본 논문에서 설계한 802.11 MAC(Medium Access Control)은 하드웨어와 소프트웨어의 통합 구조로 되어 있다. MAC에서 가장 빠르게 동작해야 하는 프레임 전송과 수신블록은 하드웨어로 설계를 하였고, 그 외에는 소프트웨어로 설계가 되었다. 하드웨어로 설계된 MAC은 802.11 표준문서에 포함된 SDL(Specification and Description Language)을 기초하여 설계하였으며, 성능 향상을 위하여 수신블록의 중복 프레임 검사를 수행하는 블록과 프레임을 분석하여 정보를 추출하는 블록을 SDL과 다르게 설계 하였다. 삼성 0.35공정 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 3만 게이트의 크기를 갖으며, 최대 동작 주파수는 100MHz이다. 메모리는 47Kbits SRAM을 사용하였다. 실제동작의 검증에 앞서 Mentor Graphics사의 ModelSim을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 동작 검증은 Huins 사의 Altera Excalibur FPGA가 탑재된 XP8000 보드를 이용하여 이루어 졌다.
본 논문에서는 2차원 영상을 다중 해상도(Multi-Resolution)로 분해하는 이산 웨이블렛 변환 알고리즘을 하드웨어로 구현하기 위한 연구를 하였다. 이 알고리즘을 효율적으로 연산하기 위한 하드웨어 구조를 제시하였고, 이를 VHDL을 통하여 모델링 하였다. 또한 시뮬레이션과 합성을 통하여 기능을 검증하였다.
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.
본 논문에서는 인트라 모드 결정으로 인해 발생되는 연산 복잡도 문제를 줄이기 위해 DCT 기반 인트라 예측을 사용하는 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 처음 입력 블록에 대해 DCT를 수행하고 DCT 계수의 특성을 이용하여 에지 방향성을 예측한다. 그리고 예측된 에지 방향에 해당하는 모드에 대해서만 화면 내 예측을 수행함으로써 복잡도 문제를 해결하였다. DCT 하드웨어 구조는 4개의 덧셈기와 4개의 뺄셈기, 2개의 쉬프트 연산기로 구성된 Transform_PE를 이용하여 Multitransform_PE를 구현하였고 $4{\times}4$ 블록 DCT를 1 사이클에 계산한다. 또한, 15개의 덧셈기, 15개의 쉬프트 연산기로 구성된 Intra_pred_PE를 통해 2 사이클에 하나의 화면 내 예측을 수행한다. 따라서 하나의 매크로블록을 인코딩할 때 517 사이클을 소요하며 기존의 하드웨어 구조 보다 수행 사이클 수에 있어서 17%의 성능이 향상됨을 보였다. 본 논문의 하드웨어 구조는 DCT 기반 인트라 예측 알고리즘을 사용하며 Verilog HDL을 이용하여 구현되었고, 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성 결과 최대 125MHz에서 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 복호기 설계를 위해 SAO(Sample Adaptive Offset)의 수행시간 단축과 연산량, 하드웨어 면적 감소를 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 $8{\times}8$ CU(Coding Unit)를 처리하는 연산기를 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하고, 내부레지스터를 이용하여 $64{\times}64$ CU의 처리를 지원한다. 또한 기존 SAO의 top-down 블록분할 구조 대신 bottom-up 블록분할 구조로 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화한다. 제안한 SAO 하드웨어를 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리 이용해 합성한 결과 게이트 수는 30.7k개의 로직게이트로 구현되며 최대동작주파수는 250MHz이다. 제안한 SAO 하드웨어 구조는 하나의 매크로 블록을 복호화하는데 64사이클이 소요된다.
본 논문에서는, H.264/AVC의 블록현상 제거필터의 병렬 하드웨어 구조를 제안한다. 블록현상 제거필터는 H.264/AVC에 있어서 고화질을 보장해주고 있지만, 높은 연산량을 필요로 하기 때문에 임베디드 환경에서는 하드웨어 구현이 필수적이다. 본 논문에서는 실시간 영상 처리를 위해 2개의 1-D 필터를 적용하고, Dual-port SRAM을 사용한 병렬 하드웨어 구조를 적용하였다. 구현된 하드웨어 구조는 Verilog-HDL로 나타내고 Synopsys Design Compiler와 Hynix 0.25um CMOS Cell Library를 이용하여 합성하였다. 구현된 크기는 27.3k의 하드웨어 로직 리소스를 사용하고(내부 SRAM 제외) 최대 동작 주파수는 약 100Mhz가 되었다. 제안한 병렬 구조는 하나의 매크로블록을 처리하는데 258클록이 소요되며, 이는 HD 1080P(1920화소${\times}$1080화소) 의 영상을 초당 47.8프레임으로 처리가 가능함을 말한다. 이는 하드웨어 기반의 H.264/AVC 실시간 부/복호화 시스템에 적합한 구조임을 보여준다.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 효율적인 SAO(Sample Adaptive Offset)의 저면적 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC 영상 압축 표준에서 채택된 새로운 루프 내 필터 기술로서 최적의 오프셋 값들을 화소 단위로 적용하여 영역 내 평균 화소 왜곡을 감소시킨다. 하지만 표준 SAO는 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 초고해상도 영상을 처리하기 위해서 많은 연산시간과 연산량을 요구한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 SAO의 연산시간을 감소시키기 위해서 한번에 4개의 입력 화소들을 병렬적으로 처리하며, 2단계 파이프라인 구조를 갖는다. 또한 하드웨어 면적을 최소화하기 위해서 휘도 성분과 색차 성분에 대해 단일 구조를 가지며, 하드웨어에 적합한 연산기 및 공통 연산기를 사용한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 190k개의 게이트로 구현되었다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 200MHz의 동작주파수에서 4K UHD@60fps 영상의 실시간 처리가 가능하며, 최대 250MHz까지 동작 가능하다.
LUT 기반의 S-Box를 사용하는 기존의 ARIA 알고리듬은 처리속도는 빠르지만 회로의 크기가 매우 커지게 되어 저면적이 요구되는 소형의 휴대용 기기에는 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 하드웨어 면적의 감소를 위해 개선된 합성체 S-Box를 기반으로 한 최적의 ARIA 암호프로세서 설계를 제안한다. ARIA 알고리듬에서의 키 스케쥴링 과정에서 확산 및 치환 계층에서 반복적으로 사용한다. 여기에서는 또한, 키 스케쥴링 과정에서의 사용 면적을 최소화하는 방안으로 치환과 확산 계층에서 하드웨어 자원의 공유 방법을 제안한다. 설계된 ARIA 암호프로세서는 Verilog-HDL을 이용하여 회로를 기술하였고, Xilinx XC3S1500을 타겟으로 하여 논리 합성을 수행하였다. 설계된 시스템의 기능 검증을 위해 Mentor사의 Modelsim 10.4a 툴을 이용하여 논리 및 타이밍 시뮬레이션을 수행하였다.
국가보안기술연구소(NSRI)에서 개발된 경량 블록암호 알고리듬 LEA(Lightweight Encryption Algorithm)의 효율적인 하드웨어 설계에 대해 기술한다. 마스터키 길이 128비트를 지원하도록 설계되었으며, 라운드 변환블록과 키 스케줄러의 암호화 연산과 복호화 연산을 위한 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하여 저전력, 저면적 구현을 실현했다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. Xilinx ISE를 이용한 합성결과 LEA 코어는 1,498 슬라이스로 구현되었으며, 135.15 MHz로 동작하여 216.24 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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