논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 국내 표준 128비트 블록 암호화 알고리즘인 SEED를 소형 내장형(8-bit/ 16-bit) 시스템에 탑재하도록 저가의 FPGA로 구현하는 방법을 제안한다. 대부분 8-bit 또는 16-bit의 소규모 내장형 시스템들의 프로세서들은 그 저장용량과 처리속도의 한계 때문에 상대적으로 계산양이 많아 부담이 되는 암호화 과정은 별도의 하드웨어 처리기를 필요로 한다. SEED 회로가 다른 논리 블록들과 함께 하나의 칩에 집적되기 위해서는 적정한 성능을 유지하면서도 면적 요구량이 최소화되는 설계가 되어야 한다. 그러나, 표준안 사양의 구조대로 그대로 구현할 경우 저가의 FPGA에 수용하기에는 면적 요구량이 지나치게 커지게 되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 면적이 큰 연산 모듈의 공유를 최대화하고 최근 시판되는 FPGA 칩의 특성들을 설계에 반영하여 저가의 FPGA 하나로 SEED와 주변 회로들을 구현할 수 있도록 설계하였다. 본 논문의 설계는 Xilinx 사의 저가 칩인 Spartan-II 계열의 XC2S100 시리즈 칩을 대상으로 구현하였을 때, 65%의 면적을 차지하면서 66Mpbs 이상의 throughput을 내는 결과를 얻었다. 이러한 성능은 작은 면적을 사용하면서도 목표로 하는 소형 내장형 시스템에서 사용하기에 충분한 성능이다.
반도체 기술과 멀티미디어 통신기술이 발달하면서 고품위 영상과 다중 채널의 오디오에 관심을 갖게 되었다. MPEG 오디오 계층 3 디코더는 표준안에 기반을 둔 프로세서로써 기존에 많이 구현되어 있다. MPBG-1오디오 계층3 디코더의 합성필터는 디코더 전체에서 가장 많은 연산을 필요로 하기 때문에 고속 프로세서를 설계하기 위해서는 연산량을 줄일 수 있는 새로운 방식의 합성필터를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-1 오디오 계층 3의 핵심부분인 합성필터 부분을 DALUT (distributed arithmetic look-up table)방식을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)에 구현하였다. 고속 필터를 설계하기 위해서 승산기 대신에 DALUT방식을 사용하였고, 파이프라인 구조를 사용하였으며, 데이터를 코사인 함수와 곱셈한 결과를 테이블로 만듦으로써 곱셈기를 제거하여 30%의 성능향상을 얻었다. 본 논문에서의 하드웨어 설계는 모두 VHDL (VHSIC Hardware Description Language)로 기술하였다. VHDL 시뮬레이션은 ALDEC사의 Active-HDL 6.1과 Model-sim 및 합성은 Synplify Pro 7.2v을 사용하였다. 대상 라이브러리는 XILINX사의 XC4010E, XC4020BX, XC4052 XL, P&R 툴은 XACT Ml.4를 사용하여 구현하였다. 구현된 프로세서는 20MHz∼70MHz사이에서 동작한다.
광폭입력함수 전용 멀티플렉서가 슬라이스 구조에 포함되는 상용 FPGA의 현실적 제약 조건을 학계의 대표적 논리 표현 방식인 AIG (And-Inverter Graph)를 근간으로 개발된 FPGA 매핑 알고리즘에 적용하였다. AIG를 LUT (Look-Up Table)으로 매핑할 때 중간 구조로서 컷을 열거하는 데 이들 중에서 멀티플렉서를 인식해 낸 후 이들이 매핑될 때 지연 시간 및 면적을 복잡도 증가 없이 계산하도록 하였다. 이 때 트리 형성 전제 조건인 대칭성과 단수 제약 요건도 검사하도록 하였다. 또한, 멀티플렉서 트리의 루트 위치를 RTL 코드에서 찾아내고 이를 보조 출력 형태로 AIG에 추가하도록 하였다. 이 위치에서 섀넌확장을 통해 멀티플렉서 트리 구조를 의도적으로 합성한 후 최적 AIG에 겹치도록 하는 접근 방법을 최초로 제안하였다. 이때 무손실 합성을 가능하게 하는 FRAIG 방식이 응용되었다. 두 가지 프로세서에 대해 제안된 접근 방법과 기법들을 적용하여 약 13~30%의 면적 감소 및 최대 32%까지의 지연 시간 단축을 달성하였다. AIG 트리에 특정 구조를 의도적으로 주입시키는 접근 방법은 향후 캐리 체인 등에 확장 적용하는 연구가 진행될 것이다.
본 논문은 FPGA를 이용하여 시퀀스 제어용 32비트 마이크로프로세서를 설계하였다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 톱-다운 방식으로 마이크로프로세서를 설계하였으며, 고속처리의 문제점을 해결하기 위해 프로그램 메모리부와 데이터 메모리부를 분리하여 설계함으로써 인스트럭션을 페치 하는 도중에 시퀀스 명령을 실행할 수 있는 Harvard 구조로 설계하였다. 또한 마이크로프로세서의 명령어들을 시퀀스제어에 적합하도록 RISC형태의 32 비트 명령어로 고정하여 명령어의 디코딩 시간과 데이터 메모리의 인터페이스 시간을 줄였다. 특히 설계된 마이크로프로세서의 실시간 디버깅 기능을 구현하기 위해 싱글 스텝 런, 일정 프로그램 카운터 브레이크, 데이터 메모리와 일치시 정지 기능 등을 구현함으로써 구현된 프로세서의 디버깅을 쉽게 하였다. 또한, 시퀀스제어에 적합한 펄스명령, 스텝 콘트롤 명령, 마스터 콘트롤 명령 등과 같은 비트 조작 명령과, BIN형과 BCD형 산술명령, 배럴 쉬프트명령 등을 구현하였다. 이와 같은 기능들을 FPGA로 구현하기 위하여 자이링스(Xilinx)사의 V600EHQ240(60만 게이트)과 Foundation 4.2i를 사용하여 로직을 합성하였다. Foundation 합성툴 환경에서 시뮬레이션과 실험에서 성공적으로 수행되었다. 본 논문에서 구현된 시퀀스 제어용 마이크로프로세서의 우수성을 보이기 위해 시퀀스제어용 명령어를 많이 가지고 있는 Hitachi사의 마이크로프로세서인 H8S/2148과 성능을 비교하여 본 논문에서 설계된 시퀀스 제어용 프로세서가 우수함을 확인하였다.
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.
slip-ring 기술을 가진 spiral CT의 주요 장점으로는 X-ray 튜브의 연속적인 회전에 의해 환자에 대한 정보의 손실 없이 데이터를 연속적으로 획득할 수 있다는 것이다. 또한, X-선량의 인체 흡수의 감소를 위해서, 고시그널 저노이즈 및 빠른 데이터 획득 시간을 갖는 시스템이 요구되어 진다. 본 연구에서, CT 적용을 위해 다채널 포토센서 및 데이터 획득 시스템이 개발되어 졌다. 포토센서의 모듈은 16채널 CdWO4 크리스탈 및 실리콘 베이스의 포토다이오드가 사용되었다. 또한, 포토센서로 부터의 입력 신호에 대한 전기적인 증폭을 위해, 트랜스 임피던스 스위치 인테그레이터가 사용되었다. 스위치 인테그레이터는 CT 적용에 대해 적합한 시그널 밴드와 노이즈 퍼포먼스를 갖고 있다. 데이터 획득과 20 bit ADC 의 컨트롤은 FPGA를 이용하였고, 코딩은 VHDL을 사용하였다. CdWO4 기반의 실리콘 포토센서와 고SNR 및 좁은 시그널 밴드를 가진 증폭단 및 FPGA기반의 디지털 하드웨어는 CT적용 이외에 하드웨어 변경 없이 다른 분야에서도 이용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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