자체 배터리를 기반으로 동작하는 능동형 RFID(Radio Frequency IDentification)시스템에서 태그의 에너지 절약은 매우 중요하다. 표준 프로토콜은 태그의 에너지를 절약하기 위해 태그의 Sleep모드를 이용하여 에너지를 절약한다. Sleep모드로 동작중인 태그들은 리더로부터 특수한 신호를 수신하면 깨어나게 되며, Sleep명령어를 수신하기 전까지 지속적으로 Rx모드를 유지하여 에너지를 낭비한다. Overhearing은 태그를 목적지로 하지 않은 프레임을 수신하여 불필요한 에너지를 소모하는 상태를 말한다. 우리의 분석에 따르면 Overhearing으로 인하여 태그가 소모하는 에너지는 필수적으로 소모하는 에너지보다 수십 배나 많이 발생했다. 우리는 이 문제를 제거하기 위해 효과적인 통신 구간을 미리 태그에게 알려주는 RANO(Reservation Aloha for No Overhearing) 프로토콜을 제안한다. 우리는 실제 구현을 통해, 태그의 수, 데이터의 크기를 바꿈으로써 제안된 프로토콜의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 프로토콜이 표준 프로토콜보다 에너지를 약 22배 절약하였다.
본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.
본 논문은 음성인식을 이용한 실시간 윈도우 자동 제어 시스템에 관한 연구이다. 사용된 음성 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용하였으며, 인식 알고리즘으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리즘을 사용한다. 인식 대상단어는 윈도우에서 자주 사용되는 66개의 윈도우 제어 명령어들로 구성한다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리즘을 구현하였으며, 기존 DMS(Dynamic Multi Section)모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 제안하였다. 또한 윈도우에서 사용자 작업에 의해 현재 상태에 인식 대상으로 불필요한 인식 대상단어가 발생하게 되는데 이를 효율적으로 처리하기 위해 사용 모델을 재구성하여 사용하도록 제안하였으며, 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive)분석 방법을 이용하였다. 시스템 성능 평가 결과 가변 동적 다중 섹션 모델(Variable DMS model)과 기존의 DMS 모델은 인식률 면에서는 거의 동일하지만 인식 수행 속도는 제안된 모델의 계산량이 기존 모델보다 작기 때문에 향상되었고, 다중 화자 독립 인식률은 99.08%, 다중 화자 종속 인식률은 99.39%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 화자독립실험의 경우 96.25%의 인식률을 보여 주었다.
과거에는 환자가 초음파 영상진단장치가 설치되어 있는 방에 가서 진단을 받았지만, 현재는 의사가 초음파 영상 진단장치를 가지고 이동하면서 환자를 진단(모바일 초음파, handheld ultrasound)할 수 있는 시대가 왔다. 그러나 초음파 영상진단장치로서의 기본적인 기능만을 구현하였으며, 초음파 영상의 질을 결정하는 초음파 빔의 포커싱 알고리즘에서 요구되는 고성능을 만족하지 못하는 실정이다. 또한 모바일 기기의 경우 저전력의 요구조건도 만족하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 모바일 초음파 영상신호의 포커싱을 위한 방법 중 대표적인 빔포밍 알고리즘(Beamforming Algorithm)을 고성능, 저전력으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD)기반의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 16개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있으며, 초음파의 에코 영상데이터에 내재한 무수한 데이터 레벨 병렬성을 활용하여 빔포밍 알고리즘에서 요구되는 고성능을 만족시킨다. 모의실험 결과, 제안한 멀티코어 프로세서는 현재 상용 고성능 프로세서인 TI DSP C6416보다 평균 15.8배의 성능, 6.9배의 에너지 효율 및 10배의 시스템 면적 효율을 보였다.
본 논문에서는 이차원 이산 웨이블릿 변환을 이용한 실시간 영상 압축 및 복원 프로세서의 구조를 제안하고 ASIC(Application specific integrated circuit) 라이브러리를 이용하여 최소의 하드웨어로 구현하였다. 구현된 하드웨어에서 데이터 패스부는 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하는 DWT 커널(Kernel)부, 양자화기 및 역양자화기, 허프만 엔코더 및 디코더, 웨이블릿 역변환 시 계수의 덧셈을 수행하는 덧셈기 및 버퍼, 그리고 입출력을 위한 인터페이스와 버퍼로 구성하였다. 제어부는 프로그래밍 레지스터와 명령어를 디코딩하여 제어 신호를 생성하는 주 제어부, 그리고 상태를 외부로 알리는 상태 레지스터로 구성된다. 프로그래밍 조건에 따라서 영상을 압축할 때의 출력은 웨이블릿 계수, 양자화 계수 혹은 양자화 인덱스, 그리고 허프만 코드 중에서 선택하여 발생할 수 있고 영상을 복원할 때의 출력은 허프만 디코딩 결과, 복원된 양자화 계수 그리고 복원된 웨이블릿 계수 중에서 선택하여 발생할 수 있다. 프로그래밍 레지스터는 총 16개로 구성되어 있는데 각각이 한번의 수직 혹은 수평 방향의 웨이블릿 변환을 수행할 수 있고 각각의 레지스터들이 차례대로 동작하기 때문에 4 레벨의 웨이브릿 변환을 한번의 프로그래밍으로 수행가능하다. 구현된 하드웨어는 Hynix 0.35m CMOS 공정의 합성 라이브러리를 가지고 Synopsys 합성툴을 이용하여 게이트 레벨의 네트리스트(Netlist)를 추출하였고 이 네트리스트로부터 Vela 툴을 이용하여 타이밍정보를 추출하였다. 추출된 네트리스트와 타이밍정보(sdf 파일)를 입력으로 하여 NC-Verilog를 이용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하여 구현된 회로를 검증하였다. 또한 Apollo 툴을 이용하여 PNR(Place and route) 및 레이아웃을 수행하였다. 구현된 회로는 약 5만 게이트의 적은 하드웨어 자원을 가지고 최대 80MHz에서 동작 가능하였다.
대부분의 디지털 신호 처리기 (Digital Signal Processor)는 두 개 이상의 메모리 뱅크를 가지는 하버드 아키텍처 (Harvard architecture)를 지원한다. 다중 메모리 뱅크 중에서 하나는 프로그램용으로 나머지는 데이터용으로 사용하여 프로세서가 한 명령어 사이클에 메모리의 여러 데이터에 동시 접근을 가능하게 한다. 이전 연구에서 우리는 다중 메모리 뱅크에 효율적으로 데이터를 할당하는 방법에 대하여 논하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 확장으로 런타임 메모리의 최적화에 대한 우리의 최근 연구에 대하여 소개한다. 듀얼 데이터 메모리 뱅3(Dual Data Memory Bank)를 효율적으로 이용하기 위해 각 메모리 뱅크에 할당된 변수를 관리하기 위한 독립적인 두 개의 런타임 스택이 필요하다. 프로시저에 대한 두 메모리 뱅크의 활성화 레코드(Activation Record)의 크기는 각 메모리 뱅크에 할당된 변수의 개수가 일정하지 않기 때문에 다를 수 있다. 따라서 여러 개의 프로시저가 연속으로 호출될 때 두 개의 런타임 스택의 크기가 크게 달라질 수 있다. 이러한 두 메모리 뱅크 사이의 불균형은 하나의 메모리에 여유 공간이 있음에도 불구하고 다른 하나의 메모리 뱅크의 사용량이 온칩 메모리(on-chip memory)범위를 초과하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 온칩 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 두 런타임 스택의 균형 맞추기를 시도했다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 상대적으로 단순하지만 효율적으로 런타임 메모리를 사용할 수 있다는 것을 실험결과를 통해 보여주고 있다.
본 논문에서는 IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜을 위해 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안하고 ASIC 라이브러리를 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES 등의 국내외 표준 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 네트워크를 비롯한 유/무선으로 입력되는 데이터를 최소의 대기시간(최소 64클럭, 최대 256클럭)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 본 설계는 ECB, CBC, OFB뿐 아니라 최근 많이 사용되는 CTR(Counter) 모드를 지원하고 다중 비트단위(64, 128, 192, 256 비트)의 암/복호화를 수행한다. IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜로의 연계를 위해 알고리즘 확장성을 보유한 하드웨어로 구현되었고 여러 암호화 알고리즘의 동시적인 동작이 가능하다. 적절한 하드웨어 공유와 프로그래머블한 특성이 강한 내부데이터 패스를 통해 자체적인 블럭암호화 모드를 지원하기 때문에 다양한 방식의 암/복호화가 가능하다. 전체적인 동작은 직렬 통신에 의해서 프로그래밍되고 명령어의 디코딩을 통해 생성된 제어신호가 동작을 결정한다. VHDL을 이용해 설계된 하드웨어는 Hynix 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 통해 합성되었고 약 10만 게이트의 자원을 사용하였으며, 100MHz 이상의 클럭 주파수에서 안정적으로 동작함을 NC-Verilog에서 확인하였다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법이다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기타의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터 (Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 병렬 프로세서를 제안한다. 대표적인 현악기인 기타의 6개 현을 제어하기 위해 6개의 프로세싱 엘리먼트 (Processing Element, PE)로 구성된 SIMD기반 병렬 프로세서를 사용하였다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 기타 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 6개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1 kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의 실험 결과, 제안한 SIMD기반 병렬 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서인 TI사의 TMS320C6416보다 실행 시간에서 8.9배, 에너지 효율에서 39.8배의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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