• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.106-111
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• 2011

본 논문은 H.264나 MPEG4등, 다양한 영상압축 코덱을 지원할 수 있는 ME ASIP의 전용 IME 명령어와 재구성 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 전용의 명령어와 하드웨어 가속기는 HD급의 고화질 영상을 지원할 수 있는 성능을 가지고 있다. 제안하는 IME명령어는 다수의 병렬 연산과 패턴 정보를 이용한 연산기 제어를 통하여 전역탐색을 비롯한 각종 고속 탐색 알고리즘을 지원한다. 제안한 하드웨어 구조는 256개의 Processor Elements로 구성되어 있는 Processor Element Group (PEG) 하나당 77,860 게이트를 가진다. 16개의 PEG로 구성된 ASIP은 160MHz의 동작 주파수를 가지고 있으며, HD급 1080p의 해상도를 가지는 영상을 실시간으로 동작 시킬 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.600-608
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• 2014

본 논문에서는 CABAC (context adaptive binary arithmetic coding)를 하드웨어로 구현하기 위하여 병행설계 (co-design) 기법을 사용하였다. H.264/AVC의 부호기 전체를 C언어로 개발하고, CABAC만을 하드웨어 IP로 설계하고, H.264/AVC의 나머지 부분은 소프트웨어로 설계하였다. CABAC의 문맥모델러 부분을 하드웨어로 설계하여 연산값을 지속적으로 업데이트시킴으로써 메모리를 효율적으로 사용하고 스트림을 절감시키는 설계를 하였다. 설계된 IP는 Xilinx ML410 보드의 Virtex-4 FX60 FPGA에 다운로드하여 MicroBlaze CPU를 이용하여 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM과 연동하도록 설계하였다. 기능 시뮬레이션은 ModelSim을 이용하였다. 기존의 CABAC 하드웨어 모듈이 레지스터 레벨에서 설계하여 개발기간이 오래 걸리는데 비하여 본 논문의 설계 기법은 소프트웨어 엔지니어가 쉽게 하드웨어를 개발하는 것이 가능해지는 장점이 있으며 설계시간도 짧다. 또한, 동일한 방법으로 구현된 CAVLC 모듈과 Slice 사용량을 비교해볼 때, 1/3 이하로 감축됨을 보였다. 본 연구에서 제시한 개발 방법은 임베디드 환경에서 고성능 동영상 압축 부호화시 하드웨어 가속기가 필요한 부분을 설계할 때 유용할 것으로 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.73-82
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• 2014

LM 알고리즘은 비선형 시스템의 least square problem을 풀기위해 사용되는 것으로, 다양한 분야에서 활용되고 있는 중요한 알고리즘이다. 하지만 응용 분야의 목적 함수가 복잡하고 고차원인 경우, 목적 함수의 연산 횟수가 많아지고, 내부에서 연산되는 행렬 및 벡터 연산에 시간이 많이 소요되어, 임베디드 환경에서의 실시간 동작을 위해서는 하드웨어 가속기 설계가 불가피하다. 본 논문에서는 LM 알고리즘을 하드웨어로 설계하였으며, 반복되는 목적 함수 연산을 파이프라인 처리 하고, 행렬 및 벡터 연산은 데이터 입력 주기를 줄여 속도를 향상시켰다. 설계한 LM 알고리즘의 하드웨어 성능을 측정하기 위해, 응용분야로 3D reconstruction의 한 부분인 refining fundamental matrix(RFM)를 적용하였다. 실험 결과 소프트웨어와 비슷한 정확도를 가지면서, 최대 74.3배의 속도 향상을 볼 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권6호
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• pp.1431-1438
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• 2013

A pack-level battery hardware-in-the-loop simulation (B-HILS) platform is implemented. It consists of dynamic vehicle models using PSAT and multiple control interfaces including real-time 3D driving and GPS mode. In real-time 3D driving mode, user can drive a virtual vehicle using actual drive equipment such as steering wheel and accelerator to generate the cycle profile of the battery. In GPS mode, actual road traffic and terrain effects can be simulated using GPS data while the trajectory is displayed on Google map. In the latter part of the paper, several performance tests of an actual lithium-polymer battery pack are carried out utilizing the developed system. All experiments are conducted as parts of actual development process of a commercial battery pack adopting 2nd generation Prius as a target vehicle model. Through the experiments, the low temperature performance and fuel efficiency of the battery are quantitatively investigated in comparison with the original nickel-metal hydride (NiMH) pack of the Prius.

• 센서학회지
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• 제29권1호
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• pp.19-26
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• 2020

Electrocardiogram (ECG) classification has become an essential task of modern day wearable devices, and can be used to detect cardiovascular diseases. State-of-the-art Artificial Intelligence (AI)-based ECG classifiers have been designed using various artificial neural networks (ANNs). Despite their high accuracy, ANNs require significant computational resources and power. Herein, three different ANNs have been compared: multilayer perceptron (MLP), convolutional neural network (CNN), and spiking neural network (SNN) only for the ECG classification. The ANN model has been developed in Python and Theano, trained on a central processing unit (CPU) platform, and deployed on a PYNQ-Z2 FPGA board to validate the model using a Jupyter notebook. Meanwhile, the hardware accelerator is designed with Overlay, which is a hardware library on PYNQ. For classification, the MIT-BIH dataset obtained from the Physionet library is used. The resulting ANN system can accurately classify four ECG types: normal, atrial premature contraction, left bundle branch block, and premature ventricular contraction. The performance of the ECG classifier models is evaluated based on accuracy and power. Among the three AI algorithms, the SNN requires the lowest power consumption of 0.226 W on-chip, followed by MLP (1.677 W), and CNN (2.266 W). However, the highest accuracy is achieved by the CNN (95%), followed by MLP (76%) and SNN (90%).

• 센서학회지
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• 제32권4호
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• pp.246-251
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• 2023

Internet of Things (IoT) systems process signals from various sensors using signal processing algorithms suitable for the signal characteristics. To analyze complex signals, these systems usually use signal processing algorithms in the frequency domain, such as fast Fourier transform (FFT), filtering, and short-time Fourier transform (STFT). In this study, we propose a multi-mode sensor signal processor (SSP) accelerator with an FFT-based hardware design. The FFT processor in the proposed SSP is designed with a radix-2 single-path delay feedback (R2SDF) pipeline architecture for high-speed operation. Moreover, based on this FFT processor, the proposed SSP can perform filtering and STFT operation. The proposed SSP is implemented on a field-programmable gate array (FPGA). By sharing the FFT processor for each algorithm, the required hardware resources are significantly reduced. The proposed SSP is implemented and verified on Xilinxh's Zynq Ultrascale+ MPSoC ZCU104 with 53,591 look-up tables (LUTs), 71,451 flip-flops (FFs), and 44 digital signal processors (DSPs). The FFT, filtering, and STFT algorithm implementations on the proposed SSP achieve 185x average acceleration.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.526-534
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• 2000

CAD/CAM, 3차원 모델링, 가상현실, 그리고 의학 영상의 처리 속도를 높이기 위한 3차원 가속기에 대한 많은 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 3차원 그래픽 처리속도를 향상하기 위하여 SIMD처리기 구조의 3차원 가속기를 제안하며, 기존의 퐁 음영법을 제안된 구조에 맞게 병렬화하고 수행함으로써 직접적인 성능분석을 시도하였다. 3차원 SIMD 처리기 구조는 PCI 지역 버스 인터페이스, 16개의 처리기, 그리고 Park's 다중접근기억장치로 구성되며, 다중접근 기억장치는 17개의 외부 메모리 모듈을 갖는다. 기존의 직렬 퐁 음영법을 SIMD 처리기 구조에 수행될 수 있도록 하나의 다면체를 여러 개의 $4\times{4}$의 정방형 다면체로 나누어서 처리하는 병렬 퐁 음영 법으로 수정하였으며, 하나의 정방형 다면체는 다중접근기억장치가 간격이 1인 블록 접근이 가능하기 때문에 17개의 처리기가 동시에 처리할 수 있다. SIMD처리기 구조에서 수행되는 병렬화된 퐁 음영법을 하드웨어 모의실험 패키지인 CADENCE사의 Verilog-XL로 모의실험을 수행한 결과 5.14배의 속도향상을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.727-736
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• 2009

본 논문에서는 모바일 벡터 그래픽 가속기용 역코사인 연산 회로를 설계하였다. 모바일 그래픽스 응용은 기존 데스크 톱 컴퓨터에 비해 면적, 연산 시간, 전력 소모와 정밀도 측면에서 제약이 크다. 설계한 역코사인 함수 회로는 연산시간과 정밀도 조건을 만족하기 위해 IEEE 표준 부동 소수점 데이터 형식을 사용하며, 계수 테이블을 사용하는 2차 다항식 근사 기법을 채택하였으며, 하드웨어 공유 기법을 통해 면적을 감소시켰다. 역코사인 회로는 약 15,280개의 게이트로 구성되며, $0.35{\mu}m$ CMOS 공정 조건에서 약 125 Mhz의 동작 주파수를 가진다. 7개의 클록 사이클에 역코사인 함수를 구현하므로, 설계된 회로는 약 17.85 MOPS의 연산 성능을 갖고 있어서 OpenVG 프로세서에 적용이 가능하다. 또한 융통성 있는 구조 특성으로 설계된 회로는 ROM 내용의 교체와 속규모의 하드웨어 변경을 통해 지수함수, 삼각함수, 로그 함수와 같은 다른 초월함수에 적용이 가능하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권5호
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• pp.12-19
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• 2007

본 논문에서는 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor) 기반의 실시간 H.264/AVC 구현 가능한 VSIP(Video Specific Instruction-set Processor) 을 제안한다. 제안한 VSIP은 H.264/AVC의 화면 내 예측, 디블록킹 필터, 정수 변환 등 새로운 기능들을 효율적으로 지원하기 위한 전용의 하드웨어 구조와 명령어를 가지고 있다. 또한 화면 간 예측 및 엔트로피 코딩과 같이 연산량이 많은 부분은 하드웨어 가속기로 만들어 연산 처리 속도 및 효율을 높였다. VSIP은 H.264/AVC에 적합한 하드웨어 구조와 명령어를 통해 기존의 디지털 신호처리 프로세서보다 작은 크기를 가지며, 메모리 접근 횟수를 줄여 전력 소비를 감소시켰다. 제안한 VSIP을 이용하여 실시간 영상 신호처리를 할 수 있으며, 다양한 프로파일과 표준을 지원할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권1호
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• pp.1-8
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• 2008

차폐 선별 기법은 가시성 선별 기법 중 하나로, 다른 물체에 가려서 보이지 않는 물체나 삼각형에 대한 연산을 제외시키는 기법이다. 이는 불필요한 연산량을 효과적으로 줄이기 ??문에 복잡한 장면을 실시간으로 처리하기 위해 필수적이다. 하지만 기존의 차폐 선별 기법인 차폐 쿼리는 가시성 검사를 위해 물체 데이터를 하드웨어에 두 번 보내야 하며, 이로 인해 불필요한 연산이 발생한다. 또 다른 기존 하드웨어 차폐 선별 기법인 VCBP는 빠른 수행을 하지만 바운딩 볼륨의 검사를 지원하지 않으며 응용으로 그 결과를 보내는 기능이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결한 가시성 선별과 렌더링을 한 번에 처리할 수 있는 단일 패스 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 일차적으로 3차원 가속 하드웨어의 초기 단계인 삼각형을 픽셀로 나누는 래스터화 단계에서 캐쉬를 이용하여 빠르게 가시성 선별을 수행한다. 그와 동시에 가시성 선별 과정에서는 각 프리미티브의 가시성 정보를 응용단계로 보낸다. 응용단계에서는 하드웨어로부터 받은 이전 프레임의 가시성 정보와 공간계층 트리 구조를 이용하여 하드웨어로 보내는 보이지 않는 프리미티브를 위한 데이터량을 획기적으로 줄인다. 제안하는 구조는 하드웨어 차폐 선별 쿼리를 이용하는 기존 이중 패스 알고리즘 중 S&W 대비 최대 44%, 최저 14%의 성능이 향상되었고, CHC 대비 최대 25%, 최저 17%의 성능이 향상되었다.