차량 내 다양한 전자 장치를 제어하기 위해 실시간 직렬 통신 프로토콜인 CAN(controller area network)이 개발되었다. 본 논문에서는 Verilog HDL을 이용하여 CAN 버전 2.0A, 2.0B를 만족하는 CAN 제어기를 설계하였다. 설계된 CAN 제어기는 FPGA로 구현하여 상용 칩과 연결하여 동작을 확인하였다. 0.18um 공정에서 합성하였을 때의 게이트 수는 약 7,800 게이트이다.
This paper describes the design and implementation of a System-on-a-Chip (SoC) for face recognition to use in wearable/mobile products. The design flow starts from the system specification to implementation process on silicon. The entire process is carried out using a FPGA-based prototyping platform environment for design and verification of the target SoC. To ensure that the implemented face recognition SoC satisfies the required performances metrics, time analysis and recognition tests were performed. The motivation behind the work is a single chip implementation of face recognition system for target applications.
This paper describes the design and implementation of a System-on-a-Chip (SoC) for pattern recognition to use in embedded applications. The target Soc consists of LEON2 core, AMBA/APB bus-systems and custom-designed accelerators for Gaussian Pyramid construction, lighting compensation and histogram equalization. A new FPGA-based prototyping platform is implemented and used for design and verification of the target SoC. To ensure that the implemented SoC satisfies the required performances, a pattern recognition application is performed.
차량 내 전자장치에서 효과적인 서브 버스로서 표준화된 저속 직렬 통신 프로토콜인 LIN(local interconnect network)이 개발되었다. 본 논문에서는 LIN 버전 2.2A를 기반으로 LIN 제어기를 Verilog HDL을 이용하여 구현하였다. 구현된 LIN 제어기는 FPGA에서 동작을 확인하였으며 IP 형태로 제공되어 SoC 시스템에 통합이 가능하다. 0.18um 공정에서 합성하였을 때의 게이트 수는 약 2,300 게이트이다.
본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다.
IoT, 무선 센서 네트워크와 같이 제한된 자원을 갖는 응용분야의 보안에 적합하도록 개발된 경량 블록 암호 알고리듬 SPECK의 하드웨어 구현에 관해 기술한다. 블록 암호 SPECK 크립토 코어는 8가지의 블록/키 크기를 지원하며, 회로 경량화를 위해 내부 데이터 패스는 16-비트로 설계되었다. 키 초기화 과정을 통해 복호화에 사용될 최종 라운드 키가 미리 생성되어 초기 키와 함께 저장되며, 이를 통해 연속 블록에 대한 암호화/복호화 처리가 가능하도록 하였다. 또한 처리율을 높이기 위해 라운드 연산과 키 스케줄링이 독립적으로 연산되도록 설계하였다. 설계된 SPECK 크립토 코어를 FPGA 검증을 통해 하드웨어 동작을 확인하였으며, Virtex-5 FPGA 디바이스에서 1,503 슬라이스로 구현되었고, 최대 동작 주파수는 98 MHz로 추정되었다. 180 nm 공정으로 합성하는 경우, 최대 동작 주파수는 163 MHz로 추정되었으며, 블록/키 크기에 따라 154 Mbps ~ 238 Mbps의 처리량을 갖는다.
본 논문은 비디오 처리를 위한 SoC 내에서 다수 개의 프로세싱 블록(마스터)들을 처리할 수 있는 고성능의 메모리 제어기를 설계하였다. 메모리 제어기는 마스터 중재기에 의해 중재되며 이것은 메모리 접근을 요구하는 마스터들의 요구 신호를 받아 데이터를 전송하는 역할을 해주게 된다. 구현된 메모리 제어기는 마스터 선택기, 마스터 중 재기, 메모리 신호 생성기, 명령어 디코더, 데이터 버스, 그리고 메모리 신호 생성기로 구성된다. 제안한 메모리 제어기는 VHDL을 이용하여 설계하였고, 삼성의 메모리 모델을 이용하여 동작을 검증하였다. FPGA 합성 및 검증을 위해서는 ATERA사의 Quartus II를 이용하였고, 구현된 하드웨어는 Cyclone II 칩을 사용하였다. 시뮬레이션을 위해서는 Cadence사의 ModelSim을 이용하였고, FPGA 환경에서 174.28MHz의 주파수로 동작하여, SDRAM의 규격을 모두 만족할 수 있었다.
립리딩은 잡음이 있는 환경에서 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위한 한 방법으로 제안되었다. 기존의 논문들이 소프트웨어 립리딩 방법을 제안하는 것에 반하여, 본 논문에서는 실시간 립리딩을 위한 하드웨어 설계를 제안한다. 실시간 처리와 구현의 용이성을 위하여 본 논문에서는 립리딩 시스템을 이미지 획득 모듈, 특징 벡터 추출 모듈, 인식 모듈의 세 모듈로 분할하였다. 이미지 획득 모듈에서는 CMOS 이미지 센서를 사용하여 입력 영상을 획득하게 하였고, 특징 벡터 추출 모듈에서는 병렬 블록매칭 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 특징벡터를 추출하도록 하였고, 이를 FPGA로 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 인식 모듈에서는 추출된 특징 벡터에 대하여 HMM 기반 인식 알고리즘을 적용하여 발성한 단어를 인식하도록 하였고, 이를 DSP에 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 실시간 립리딩 시스템이 하드웨어로 구현 가능함을 알 수 있었다.
HIL 시뮬레이션은 복잡한 실시간 임베디드 시스템을 개발하고 테스트하는 데 사용되는 기법이다. HIL 테스트는 해양플랜트와 같은 고부가가치 선박인 LNGC의 PMS 성능 검증을 위한 효율적인 플랫폼이 된다. 그러나 국내 조선소를 비롯한 연구기관에서 스스로 HIL 테스트를 수행하기에는 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 전력 공급 장치 / 소비 장치, 제어콘솔, MSBD 로 구성된 FPGA 기반의 PMS-HIL 시뮬레이터를 제안한다. 제안된 HIL시뮬레이션 플랫폼은 실제 장비 데이터를 사용하였고, PMS의 부하 공유 테스트를 수행하였다. 제안된 시스템은 대칭, 비대칭 및 고정 부하분배를 통해 검증하였고 공장수락시험 대체 가능성을 보여 준다. 또한 향후 에너지관리시스템 개발을 비롯한 선박 자동화 및 자율운항을 위한 추가 시스템 개발 시 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.
본 논문에서는 원격 측정 시스템 파라미터에 대한 실시간 업데이트가 가능한 PCM (pulse code modulation) 엔코더 구조에 대해 기술한다. PCM 엔코더 내부에는 FPGA (filed programmable gate array), flash 메모리, 센서 데이터 계측을 위한 아날로그 신호 조절부를 구성하였다. PCM 엔코더의 FPGA 내부에 로직을 통해 UART (universal asynchronous receiver/transmitter) 통신, 아날로그 신호 조절부 제어, flash 메모리 제어, 프레임 구성이 가능하다. UART 통신을 이용해 PC에서 파라미터 데이터를 PCM 엔코더에게 송신할 수 있으며, flash 메모리가 제어되어 원격 계측 시스템의 파라미터가 실시간으로 업데이트 되어 최종적으로 프레임이 구성된다. 시뮬레이션과 검증을 통해 파라미터 데이터의 실시간 업데이트 여부에 대해 확인하였으며, 제안된 구조를 이용하여 유연성과 편의성을 높인 원격 계측 시스템을 구성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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