CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.
VOD(video on demand)란 사용자의 주문에 의한 영상서비스, 즉 주문 형 영상 서비스를 말한다 TV처럼 브로드캐스트(broadcast)하는 기존의 방식을 벗어나, 사용자들이 서버에 저장된 프로그램을 필요에 의해서 볼 수 있다는 의미이다. 현재 VOD 시스템의 클라이언트는 PC 기반이다. PC 기반의 클라이언트는 소프트웨어 MPEG 디코더를 사용하기 때문에 메인 프로세서의 성능에 영향을 받는다. 그리고 PC를 사용할 줄 모르는 사람들은 VOD 서비스를 받을 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 하드웨어 MPEC-4 디코더를 추가하여 VOD 클라이언트 시스템을 임베디드 형태로 개발하는 과정을 보여주고자 한다. 메인 프로세서는 영상 프로세서가 포함된 national semiconductor 사의 x86 계열인 SC 1200을 사용한다 또한 메모리는 128MByte SDRAM을 사용한다. 또한 인터넷을 이용하여 VOD 서비스를 받을 수 있게 이더넷 컨트롤러를 포함시켰다. 개발된 임베디드 VOD 클라이언트 시스템은 하드웨어 MPEG-4 디코더를 사용하기 때문에 메인 프로세서의 성능을 낮출 수 있었다. 따라서 저가의 시스템으로 개발되었다. 개발된 임베디드 VOD 클라이언트 시스템은 PC를 사용할 줄 모르는 사람들도 쉽게 사용할 수 있게 리모컨으로 쉽게 제어가능하고, TV를 통해 재생할 수 있다.
본 논문은 4-트랜지스터 래치 셀을 이용한 저전력향 신개념의 SRAM을 제안한다. 4-트랜지스터 메모리 셀은 종래의 6-트랜지스터 SRAM 셀에서 access 트랜지스터를 제거한 형태로, PMOS 트랜지스터의 소스는 비트라인 쌍에 연결되고 NMOS 트랜지스터의 소스는 두개의 워드라인에 각각 연결된다. 동작시 워드라인에 일정크기의 전압을 인가할 때 비트라인에 흐르는 전류를 감지하여 읽기동작을 수행하고, 비트라인 쌍에 전압차이를 두고 워드라인에 일정크기의 전압을 인가하여 쓰기동작을 수행한다. 이는 공급전압 보다 낮은 소신호 전압으로 워드라인과 비트라인을 구동하여 메모리 셀의 데이터를 저장하고 읽어낼 수 있어서 동작 소비전력이 적다. 아울러 셀 누셀전류 경로의 감소로 인해 대기 소모전력 또한 개선되는 장점이 있다. 0.18-${\mu}m$ CMOS 공정으로 1.8-V, 16-kbit SRAM test chip을 제작하여 제안한 회로기술을 검증하였고, 칩 면적은 $0.2156\;mm^2$이며 access 속도는 17.5 ns 이다. 동일한 환경에서 구현한 종래의 6-트랜지스터 SRAM과 비교하여 읽기동작시 30% 쓰기동작시 42% 동작소비전력이 적고, 대기전력 또한 64% 적게 소비함을 관찰하였다.
단일 셀에서 비휘발성 및 고속의 휘발성 메모리를 모두 구동할 수 있는 다기능 메모리는 모바일 기기 및 embedded 장치의 폭발적인 성장에 있어 그 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근 이러한 fusion기술을 응용한 unified RAM (URAM)과 같은 다기능 메모리의 연구가 주목 받고 있다. 이러한 다목적 메모리는 주로 silicon on insulator (SOI)기반의 1T-DRAM과 SONOS기술 기반의 비휘발성 메모리의 조합으로 이루어진다. 하지만 이런 다기능 메모리는 주로 단결정기반의 SOI wafer 위에서 구현되기 때문에 값이 비싸고 사용범위도 제한되어 있다. 따라서 이러한 다기능메모리를 다결정 실리콘을 이용하여 제작한다면 기판에 자유롭게 메모리 적용이 가능하고 추후 3차원 적층형 소자의 구현도 가능하기 때문에 다결정실리콘 기반의 메모리 구현은 필수적이라고 할 수 있겠다. 본 연구에서는 다결정실리콘을 이용한 channel recessed구조의 다기능메모리를 제작하였으며 각 1T-DRAM 및 NVM동작에 따른 memory 특성을 살펴보았다. 실험에 사용된 기판은 상부 비정질실리콘 100 nm, 매몰산화층 200 nm의 SOI구조의 기판을 이용하였으며 고상결정화 방법을 이용하여 $600^{\circ}C$ 24시간 열처리를 통해 결정화 시켰다. N+ poly Si을 이용하여 source/drain을 제작하였으며 RIE시스템을 이용하여 recessed channel을 형성하였다. 상부 ONO게이트 절연막은 rf sputter를 이용하여 각각 5/10/5 nm 증착하였다. $950^{\circ}C$ N2/O2 분위기에서 30초간 급속열처리를 진행하여 source/drain을 활성화 하였다. 계면상태 개선을 위해 $450^{\circ}C$ 2% H2/N2 분위기에서 30분간 열처리를 진행하였다. 제작된 Poly Si MFM에서 2.3V, 350mV/dec의 문턱전압과 subthreshold swing을 확인할 수 있었다. Nonvolatile memory mode는 FN tunneling, high-speed 1T-DRAM mode에서는 impact ionization을 이용하여 쓰기/소거 작업을 실시하였다. NVM 모드의 경우 약 2V의 memory window를 확보할 수 있었으며 $85^{\circ}C$에서의 retention 측정시에도 10년 후 약 0.9V의 memory window를 확보할 수 있었다. 1T-DRAM 모드의 경우에는 약 $30{\mu}s$의 retention과 $5{\mu}A$의 sensing margin을 확보할 수 있었다. 차후 engineered tunnel barrier기술이나 엑시머레이저를 이용한 결정화 방법을 적용한다면 device의 특성향상을 기대할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 다결정실리콘을 이용한 다기능메모리를 제작 및 메모리 특성을 평가하였다. 제작된 소자의 단일 셀 내에서 NVM동작과 1T-DRAM동작이 모두 가능한 것을 확인할 수 있었다. 다결정실리콘의 특성상 단결정 SOI기반의 다기능 메모리에 비해 낮은 특성을 보여주었으나 이는 결정화방법, high-k절연막 적용 및 engineered tunnel barrier를 적용함으로써 해결 가능하다고 생각된다. 또한 sputter를 이용하여 저온증착된 O/N/O layer에서의 P/E특성을 확인함으로써 glass위에서의 MFM구현의 가능성도 확인할 수 있었으며, 차후 system on panel (SOP)적용도 가능할 것이라고 생각된다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 단말기의 자원 및 컴퓨팅 파워의 효율적 사용이 필수적이다. 특히, 이동 단말기에 내장된 소프트웨어의 수행에 있어 메모리 효율성 에너지 효율성, 그리고 처리 효율성이 요구된다. 본 논문은 자원이 제약되어 있는 이동 단말기에서의 XML 데이타에 대한 질의 처리에 관한 것이다. 메모리 용량이 크지 않은 단말기의 경우 대량의 XML 데이타에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술이 활용되어야 한다. 최근에 제시된 XFrag는 홀-필러 모델을 이용하여 XML 데이타를 XML 조각으로 분할하여 스트림으로 전송하고 처리할 수 있는 기법이다. 이는 메모리가 부족한 이동 단말기에서 조각 스트림으로부터 XML 데이타를 재구성하지 않고 질의 처리를 가능하게 한다. 그러나 홀-필러 모델을 사용할 경우 홀과 필러에 대한 부가적인 정보를 저장해야 하므로 메모리 효율성이 높지 못하다. 본 논문에서는 XML 데이타의 구조 정보를 표현하는 XML 레이블링 기법을 이용하여 XML 데이타를 조각으로 분할하여 처리하는 새로운 기법 XFLab을 제시한다. 구현 및 성능 실험 결과 XFLab이 XFrag보다 메모리 사용량과 처리 시간 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다.
Nickel oxide thin films exhibit the resistive switching as a function of applied voltages. The switching phenomena involve low and high resistance states after electroforming. The electrical features are believed to be associated with the formation and rupture of filaments. The set and reset behaviors are controlled by the oxidation and reduction of filaments. The indirect evidence of filaments is corroborated by the presence of nanocrystalline nickel oxides found in high-resolution transmission electron microscopy. The insertion of insulating layers seems to control the current-voltage characteristics by preventing the continuous formation of conductive filaments, potentially leading to artificial control of resistive behaviors in NiO-based systems.
기가비트의 속도를 넘는 고속 네트워크상에서 TCP/IP를 사용할 경우 호스트 CPU에서 TCP/IP를 처리하는데 많은 부하가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 네트워크 어댑터에서 TCP/IP를 처리하는 TCP/IP Offload Engine(TOE)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 임베디드 시스템에 리눅스를 사용하여, TOE와 Remote Direct Memory Access(RDMA) 메커니즘을 구현하였고 그 동작 방식을 보인다. 실험을 통해 구현된 메커니즘들을 검증하였으며, 각 구간별로 소요시간을 측정하였다. 본 논문에서는 이러한 실험 결과를 바탕으로, 추후 기가비트 환경에 적합한 TOE 및 RDMA 메커니즘의 구한 방안을 제안한다.
A single DSP implementation of 3D sound movement is described. With the use of a realtime 3D acoustic image localization algorithm, an efficient approach is devised for synthesizing the 3D sound movement by interpolating only two parameters of "delay" and "gain". Based on this algorithm, the realtime 3D sound synthesis is performed by a commercially available 16-bit fixed-point DSP with computational labor of 65 MIPS and memory space of 9.6k words, which demonstrates that the algorithm call be used even for the mobile applications.
Because of the demands for high performance and high integrated system, the needs for optimal platform becomes more importance. Optimal platform can handle more data effectively with same resources. AMBA(Advanced Microprocessor Bus Architecture)$^{TM}$ defines on-chip communication standard for designing high performance embedded micro-controllers. It is consisted of AHB, ASB and APB. It can support fast implementation and reliability in system that is composed with reusable IPs. DMAC is one of master in system and generate master signals of AHB to communicate data from one slave(peripheral or memory) to another slave. It can reduce burden of CPU and increase system performance. We designed DMAC based on AMBA and it supports 13 Channels. Each channel can be controlled by software program. It decides channel's priority using round-robin method. It can support P2P, P2M, M2P and P2P communication.
In this paper, we implemented a vocabulary-independent speech recognizer using the TMS320VC33 DSP. For this implementation, we had developed very small-sized recognition engine based on diphone sub-word unit, which is especially suited for embedded applications where the system resources are severely limited. The recognition accuracy of the developed recognizer with 1 mixture per state and 4 states per diphone is 94.5% when tested on frequently-used 2000 words set. The design of the hardware was focused on minimal use of parts, which results in reduced material cost. The finally developed hardware only includes a DSP, 512 Kword flash ROM and a voice codec. In porting the recognition engine to the DSP, we introduced several methods of using data and program memory efficiently and developed the versatile software protocol for host interface. Finally, we also made an evaluation board for testing the developed hardware recognition module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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