리를 위해 병렬처리와 파이프라인 구조를 기반으로 하는데 환형버퍼, 곱셈기, 덧셈기, 코드참조표 등으로 구성되어 있다. 제안된 모델에 대해 성능을 분석하였고 일반적인 DSP (Digital Signal Processor)로 구현할 경우와 비교하였다. 제안된 모델을 FPGA (Field Programmable Gate Array)상에 구현하였고 타이밍 시뮬레이션 결과를 통해서 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 Cubic Convolution 보간 알고리즘을 변형하여 연산량을 감소시키고 에지를 강조하는 보간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디지털 영상의 확대 또는 축소에 필요한 연산량을 줄이기 위해 두가지 방법을 사용하였다. 기존의 Cubic Convolution 알고리즘의 고차항의 가중치 연산을 일차원으로 변환하였다. 인접한 픽셀의 차이값을 사용하여 Bilinear 알고리즘을 제한적으로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 화질 평가를 위해 원영상의 확대-후-축소와 축소-후-확대를 하여 RMSE를 사용하였고, 연산량을 평가하기 위해 픽셀별 곱셈기와 덧셈기를 기존의 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 기존 Cubic Convolution 알고리즘보다 연산량이 감소하였다.
본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛2, Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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