본 논문에서는 FPGA를 이용하여 산업용 구동장치로 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 디지털 전류 제어시스템을 구현하였다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 FPGA를 설계하였으며 이 FPGA는 PWM 발생부, PWM 보호부, 회전속도 검출부, 프로그램 폭주 방지부, 인터럽트 발생부, 디코더 로직부, 신호 지연 발생부 및 디지털 입·출력부로 각각 구성되어있다. 본 FPGA의 설계시 고속처리의 문제점을 해결하기 위해 클럭전용핀을 활용하였으며 또한 40 MHz에서도 동작할 수 있는 삼각파를 만들기 위해 업다운 카운터와 래치부를 병렬 처리함으로써 고속화하였다. 특히 삼각파와 각종 레지스터를 비교 연산할 때 많은 팬아웃 문제에 따른 게이트 지연(gate delay) 요소를 줄이기 위해 병렬 카운터를 두어 고속화를 실현하였다. 아울러 삼각파의 진폭과 주파수 및 PWM 파형의 데드 타임 등을 소프트웨어적으로 가변 하도록 하였다. 이와 같은 기능들을 FPGA로 구현하기 위하여 퀵로직(Quick Logic)사의 pASIC 2 SpDE와 Synplify-Lite 합성툴을 이용하여 로직을 합성하였다. 또한 Verilog HDL 환경에서 최악의 상황들(worst cases)에 대한 최종 시뮬레이션이 성공적으로 수행되었다. 아울러 구현된 FPGA를 84핀 PLCC 형태의 FPGA로 프로그래밍 한 후 3상 유도전동기의 디지털 전류 제어 시스템에 적용하였다. 이를 위해 DSP(TMS320C31-40 MHz)와 FPGA, A/D 변환기 및 전류 변환기(Hall CT) 등을 이용하여 3상 유도 전동기의 디지털 전류 제어 시스템을 구성하였으며, 디지털 전류 제어의 효용성을 실험을 통해 확인하였다.
다수의 FPGA로 구성된 에뮬레이터에서 FPGA간의 연결구조와 신호의 전송방법은 에뮬레이터의 확장성과 검증속도를 결정하는 중요한 요소이다. 기존의 에뮬레이터는 검증 대상이 되는 회로의 크기가 커짐에 비례하여 에뮬레이션의 속도가 현저하게 느려지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 자원이용률을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 에뮬레이션의 속도도 크게 높일 수 있는 새로운 에뮬레이터 구조를 제안한다. 제안되는 에뮬레이터는 계층적인 환형 토폴로지 구조를 가지고 파이프라인의 환형으로 FPGA들을 연결하여 FPGA의 핀한곌르 극복하고, 이와 같은 연결구조를 이용하여 다양한 IP들의 통합도 매우 용이하게 함으로써 설계검증 난이도가 설계자의 검증 능력을 쉽게 초과할 수 있는 시스템 수준에서의 검증도 최소한 수십 ㎒ 속도의 에뮬레이션으로 효과적으로 가능하게 한다.
본 논문에서는 이미지 센서와 외부의 구성요소 들과의 정합 모듈을 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 설계하였다. 일반적으로, 저준위 이미지의 데이터를 동기화하기 위하여 SRAM이 요구된다. 본문에서는 신호와 픽셀 단위의 크기를 가진 이미지 신호를 동기화하기 위하여 FPGA를 사용하여 인터페이스의 정합 모듈을 설계함을 목적으로 한다. 본 논문에서는 픽셀 단위로 구현함으로써 고화질의 이미지를 얻을 수 있다. 사용한 이미지 센서와 TFT-LCD의 동작 주파수는 각각 50MHz와 6.5MHz이다. 또한, 구현한 대부분의 제어부는 FPGA에 내장되어 있고 Altera사의 Quartus II 저작도구를 사용하였으며, 설계된 논리 게이트의 수는 33,216 개다.
본 논문에서는 높은 에러정정 효율을 보이는 터보코드 알고리즘을 FPGA H/W(hardware) 자원 내에 효율적으로 구현하였다. 본 논문은 구속장의 크기가 3, 1/3 인코더, 2048 사이즈의 랜덤 인터리버에 기반한 터보코드 알고리즘을 사용한다. 제안된 H/W는 델타를 이용하여 알파와 베타를 연산하는 MAP 블록과 각 값들을 저장하는 버퍼 및 람다의 계산을 위한 곱셈기와 람다를 저장하는 버퍼로 구성된다. 제안된 알고리즘과 하드웨어 구조는 C++ 언어를 이용하여 검증하였고, VHDL을 이용하여 하드웨어 구현한 후 FPGA에 적용하여 무선통신 환경에서 성능에 대한 유효성을 보였다. 구현된 H/W는 VERTEX4 XC4VFX12-12-SF363의 FPGA를 타겟으로 하였고 최대 131.533MHz (7.603ns)에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
Recent some SoC FPGA Releases that integrate ARM processor and FPGA fabric show better performance compared to the ASIC SoC used in typical embedded image processing system. In this study, using the above advantages, we implement a SoC FPGA-based Real-Time Object Recognition and Tracking System. In our system, the video input and output, image preprocessing process, and background subtraction processing were implemented in FPGA logics. And the object recognition and tracking processes were implemented in ARM processor-based programs. Our system provides the processing performance of 5.3 fps for the SVGA video input. This is about 79 times faster processing power than software approach based on the Nios II Soft-core processor, and about 4 times faster than approach based the HPS processor. Consequently, if the object recognition and tracking system takes a design structure combined with the FPGA logic and HPS processor-based processes of recent SoC FPGA Releases, then the real-time processing is possible because the processing speed is improved than the system that be handled only by the software approach.
본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하는 실시간 차선 및 차량인식 시스템의 구현에 대하여 기술한다. 실시간 시스템의 구현을 위해서 FPGA와 DSP의 역할을 효율적으로 분할할 필요성이 있다. 시스템의 알고리즘을 특정요소 추출부분을 기준으로 분할하여 대량의 영상정보를 이용하여 소량의 특정요소를 추출하는 과정을 FPGA로 구현하고 추출된 특정요소를 사용하여 차선과 차량을 정의하고 추적하는 부분을 DSP에서 수행하게 하고, FPGA와 DSP의 효율적 연동을 위한 인터페이스 구성을 제안함으로써 실시간 처리가 가능한 시스템 구조를 제안한다. 실험 결과 제안한 실시간 차선 및 차량인식 시스템은 $640{\times}480$ 크기를 갖는 비디오 영상 입력에 대해 약 15 (frames/sec)로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.
본 논문에서는 항공기와 지상국 사이의 방위정보와 거리를 측정하는 전술항공운행 장비인 TACAN(tactical air navigation)을 위한 디지털 회로를 FPGA로 구현하였다. TACAN의 신호처리를 위한 모든 기능을 하나의 FPGA에 집적하여 구현하였다. 제안한 하드웨어는 입력 인터페이스, 레지스터 파일, 디코더, 신호 발생기, 그리고 주 제어기로 구성된다. 구현한 하드웨어는 TACAN이 요구하는 방위정보를 위한 펄스쌍 그룹을 생성하는 기능과 거리를 측정하기 위한 항공기 응답 기능을 모두 포함하고 있고, 그 밖에 지상국의 ID를 제공하는 기능 등을 모두 포함하였다. 제안한 하드웨어는 ALTERA의 FPGA를 이용하여 구현하였고, 7,071개의 logic element를 사용한다.
신경 회로망을 구현하기 위해 다양한 시도들이 이루어지고 있으며, 하드웨어적인 개선을 위해 전용 칩 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신경 회로망을 웨어러블 디바이스에 적용하기 위해서는 소형화와 저전력 동작이 필수적이다. 이러한 관점에서 적합한 구현 방법은 FPGA (field programmable gate array)를 사용한 디지털 회로 설계이다. 이 시스템을 구현하기 위해서는 성능 향상을 위해 신경 회로망의 많은 부분을 차지하는 학습 알고리즘을 FPGA 내에 구현하여야 한다. 본 논문에서는 FPGA를 이용하여 다양한 학습 알고리즘 중 역전파 알고리즘을 구현하였으며, 구현 된 신경 회로망은 OR 게이트 연산을 통해 검증되었다. 또한 이러한 신경 회로망을 활용하여 다양한 사용자의 생체 신호 측정 결과를 분석할 수 있음을 확인하였다.
소형 적외선영상 호밍시스템은 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 지상의 표적을 주야간 적외선 영상을 통하여 표적 정보를 획득하여 실시간 영상처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 CPU와 FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개발의 내용을 설명한다. CPU, FPGA 선정과 영상신호처리를 위한 CPU-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 김발구조의 적외선센서를 제어하기 위한 FPGA를 활용에 대하여 설명한다.
얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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