Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.83-93
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2013
Recently, the SURF algorithm, which is conjugated for object tracking system as part of many computer vision applications, is a well-known scale- and rotation-invariant feature detection algorithm. The SURF, due to its high computational complexity, there is essential to develop a hardware accelerator in order to be used on an IP in embedded environment. However, the SURF requires a huge local memory, causing many problems that increase the chip size and decrease the value of IP in ASIC and SoC system design. In this paper, we proposed a way to design a SURF algorithm in hardware with greatly reduced local memory by partitioning the algorithms into several Sub-IPs using external memory and a DMA. To justify validity of the proposed method, we developed an example of simplified object tracking algorithm. The execution speed of the hardware IP was about 31 frame/sec, the logic size was about 74Kgate in the 30nm technology with 81Kbytes local memory in the embedded system platform consisting of ARM Cortex-M0 processor, AMBA bus(AHB-lite and APB), DMA and a SDRAM controller. Hence, it can be used to the hardware IP of SoC Chip. If the image processing algorithm akin to SURF is applied to the method proposed in this paper, it is expected that it can implement an efficient hardware design for target application.
In this paper, sigmoid function, which is difficult to implement at hardware level and has a slow speed, is approximated by using PLAN. We use this as an activation function of MLP structure to reduce resource consumption and speed up. In this paper, we show that the proposed method maintains 95% accuracy in $5{\times}5$ size recognition and 1.83 times faster than GPGPU. We have found that even with similar resources as MLPA accelerators, we use more neurons and converge at higher accuracy and higher speed.
사람의 말소리를 문자로 변환하여 기기의 제어명령으로 활용하는 것이 음성인식 기술이다. 음성인식에 대한 기술개발 요구는 수십 년 전부터 있어 왔고, 꾸준히 제품화되고 있는 분야라 하겠다. 제품으로의 상용화가 가능한 알고리즘 및 데이터 처리체계는 HMM(Hidden Markov Model)이라는 수학적 모델링으로 정형화되어 있으며, 대규모의 반복적 데이터 수집과 정교한 학습 데이터베이스의 구축이 음성인식기술의 핵심요소라는 것이 일반적인 시각이다. 이러한 이유로 인해, 대용량 음성인식 데이터베이스의 수집, 가공 등이 가능한 인프라를 갖춘 기관 및 업체들이 음성인식기술 시장을 점유할 수 있는 것이다. 그러나, 이러한 음성인식의 서비스 제공 체계는 사물인터넷 또는 웨어러블 디바이스 등으로 음성인식 사용자 인터페이스가 확대되고 통신 및 네트워크가 연결이 불가한 경우 그 한계를 보일 수 있다. 본고에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 내장형 음성인식기의 하드웨어가속기 기술개발에 대한 내용과 국내외 현황을 살펴보기로 한다.
TCP/IP 를 포함하는 데이터 네트워킹 프로토콜을 구현함에 있어, 기존에는 소프트웨어 방식으로 구현되었던 모듈들을 하드웨어로 구현하는 프로젝트를 수행하면서, CPU 와 하드웨어 모듈과의 통신을 중계하는 모듈을 구현하였다. 본 논문에서는 TCP/IP 하드웨어와 CPU 와의 통신을 위한 Host Interface 의 기능에 대해 다루고 구현 방식을 Control flow와 Data flow의 입장에서 설명하였다. 우선, Host Interface 의 기능을 설명하고 Host Interface 의 입출력 신호를 정의하였다. Host Interface에서 이루어지는 CPU와 하드웨어 모듈간의 통신을 제어정보 흐름과 데이터정보 흐름으로 나누고 제어흐름을 위해서는 Command/Status Register 를 두었고, 데이터 흐름을 위해서는 CPU와 데이터 RAM 사이에 FIFO 를 두어 데이터의 흐름이 신속히 이루어지도록 하였다. 끝으로 Host Interface 와 주변 모듈들간의 통신에 대한 Testcases에 대해서도 다루었다.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.106-108
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2002
Recent advances in radiation transport algorithms, computer hardware performance, and parallel computing make the clinical use of Monte Carlo based dose calculations possible. Monte Carlo treatment planning requires accurate beam information as input to generate accurate dose distributions. The procedures to obtain this accurate beam information are called "commissioning", which includes accelerator head modeling. In this study, we would like to investigate how much accurately Monte Carlo based dose calculations can predict the measured beam data in various conditions. The Siemens 6MV photon beam and the BEAM Monte Carlo code were used. The comparisons including the percentage depth doses and off-axis profiles of open fields and wedges, output factors will be presented.
본 논문에서는 고정소수점 DSP로 구현한 실시간 MP3 오디오 부호화기에 사용되는 초월함수용 하드웨어 가속기 구조를 제안한다. 구현된 하드웨어 가속기는 MP3 부호화 성능을 저하시키는 초월함수 연산오차에 강인하도록 설계되었다. 제안된 가속기의 연산오차는 Q1.23 고정소수점 출력에서 2비트, 즉 2/sup -21/ 까지의 연산오차를 가진다. LAME 부호화기[5]심리음향 모델의 SMR 오차는 테이블 보간법[4]을 사용할 경우에 비해 4dB이상 향상되었으며, 연산량은 총 4 MIPS 감소하였다. 제안한 하드웨어 가속기는 Verilog HDL로 기술되었으며, SYNOPSYS에서 0.18㎛ CMOS 표준 셀 라이브러리 공정으로 합성되었다. 합성 면적은 7514 게이트이며 초월함수 연산에 대한 동작속도는 3 사이클이다.
In this paper, we propose a multimodal biometric embedded system. It is designed to support face, iris, fingerprint and vascular pattern recognition. We use a S3C2440A based on ARM926T core processor that is made in Samsung. The system has support various external device interfaces for multi biometric sensors, and RFID/Smart Card reader/writer. Additionally, it has a 6" LCD panel and numeric keypad for easy GUI. The embedded system offers useful environments to develop better biometric algorithms for stand alone biometric system and accelerator hardware modules for real time operation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.9
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pp.712-718
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1991
In this paper, we propose a graphic system for high speed generation of bitmap font data from the outline font data such as PostScript, etc. In desk-top publishing system. A VLSI chip called KAFOG was designed for the high-speed calculation of a cubic Bezier curve, which was implemented in 1.5\ulcorner CMOS gate array using 17,000 gates. A cubic Bezier curve is approximated by a set of line segments in KAFOG at the throughput of 250K curves per second with the clock frequency of 40 MHz. A prototype graphic system was developed using two MC6800 microprocessors and the KAFOG chip. Two microprocessors cooperate in a master and slave mode, and handshaking is used for communication between two processors. KAFOG chip, being controlled by the slave processor, operates as a coprocessor for the calculation of the outline font. The throughput of the prototype graphic system is 40 64$\times$64 outline fonts per sencond.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.639-642
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2009
When the graphics accelerator for high-quality multimedia content design, hardware verification environment, easy and accurate performance evaluation in an embedded device is required. To work around this is not verified through the simulation waveform analysis to determine the actual calculated graphic images has designed a software rasterizer. Rasterizer is designed for Windows-based environment using the C language implementation of rasterization has a function at each step. Vertex data is entered and the results were verified.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.313-314
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2021
최근 개인 정보 보호를 위해 주목 받고 있는 동형암호 알고리즘은 암호화된 상태로 덧셈과 곱셈 연산이 가능하여, 연산을 위한 복호화 과정 없이 데이터에 대한 가공이 가능하다. 따라서 이러한 동형암호 알고리즘이 개인 정보 보호를 위한 방법으로 떠오르고 있으며, 특히 완전동형암호 알고리즘의 경우 덧셈과 곱셈 연산을 모두 지원하며, 유효 연산 횟수에도 제한이 없어 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 예상된다. 그러나, 완전동형암호 알고리즘의 경우 암호문의 크기가 평문대비 크게 증가하고, 다항식으로 구성된 암호문의 덧셈 및 곱셈 연산도 복잡하여 이에 대한 가속이 필요한 실정이다. 이에 FPGA 기반의 동형암호 가속기 개발이 많이 연구되고 있으며, 이를 통해 동형암호 연산의 특징을 이해하고 가속기 연구 동향을 알아보려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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