FFT(fast Fourier transform) 프로세서는 통신, 영상, 생체 신호처리와 같은 다양한 응용에 폭 넓게 사용된다. 특히, 고성능 저전력 FFT 연산은 OFDM 전송방식을 사용하는 통신시스템에서는 필수적이다. 본 논문에서는 연산복잡도가 적고 하드웨어 효율이 우수한 새로운 radix-26 FFT 알고리즘을 제안한다. 7차원 인덱스 매핑을 사용하여 회전인자를 분해하고 radix-26 FFT 알고리즘을 유도한다. 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘과 비교하여 회전인자가 간단하고 복소 곱셈 수가 적어 회전인자를 저장하는 메모리 크기를 줄일 수 있다. 한 스테이지에서 회전인자의 계수가 적을 때 복소 곱셈기 대신 복소 상수곱셈기를 사용하면 복소곱셈을 효율적으로 처리할 수 있다. 복소 상수곱셈기는 CSD(canonic signed digit)과 CSE(common subexpression elimination) 알고리즘을 사용하여 보다 효율적으로 설계할 수 있다. 제안한 radix-26 알고리즘에서 필요한 복소 상수곱셈기를 CSD와 CSE를 이용하여 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 SDF(single-path delay feedback) 구조를 사용하여 256 포인트 FFT를 설계하고 FPGA로 합성한 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 약 10% 정도 하드웨어를 적게 사용하였다.
기존의 end-to-end 방식에서는 네트워크 내부에서 혼잡(congestion)이 발생했을 경우 각 전송자가 즉시 알아 낼 수 없기 때문에 일정시간 동안 수신된 패킷(packet)의 순서에 대한 정보로 흔잡이 발생했는지에 대해 추론하는 것이다. 이와 같은 방법은 RTT(Round Trip Time)가 커지면 혼잡이 발생할 경우 전송자가 전송 양을 줄인다 해도 이미 전송된 패킷들로 인하여 흔잡이 가중되며 전체적인 TCP 동기화 (TCP Global synchronization) 현상을 피할 수 없게 된다. 반면 네트워크 내부에서 직접적으로 정보를 얻거나 처리를 해 줄 수 있다면 혼잡 발생과 동시에 처리가 가능함으로 기존 방식보다 처리율이 향상될 것이다. 본 논문에서는 액티브 라우터의(Active Network) 피드백 메커니즘을 이용하여 네트워크 내부 정보를 각 전송자가 이용할 수 있도록 하기 위해 라우터와의 통신을 이용하였으며, 코어 라우터의 큐 모듈은 RED(Random Early Detection)를 응용하여 ACC의 누락 메커니즘을 개선하였다. ACC를 확장한 메커니즘인 EACC(Enhanced Active Congestion Control)를 제시하고 모의실험을 통해 기존의 혼잡제어나 ACC(Active Congestion Control)보다 성능이 향상됨을 보여준다.
본 논문에서는 기존에 값비싼 BiCMOS 공정으로 주로 구현되던 이동통신 단말기용 RF단 및 IF단 회로들을 CMOS 회로로 설계하고, 최종적으로 PCS 대역 송신용 CMOS RF/IF 단일 칩을 설계하였다. 설계된 회로는 IF PLL 주파수합성기, IF Mixer, VGA등을 포함하는 IF 단과, SSB RF Mixer 블록과 구동 증폭기를 포함하는 RF 단으로 구성되며, 디지털 베이스밴드와 전력증폭기 사이에 필요한 모든 신호처리를 수행한다. 설계된 IF PLL 주파수합성기는 100kHz의 옵셋 주파수에서 -114dBc/Hz의 위상잡음 특성을 보이며, lock time은 $300{\mu}s$보다 작고, 3V 전원에서 약 5.3mA의 전류를 소모한다. IF Mixer 블록은 3.6dB의 변환이득과 -11.3dBm의 OIP3 특성을 보이며, 3V 전원에서 약 5.3mA의 전류를 소모한다. VGA는 모든 이득 설정시 3dB 주파수가 250MHz 보다 크며, 약 10mA의 전류를 소모한다. 설계된 RF단 회로는 14.93dB의 이득, 6.97dBm의 OIP3, 35dBc의 image 억압, 31dBc의 carrier 억압 등의 특성을 보이며, 약 63.4mA의 전류를 소모한다. 설계된 회로는 현재 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 IC 제작 중에 있다. 전체 칩의 면적은 $1.6㎜{\times}3.5㎜$이고 전류소모는 84mA이다.
나노기술과 정보기술의 융합은 이제 성숙 단계에 있는 정보화시대에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 특히, 한국 산업에서의 정보 기술의 역할을 고려할 때, NT-IT 기술 융합은 매우 중요하다. 나노 소재는 그 크기가 나노미터 크기로 작은 것을 의미하며, 나노 크기에서 독특한 물성을 나타내는 특성을 가지고 있다 자기조립 기술을 활용하여 보텀업 공정을 수행하여 나노 크기의 정보 소재 및 소자를 구현한다. 이러한 기술은 생물체 등에서 일어나는 원자나 분자의 자기 조립 현상과 유사하다. 유기. 무기 템플릿을 이용한 정보 소재 개발 연구는 Guided Self Assembly유기물 나노 템플릿의 개발 및 AAO무기물 나노 템플릿을 활용한 나노 구조물 형성과 이를 응용한 정보기술과의 융합에 관해 연구이다. Nano structuring을 위해 Electroforming, Sol-gel processing, ionized Physical vapor deposition, ion beam implantation 법 등을 사용하며, 정보기술에 필요한 핵심 요소 기술을 개발한다. 형성된 Nano structure의 전기적 특성 평가 및 미세 구조 분석 및 응용을 고려한 소자 특성 평가를 통해서, IT분야에 적용 가능한 정보소재를 개발한다.
지금까지 제안된 많은 부채널 공격법(Side Channel Attack, SCA) 중 수집신호의 통계적 특성을 기반으로 하는 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 방법은 키를 해독하는 데 아주 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나, 이 방법은 수집신호의 시간적인 동기 및 잡음에 따라 공격 성능에 상당한 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 DPA에서 잡음에 의한 영향을 효과적으로 극복하는 새로운 방법을 제안하다. 제안된 방법의 성능은 DES 연산중인 마이크로 컨트롤러 칩의 전력소비 신호를 이용해서 기존 방식의 DPA와 시간 및 주파수 영역에서 비교한다. 실험을 통해 제안된 전처리 시스템의 성능 평가는 키 해독에 필요한 필요 평문의 수를 기준으로 계산할 경우, 기존의 방식과 비교하여 시간 영역에서 33%, 주파수 영역에서 50%의 성능이 개선되는 등 아주 우수한 결과를 보여주고 있다.
탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.
최근, 고전컴퓨터(Classic Computer)의 한계를 뛰어넘는 양자컴퓨터(Quantum Computer)에 대한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 고전컴퓨터의 전기적인 신호처리와는 다르게 양자역학적인 원리를 사용한 양자컴퓨터는 양자 중첩(Quantum Superposition), 양자 얽힘(Quantum Entanglement)과 같은 다양한 양자역학의 현상/특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 고전컴퓨터의 연산에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 또한, 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 실제 양자컴퓨터를 구동시키기 위해 구성되는 많은 요소들에 의한 각각의 영향이 양자컴퓨터의 연산 결과와 연산 과정에서 많은 영향을 끼치기 때문에 각각의 요소를 효율적이고 정확하게 활용하기 위해 실제 양자컴퓨터의 구동 이전에 데이터를 시각화하여 오류검증/최적화/신뢰성검증을 할 필요가 있다. 하지만 양자컴퓨터 내부에 구성된 다양한 요소들의 데이터를 전부 시각화 할 경우 직관적으로 원하는 데이터를 파악하는 것이 어렵기 때문에 선별적으로 데이터를 시각화 할 필요가 있다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 다양한 요소들의 데이터를 시각화 하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 복잡하게 구성되는 양자컴퓨터 내부 회로 구성요소들을 계층적으로 시각화 하는 방법을 제안한다.
잔향시간(reverberation time, T60)은 대표적인 음향 매개 변수로서, 잔향에 대한 정보를 제공한다. 동일한 공간이라도 주파수 대역에 따라 잔향이 미치는 영향은 다르기 때문에, 주파수 대역별(frequency-dependent, FD) T60은 음향환경에 대한 세부적인 정보를 제공하여 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 음성신호로부터 T60을 추정하는 기존의 블라인드 T60 추정 방식들은 대부분 전 대역 T60 추정에 집중되어 있으며, 소수의 블라인드 FDT60 추정 방식들은 공통적으로 저주파 대역에서 열악한 성능을 보인다. 본 논문은 블라인드 FDT60 추정을 위해, 이전에 제안한 주의 집중 풀링 기반 스펙트럼 감쇠율의 가중 합(Attentive pooling based Weighted Sum of Spectral Decay Rates, AWSSDR) 방식을 변형하여 목표를 전 대역 T60에서 FDT60으로 확장하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 ACE challenge의 평가데이터 셋에 대한 성능 평가 결과, 기존의 블라인드 FDT60 추정 방식들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 특히, 모든 주파수 대역에서 일관성 있는 우수한 추정 성능을 보였다. 이는, 잔향의 물리적인 특성과 관련된 스펙트럼 감쇠율을 주파수 대역별로 처리하여, 음성신호로부터 FDT60에 대한 정보를 취합하는, AWSSDR 방식의 매커니즘이 주파수에 따라 변하는 잔향의 영향을 반영하여 FDT60 추정에 유용함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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