• 제목/요약/키워드: Embedded memory

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채널 등화기를 내장한 2.0GS/s 5비트 전류 모드 ADC 기반 수신기 (A 2.0-GS/s 5-b Current Mode ADC-Based Receiver with Embedded Channel Equalizer)

  • 문종호;정우철;김진태;권기원;전영현;전정훈
    • 전자공학회논문지
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    • 제49권12호
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    • pp.184-193
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    • 2012
  • 본 논문에서는 고속 직렬 링크에 사용할 수 있는 5비트 2.0GS/s 2-way time interleaved 파이프라인 ADC 기반의 수신기를 소개한다. 샘플링 주파수를 높이기 위해, ADC 각 단은 트랙킹과 증폭이 동시에 수행되는 전류 모드 구조를 사용하였다. 또한 ADC 각단에 1-tap FIR 등화기를 탑재하여 별도의 디지털 후처리 없이 채널의 ISI를 감소시켰다. 제안한 수신기는 110nm 공정을 사용하여 설계하였다. 메모리를 제외한 수신기는 $0.58{\times}0.42mm^2$의 크기를 갖고, 동작전압 1.2V에서 91mW의 전력을 소모한다. 시뮬레이션 결과 2.0GS/s 샘플링 주파수에서 20MHz의 입력 주파수와 Nyquist 주파수인 1.0GHz 입력신호에 대하여 동일하게 26.0dB의 SNDR과 4.0비트의 ENOB특성을 확보하였다.

라벨 트리 데이터의 빈번하게 발생하는 정보 추출 (Frequently Occurred Information Extraction from a Collection of Labeled Trees)

  • 백주련;남정현;안성준;김응모
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.65-78
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    • 2009
  • 트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.

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NMF와 LDA 혼합 특징추출을 이용한 해마 학습기반 RFID 생체 인증 시스템에 관한 연구 (A Study on the RFID Biometrics System Based on Hippocampal Learning Algorithm Using NMF and LDA Mixture Feature Extraction)

  • 오선문;강대성
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권4호
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    • pp.46-54
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    • 2006
  • 최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

실시간 화재 특징 추출을 위한 임베디드 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색 (Design Space Exploration of Embedded Many-Core Processors for Real-Time Fire Feature Extraction)

  • 서준상;강명수;김철홍;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.1-12
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    • 2013
  • 본 논문에서는 많은 연산량이 요구되는 화재 특징 추출 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간을 탐색한다. 최적의 매니코어 디자인 공간을 선택하기 위해 매니코어를 구성하는 프로세서 엘리먼트 (PE)의 개수와 로컬 메모리 사이즈를 변화시키면서 시뮬레이션을 수행하여 성능, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율에서 최적인 매니코어 구조를 결정한다. 본 논문에서는 $256{\times}256$ 해상도의 30 프레임으로 구성된 화재/비화재 비디오 영상을 대상으로 하여 움직임 검출, 색상 분할 및 이산 웨이블릿 변환으로 구성된 화재 특징 추출 알고리즘을 여섯가지 매니코어 구조(PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, 16,384)를 사용하여 모의 실험한 결과, 모든 화재/비화재 비디오 영상에 대해1,024개와 4,096개의 PE를 갖는 매니코어 구조가 각각 최적의 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였다. 또한, 실험에서 사용한 여섯가지 매니코어 구조 모두가 실시간 비디오 처리에서 요구되는 초당 30 프레임 처리 기준을 만족하였다.

IC신용카드(EMV)를 이용한 T-커머스 결제처리 모듈 개발 (Development of T-commerce Processing Payment Module Using IC Credit Card(EMV))

  • 최병규;이동복;김병곤;허신
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제19A권1호
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    • pp.51-60
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    • 2012
  • 일반적으로 스마트카드라고 불리는 IC(Integrated Circuit)카드는 작은 크기의 마이크로칩(MPU)과 메모리, EEPROM, 카드 운영체제(COS) 및 보안 알고리즘을 내장하고 있다. 이러한 IC카드는 금융(카드,은행,증권 등), 교통, 통신, 의료, 전자여권, 멥버쉽 회원관리 등 거의 모든 산업분야에서 이용되고 있다. 최근 방송통신융합 및 TV의 스마트기기화 추세에 따라 TV전자상거래(T-커머스)가 방송산업의 신성장 동력이 되면서 T-커머스 지불결제 방법으로 IC카드를 이용하는 등 응용분야가 증가하고 있다. 예를 들어, T-커머스에서 IC신용카드(또는 IC현금카드)를 이용하여 결제를 하거나, IC현금카드를 이용하여 ATM과 같은 방식으로 TV뱅킹 서비스를 제공한다. 하지만 아직까지 대부분의 T-커머스 신용카드 결제 서비스는 리모콘을 이용한 카드정보 입력 방식을 이용하고 있기 때문에 고객 편의성이 크게 떨어지고, 카드정보 저장 및 노출 등 보안성에 있어서 취약성을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 IC신용카드 결제 표준기술인 EMV기술을 이용한 TV전자 지불 결제시스템 구현을 위한 결제처리 모듈을 개발하였다.

내장형 시스템을 위한 선택적 뱅크 알고리즘을 이용한 데이터 캐쉬 시스템 (Data Cache System based on the Selective Bank Algorithm for Embedded System)

  • 정보성;이정훈
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제16A권2호
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    • pp.69-78
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    • 2009
  • 캐쉬의 성능을 향상시키는 가장 효과적인 방법은 프로그램 수행 특성에 내재되어 있는 시간적 (temporal locality) 지역성과 공간적 지역성(spatial locality)을 활용하는 것이다. 본 논문은 프로그램 수행 특성에 적합한 시간적/공간적 지역성을 이용하기 위한 뱅크 선택 메커니즘을 가진 고성능 저전력 캐쉬 구조를 제안하였다. 제안하는 캐쉬 시스템은 다른 블록 크기와 다른 연관도를 가지는 두개의 캐쉬로 구성되어 진다. 즉 작은 블록 크기를 지원하는 직접사상 구조의 주 캐쉬(main direct-mapped cache)와 큰 블록을 지원하는 완전연관 버퍼 (fully associative buffer)로 구성되어 진다. 특히 주 캐쉬는 저전력을 위해 2-뱅크로 구성되며, 완전연관 버퍼에서 선택되어진 작은 블록은 제안된 뱅크 선택 알고리즘에 의해 주 캐쉬의 뱅크에 저장된다. 제안된 뱅크 선택 알고리즘과 3비트 상태 비트를 이용하여 시간적 지역성이 높은 데이터들을 주 캐쉬에 선택적으로 저장함으로써 고성능의 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘은 또한 충돌 미스 (conflict miss)와 캐쉬 오염 (cache pollution)을 효과적으로 줄여준다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 평균 접근 실패율의 경우 Mibench 응용군에 대해 Victim 캐쉬에 비해 23%, STAS 캐쉬에 비해 32%의 감소효과를 보여준다. 평균 메모리 접근 시간의 경우 Victim 캐쉬에 비해 14%, STAS 캐쉬에 비해 18%의 감소효과를 얻을 수 있었다. 에너지 소비의 관점에서도 제안된 캐쉬 시스템은 Victim 캐쉬와 STAS 캐쉬에 비해 약 10% 감소 효과를 얻을 수 있었다.

모바일 IP 스토리지 상에서 멀티미디어 컨텐츠 실행을 위한 효율적인 무선랜 장치 전력제어 기법 (An Efficient WLAN Device Power Control Technique for Streaming Multimedia Contents over Mobile IP Storage)

  • 남영진;최민석
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제16A권5호
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    • pp.357-368
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    • 2009
  • 플래시 메모리와 하드디스크의 저장 공간 제약을 문제를 극복하기 위한 방법으로 모바일 IP 스토리지가 제안되었다. 모바일 IP 스토리지는 무선 IP 네트워크를 통하여 모바일 장치에 거의 무제한적인 저장 공간을 제공한다. 하지만, 모바일 IP 스토리지를 이용한 멀티미디어 컨텐츠 스트리밍 시 무선랜 장치의 지속적인 전력소모로 인해 모바일 장치의 배터리 수명이 급격히 감소하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 모바일 IP 스토리지를 통하여 멀티미디어 컨텐츠를 실행할 시에 무선랜 장치의 전력을 효율적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선반입 버퍼 입출력 모듈, 무선랜 장치 전력제어 모듈, 선반입 버퍼 재구성 모듈로 구성되어 있다. 또한, 제안된 기법은 멀티미디어 컨텐츠의 품질에 적응적으로 선반입 버퍼의 크기를 자동적으로 결정하고 멀티미디어 컨텐츠가 실행되는 동안 On-Off 동작을 기반으로 무선랜 장치 전력 상태를 동적으로 제어한다. 제안된 기법의 성능을 임베디드 리눅스 2.6.11, 인텔 iSCSI 참조코드, 무선랜 장치를 이용하는 PXA270기반 모바일 장치 상에서 평가한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법이 전력제어를 하지 않을 때에 비해 QVGA급 멀티미디어 컨텐츠 실행 시 무선랜 카드의 에너지 소모를 최대 8.5배 정도 감소시킴을 보인다.

필터 캐쉬의 저온도 유지를 위한 프로세서 설계 기법 (Processor Design Technique for Low-Temperature Filter Cache)

  • 최홍준;양나라;이정아;김종면;김철홍
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.1-12
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    • 2010
  • 지난 수십 년 동안 프로세서의 성능은 크게 발전하여 왔다. 하지만, 공정 기술의 발달에 기인한 프로세서의 급속한 성능 향상은 최근 들어 몇 가지 문제점들에 직면하고 있다. 반도체 공정 기술이 크게 발전하면서 회로 집적도가 급속도로 높아짐에 따라서 단위 면적당 소모되는 전력량의 증가와 그에 따른 열섬 현상이 대표적인 문제점으로 인식되고 있다. 이와 같은 최근 상황에서, 최신의 프로세서를 설계할 때에는 전력 효율성 향상과 온도 제어 기술이 반드시 함께 고려되어야만 한다. 본 논문에서는 프로세서에서 소비되는 전력의 상당 부분을 차지하고 있는 명령어 캐쉬의 전력 효율성을 향상시키기 위해 사용되는 대표적인 기법 중 하나인 필터 캐쉬 구조에서 발생하는 필터 캐쉬의 온도 상승 문제를 해결하기 위한 기법을 제안함으로써 저전력과 저온도 유지를 동시에 해결하고자 한다. 제안하는 변형 필터 캐쉬 구조는 세 가지로 분류된다. 프로세서가 명령어를 요청 시 필터 캐쉬와 메인 캐쉬를 선택적으로 접근하도록 하는 바이패스 필터 캐쉬 구조, 동일한 크기의 필터 캐쉬를 하나 더 추가하여 기존의 필터 캐쉬와 추가한 필터캐쉬를일정시간동안 번갈아 접근하도록하는 중복필터캐쉬구조, 그리고기존의필터캐쉬를두 개의독립된 필터 캐쉬로 분할하여 요청 명령어에 따라선택적으로 접근되도록 하는 분할필터 캐쉬 구조이다. 본논문에서는 제안된 변형 필터 캐쉬 기법들의 효율성을 정확하게 측정하기 위하여 Wattch 시뮬레이터와 Hotspot을 사용하여 모의실험을 수행한다. 모의실험결과, 본 논문에서 제안하는 세 가지 기법 중 분할 필터 캐쉬 구조가 저온도 필터 캐쉬유지에 가장 적합한 구조임을 확인할 수 있다.

딥러닝 기반 한국어 실시간 TTS 기술 비교 (Comparison of Korean Real-time Text-to-Speech Technology Based on Deep Learning)

  • 권철홍
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권1호
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    • pp.640-645
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    • 2021
  • 딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.

ECDSA 하드웨어 가속기가 내장된 보안 SoC (A Security SoC embedded with ECDSA Hardware Accelerator)

  • 정영수;김민주;신경욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.1071-1077
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    • 2022
  • 타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography; ECC) 기반의 공개키 기반구조 구현에 사용될 수 있는 보안 SoC(system-on-chip)를 설계하였다. 보안 SoC는 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (elliptic curve digital signature algorithm; ECDSA)용 하드웨어 가속기가 AXI4-Lite 버스를 통해 Cortex-A53 CPU와 인터페이스된 구조를 갖는다. ECDSA 하드웨어 가속기는 고성능 ECC 프로세서, SHA3 (secure hash algorithm 3) 해시 코어, 난수 생성기, 모듈러 곱셈기, BRAM (block random access memory), 그리고 제어 FSM (finite state machine)으로 구성되며, 최소의 CPU 제어로 ECDSA 서명 생성과 서명 검증을 고성능으로 연산할 수 있도록 설계되었다. 보안 SoC를 Zynq UltraScale+ MPSoC 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 하였으며, 150 MHz 클록 주파수로 동작하여 초당 약 1,000번의 ECDSA 서명 생성 또는 서명 검증 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다. ECDSA 하드웨어 가속기는 74,630개의 LUT (look-up table)와 23,356개의 플립플롭, 32kb BRAM 그리고 36개의 DSP (digital signal processing) 블록의 하드웨어 자원이 사용되었다.