• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4648-4663
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• 2020

This paper proposes the Lempel-Ziv 4(LZ4) compression accelerator optimized for scale-out servers in data centers. In order to reduce CPU loads caused by compression, we propose an accelerator solution and implement the accelerator on an Field Programmable Gate Array(FPGA) as heterogeneous computing. The LZ4 compression hardware accelerator is a fully pipelined architecture and applies 16 dictionaries to enhance the parallelism for high throughput compressor. Our hardware accelerator is based on the 20-stage pipeline and dictionary architecture, highly customized to LZ4 compression algorithm and parallel hardware implementation. Proposing dictionary architecture allows achieving high throughput by comparing input sequences in multiple dictionaries simultaneously compared to a single dictionary. The experimental results provide the high throughput with intensively optimized in the FPGA. Additionally, we compare our implementation to CPU implementation results of LZ4 to provide insights on FPGA-based data centers. The proposed accelerator achieves the compression throughput of 639MB/s with fine parallelism to be deployed into scale-out servers. This approach enables the low power Intel Atom processor to realize the Hadoop storage along with the compression accelerator.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.324-332
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• 2014

This paper presents a programmable System-On-a-chip for various embedded applications that need Neural Network computations. The system is fully implemented into Field-Programmable Gate Array (FPGA) based prototyping platform. The SoC consists of an embedded processor core and a reconfigurable hardware accelerator for neural computations. The performance of the SoC is evaluated using real image processing applications, such as optical character recognition (OCR) system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1681-1688
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• 2017

본 논문에서는 FPGA와 Nor-Flash를 사용하여 컬러 라인 스캔 카메라를 위한 고속 신호처리 하드웨어 시스템을 구현하였다. 기존의 시스템에서는 소프트웨어를 기반으로 한 고속 DSP가 적용되어 왔고 주로 RGB 개별 논리에 의해 결함을 검출하는 방법이었지만 본 논문에서는 RGB-HSL 변환기, FIFO, HSL 풀-컬러 결함 디코더 및 이미지 프레임 버퍼로 구성된 하드웨어 기반의 결함 검출기를 제안하였다. 결함 검출기는 RGB에서 HSL로의 색상 공간 변환을 위한 하드웨어 기반 룩업테이블과 4K HSL 풀-컬러 결함 디코더로 구성되어 있다. 또한 단일 라인 데이터 기반의 로컬 픽셀 처리 대신 2차원 배열 구조의 이미지 단위 처리를 위해 라인 데이터 축적용 이미지 프레임을 포함한다. 설계된 시스템을 기존의 곡물 선별기에 적용하여 땅콩을 대상으로 선별해 본 결과 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권7호
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• pp.422-430
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• 2002

주어진 논리 회로를 시분할 FPGA 칩으로 효과적으로 합성하기 위해서는 전체 회로를 여러 개의 부분회로로 나눈 후, 각 부분 회로가 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 하여야 한다. 이를 위해 칩에 대한 시간별 재구성 정보를 미리 만들어, 칩 내부의 특정 메모리 영역에 저장하여 두었다가 정해진 시간대가 되면 칩 전체를 재구성하도록 하여야 한다. 그런데, 시분할 FPGA 합성에서 사용하는 세부적인 재구성 기법(일반적으로 스케쥴링이나 다중 회로 분할 기법을 사용)에 따라 동일 시간대에 필요한 LUT의 개수, 즉 FPGA의 용량이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 LUT 개수에 대한 하한을 추정함으로써 재구성 기법에 관계없이 필요한 최소한의 LUT 개수를 파악한다. 만일, 기존의 재구성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 재구성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 제공할 수 있다. 실험 결과, 실험한 대부분의 예제에서, 기존의 연구 결과에서 출력한 결과와 본 논문에서 제안한 방법으로 추정한 하한이 정확히 일치하는 것을 발견할 수 있었는데, 이는 기존의 합성 시스템에서 생성한 결과의 최적성을 확인하게 하는 한편, 본 논문에서 제안한 하한 추정의 정확성을 반증하는 것으로 해석될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권4호
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• pp.372-381
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• 2001

본 논문에서는 대한민국 표준 128비트 블록 암호알고리즘인 SEED를 하나의 FPGA에 사상될 수 있도록 설계한다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 설계하고 회로는 라운드키 생성부, F함수부, G함수부, 라운드 처리부, 제어부, I/O부로 구성한다. 본 논문에서 SEED는 FPGA를 대상으로 설계하나 ASIC이나 코어(core)를 사용하는 설계 등에 응용될 수 있도록 구현대상을 정하지 않고(technology independent) 범용적으로 설계한다. SEED구조상 많은 하드웨어 자원을 필요로 하는 점 때문에 구현 시 자원제한에 의한 문제점을 최소화하기 위해 F함수부와 라운드 키 생성부에서 사용되는 G 함수를 각각 1개씩 구현하고 이를 순차적으로 사용함으로써 게이트 수를 최소화하여 부가적인 하드웨어 없이 모든 SEED알고리즘이 하나의 FPGA 내에 구현되도록 한다. SEED는 Altera FLEX10K100에서 구현할 경우 FPGA 사용률이 약 80%이고 최대 28Mhz clock에서 동작하여 14.9Mbps로 암호화를 수행할 수 있다. 설계된 SEED는 공정기술과 무관하고 공정기술의 변경에 따른 부가 하드웨어가 전혀 필요 없이 하나의 FPGA로 설계되었다. 따라서 SEED의 구현이나 이를 사용하는 시스템 제작 등에 쉽게 응용할 수 있으리라 사료된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.251-259
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• 2008

This paper presents the hardware design of a 32bit floating point based processor. The processor can perform nonlinear functions such as sinusoidal functions, exponential functions, and other mathematical functions. Using the Taylor series and Newton - Raphson method, nonlinear functions are approximated. The processor is actually embedded on an FPGA chip and tested. The numerical accuracy of the functions is compared with those computed by the MATLAB and confirmed the performance of the processor.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1998년도 종합학술발표회논문집
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• pp.483-493
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• 1998

본 논문에서 DES를 대체하기 위해 몇 년에 걸쳐 제안된 관용 암호알고리즘의 하나인 IDEA(International Data Encryption Algorithm)의 구현을 제안하고자 한다. IDEA의 암호화 수행시간의 개선을 위하여 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용하여 하드웨어로 설계하였고 설계된 알고리즘은 EDA tool인 Synopsys를 사용하여 Synthesis하였으며, Xilinx의 FPGA XC4052XL을 이용하여 One Chip화 시켰다. 입력 클럭으로 30MHz를 사용하였을 때, data arrival time은 780.09ns였으며, 80.01 Mbps의 속도로 동작하였다. 본 논문은 설계 언어로서 VHDL을 사용하였고, FPGA Chip에 구현하여 동작 확인을 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2998-3000
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• 2000

본 논문에서는 BNN, 블록기반 신경망 모델을 재구성가능 하드웨어(FPGA)로 설계한다. 블록기 반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬 수 있다. 블록기반 신경망의 구조와 가중치를 표현하는 바이너리 스트링을 오프라인으로 진화시킨 후, 재구성가능 하드웨어로 구현한다. FPGA로 구현된 블록기반 신경망의 성능을 확인하기 위하여 간단한 성능시험에 사용되는 대표적인 패턴들을 사용하여 블록기반 신경망의 패턴분류 성능을 알아본다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.202-207
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• 2013

본 논문은 기존의 FAST와 BRIEF 알고리즘을 Zynq-7000 Soc Platform에서 하드웨어로 구현했다. 대표적으로 SIFT 나 SURF 알고리즘을 사용하여 특징점 기반 하드웨어 가속기로 구현 하지만, 하드웨어 비용과 내부 메모리가 많이 필요하다. 제안하는 FAST & BRIEF 가속기는 기존의 SIFT 나 SURF 가속기 보다 내부 메모리 사용량을 약 57%, 하드웨어 비용을 약 70% 정도 감소하고, 수행 시간은 Clock 당 0.17 Pixel를 처리한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권1호
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• pp.59-62
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• 2018

The delay between input action and visual interface feedback ("Latency") in a touchscreen inking task reduces the user's performance. When the latency is less than 2.38ms, the user cannot perceive the latency in dragging task. This value is difficult to achieve on recent touchscreens and general purpose computers. So, methods of predicting touch points to reduce perceptible latency has been proposed. In general, touch points prediction is not perfect. When using point prediction, feedback of the predicted points is displayed on the screen, after a while, erased when the actual points are displayed. When this task is implemented by software, it causes additional latency to work to erase predicted points feedback. It therefore propose a platform for rendering point prediction feedback without additional latency by the FPGA. This platform transmits input points and HDMI signals rendering feedback of input points to the FPGA. The FPGA draws the feedback of points predicted based on the input points on the HDMI and displays the screen. Since hardware rendering changes the HDMI signal every frame, it does not require erasing work and rendering can be done within an early time regardless of the amount of rendering, so we will reduce the latency.