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본 논문은 CIE1931 색 좌표계를 이용한 색상 보정 연산의 복잡성을 개선하기 위한 하드웨어를 제안합니다. 제안하는 알고리즘은 R2X, X2R 연산을 미리 계산하여 행렬로 만들어 연산량과 하드웨어 크기를 감소시킵니다. Verilog로 설계된 하드웨어의 Xilinx 합성 결과 및 FPGA 보드에서의 실행 결과를 통해 하드웨어 자원 감소와 4K 환경 실시간 처리 성능을 검증했습니다.
Field-programmable logic and applications : 7th International Workshop, FPL'97, London, UK, September 1-3, 1997 : proceedings
Field-programmable logic : smart applications, new paradigms, and compilers : 6th International Workshop on Field-Programmable Logic and Applications, FPL '96, Darmstadt, Germany, September 23-25, 1996 : proceedings
Design for embedded image processing on FPGAs
Field programmable logic and applications : 9th international workshop, FPL '99, Glasgow, UK, August 30-September 1, 1999 : proceedings
Recent issues in pattern analysis and recognition
Architectures for computer vision : from algorithm to chip with Verilog
Parallel processing : CONPAR 92-VAPP V : Second Joint International Conference on Vector and Parallel Processing, Lyon, France, September 1-4, 1992 : proceedings
Digital imaging primer
Computer analysis of images and patterns : 8th International Conference, CAIP'99, Ljubljana, Slovenia, September 1-3, 1999 : proceedings
Field-programmable logic and applications : 14th international conference, FPL 2004, Antwerp, Belgium, August 30-September 1, 2004 : proceedings
Verilog HDL : Verilog HDL을 이용한 디지털 시스템 설계
Understanding color management
Applied parallel computing : industrial computation and optimization : Third International Workshop, PARA '96, Lyngby, Denmark, August 18-21, 1996 : proceedings
디자인 패턴을 적용한 임베디드 시스템 : 당신을 임베디드 전문가로 이끌어줄 꼼꼼한 멘토링
Complexity-aware high efficiency video coding
Embedded image processing on the TMS320C6000 DSP : examples in code composer studio and MATLAB
(처음 시작하는) 센서
FPGA prototyping by VHDL examples : Xilinx Spartan-3 version
FPGA prototyping by systemVERILOG examples.
Problems and new solutions in the boolean domain
전기전자학회논문지
이승민, 박상욱, 강봉순한국정보통신학회논문지
김대운, 강봉순한국정보통신학회논문지
신승용; 류광기2024 IEEE PACIFIC RIM CONFERENCE ON COMMUNICATIONS, COMPUTERS AND SIGNAL PROCESSING, PACRIM 2024
Atwell, Ian D.; Perera, Darshika G.Journal of Real-Time Image Processing
Aksehir, Yusuf; Erdayandi, Kamil; Ozcan, Tevfik Zafer; Hamzaoglu, IlkerIEEE Access
Anusha R.,Raghavendra Rao P.,Pratheksha Rai N.전기전자학회논문지
심휘보, 강봉순Sensing and Imaging
Pan, X.-Y.; Li, C.-C.; Xue, Y.-F.; Hao, W.Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
Mangai, N.; Karthigaikumar, P.; Vinod, Shilu; Chandy, D.SN Applied Sciences
Abrar M.,Elahi H.,Ahmad B.A.,Ghayasudin M.,Mughal M.R.보안공학연구논문지
강재석, 강민섭Procedia Computer Science
Taqieddin, Eyad; Abu-Rjei, Ola; Mhaidat, Khaldoon; Bani-Hani, RaedIEEE Transactions on Nuclear Science, Nuclear Science, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Nucl. Sci.
Malarvizhi, S.; Kayalvizhi, R.; Kumar, A.; Topkar, A.전기전자학회논문지
박상욱; 강봉순정보과학회논문지
배용욱, 박차훈IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs
DIzdar O.Neurocomputing
Lachmair, J.; Porrmann, M.; Rückert, U.; Merényi, E.전기전자학회논문지
응오 닷, 이승민, 강봉순ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems
Schmuck, M.; Benini, L.; Rahimi, A.전자공학회논문지
이유진, 유정래전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
4차 산업혁명의 핵심 기술인 빅데이터, 사물인터넷 등과 함께 정보통신 기술을 활용해 저장하고 처리해야 하는 정보의 양은 폭발적으로 증가하고 있다. 이와 함께 고전적 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 폰 노이만 병목현상, 낮은 에너지 효율 등의 문제를 해결할 수 있는 Processing-in-memory, Neuromorphic Computing 등의 새로운 기술의 개발 필요성이 높아지고 있다. 본 강의에서는 이와 같은 새로운 컴퓨팅 기술을 이해하고 해당 기술에 활용되기 위한 재료가 갖추어야 할 물성 및 실제 연구되고 있는 여러 재료에 대해서 배운다.전선 / 학사
AI 연산을 위한 GPU 등의 하드웨어는 반도체 공정을 통해 만들어지는 VLSI 회로로 구현된다. 본 과정에서는, VLSI 설계에 사용되는 CAD Tool을 활용하여, full-custom VLSI 회로를 구현하는 방법을 실습으로 배운다. 기본 적인 logic gate에서부터 출발하여, GPU의 핵심 구성 요소 중 하나인 ALU까지 transistor level에서 직접 설계하고, layout까지 완수하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
AI용 응용 혹은 서비스의 처리과정을 구현한 시스템반도체 회로 설계 프로젝트를 수행한다. CPU, GPU, AP, microcontroller, DSP등의 프로세서, 모뎀등 통신용 반도체, 이미지 센서등 다양한 센서 반도체 및 구동회로등 다양한 시스템반도체 개발을 위한 아키텍처, 하드웨어 회로 설계, 및 구현 과정들을 수행한다. 설계된 회로의 동작 검증을 위하여 시뮬레이션을 통한 모의 검증, FPGA 구현 검증, 혹은 칩 제작을 통한 검증을 수행한다. 또한, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과 보고서 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
최근 인공지능 알고리즘의 급격한 발전으로 알고리즘의 고속 및 저전력 처리가 가능한 하드웨어 가속기에 대한 수요가 꾸준히 늘어나고 있다. 이 강의는 가속기 설계에 필요한 다양한 하드웨어 설계 기법을 소개하고, 학생들이 인공신경망 하드웨어 가속기를 설계, 제작함으로써 하드웨어 가속기에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 신호처리 분야의 최신 이슈와 연구물에 대해 다루고 있다. 각 강좌마다 다른 문제를 다루고 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 특히 거대한 계산 혹은 병렬계산에서 계산의 효율성을 높이고 병목현상을 줄이기 위하여 과학적 프로그래밍 코딩에 사용되는 거대한 자료구조에 대하여 배운다. Array, recursion, sorting, pointer, stack and queue, link, graph, path, tree구조 등 자료구조의 기본을 배우고 이들의 구조를 이용하여 효율적인 알고리즘을 작성하도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.전선 / 대학원
빅데이터 혹은 대용량 고차원 데이터의 출연으로 현대 통계학에서 계산의 중요성은 과거의 어떤 때보다 더 중요하게 되었다. 이 과목에서는 빅데이터를 다루는데 필요한 최신의 계산 기법들, 즉 GPU를 이용한 통계계산과 병렬처리를 활용한 통계계산의 이론과 실제를 다룬다.전선 / 학사
최근 AI 가속기와 AI 칩은 자율 주행 차, 스마트 홈, 로봇 공학 등에 필연적으로 사용될 것이기 때문에 향후 경제 성장에 중요한 역할을 하게 될 것이다. AI 칩은 저 전력을 사용하여 인공 지능 작업을 더 빠르게 처리하도록 특별히 설계된 차세대 마이크로 프로세서를 의미한다. 이 수업에서는 AI 애플리케이션을 위한 디지털 시스템 설계와 관련된 기본적인 지식을 공부하게 되며 크게 2부분으로 나뉜다. 첫 번째 파트는 RISC-V 프로세서, SRAM / DRAM 메모리 및 메모리 컨트롤러, 버스 상호 연결 및 인터페이스 (예 : UART, I2C)와 관련한 중요 주제를 배움. 두 번째 파트에서는 첫 번째 파트에서 더 발전해서 카메라 인터페이스 및 디스플레이 패널과 같은 고급 주제를 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 학사
실생활에서 접할 수 있는 다양한 전자제품을 분해, 분석 또는 조립하여 그 안에 탑재된 반도체 부품의 동작 원리, 회로 설계, 적용 사례를 배운다. 비전공자들도 이해하기 쉬운 실습 위주의 교과 과정으로, 초반부에서는 기초 원리의 강의와 실제 제품의 분석 위주로 진행하고, 후반부에서는 회로 변경, 제품의 심화 분석, 완전 재설계 등의 개별 프로젝트를 학생 개인 또는 팀 단위로 수행한다. 실제 제품을 통하여 반도체 지식과 논리적 사고 방법을 배양하는 것이 이 과정의 목표이다. 대상 전자제품과 프로젝트의 주제는 매 학기 변경될 수 있으니 강의 계획서의 참조가 필요하다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 세 파트를 학습한다: (1) 그래픽스 기본이론, (2) OpenGL과 그의 Extensions, (3) GPU를 사용한 병렬컴퓨팅. 그래픽스 기본이론과 OpenGL의 교육은 약 1.5개월 동안 동시에 진행되며 강체의 관절 애니메이션 프로그래밍이 실습과제로 주어진다. OpenGL의 Extension은 약 2주 정도에 걸쳐 학습이 진행되며 이 extension을 사용한 shading이 실습과제로 주어진다. GPU를 사용한 병렬컴퓨팅은 약 1개월 동안 학습되며 대형행렬의 곱, FFT 등의 계산 프로젝트가 실습과제로 주어진다.전선 / 학사
디지털 시스템 설계과목에서 배운 기본적인 개념 위에 하드웨어와 소프트웨어의 양쪽 면에서 컴퓨터 구조와 조직과 관련된 분석과 설계 기법들을 배운다. 컴퓨터 구조론은 데이터 구조와 마이크로 아키텍처 하드웨어 구현에 대한 이해와 데이터의 흐름과 제어를 위한 추상화 레벨인 ISA(Instruction Set Architecture)에 관한 내용을 주로 다룬다. 그리고 마이크로 아키텍처와 ISA에 대한 이해를 기반으로 간단한 시스템 구현을 실습해 봄으로써 현재 많이 사용되고 있는 HDL의 숙련된 사용에 도움에 되고자 한다.전선 / 대학원
인공지능 알고리즘은 현재 물체인식, 음성인식, 번역 등 많은 분야에서 그 응용을 넓혀가고 있다. 최근 가장 우수한 성능을 보이는 신경망 알고리즘은 매우 많은 계산을 필요로 한다. 본 과목에서는 인공지능 알고리즘을 실제 시스템에서 구현하는 방법을 다룬다. 이를 위해서는 인공지능 알고리즘 수준에서의 최적화와 더불어 시스템 구현에 대한 이해가 필요하다. 대상 시스템으로 고성능 GPU 뿐만 아니라 내장형 시스템 또는 하드웨어를 이용한 구현을 다룬다. 본 과목에서는 전반부에서 인공지능 알고리즘을 다루고 후반부에서 시스템 구현 및 최적화를 다룬다.전선 / 학사
AI 응용 프로그램을 위한 디지털 시스템 설계 프로젝트는 CPU, 메모리, 버스, 인터페이스 및 CNN H/W 가속기를 포함하여 AI 응용 프로그램을 위한 디지털 시스템을 설계하는 데 있어 몇 가지 근본적인 문제를 다룬다. 첫 번째 부분에서 H/W 자습서 및 랩은 RISC-V 프로세서, SRAM/DRAM 메모리, 버스 상호 연결, CMOS 이미지 센서 인터페이스를 포함한 인터페이스 및 LCD 디스플레이 패널과 관련된다.전선 / 대학원
화학 공정 산업에서는 설계, 시공, 운전, 유지보수 등 각 단계에서 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 기술이 사용되고 있으며, 그 변화의 속도가 빠른 만큼 동향을 계속적으로 파악하는 것은 엔지니어 차원에서 중요하다. 최근에는 전통적으로 분리되어 있던 설계 소프트웨어(CAD, intelligent P&ID, simulation)와 공정제어시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition) 간에 연계 및 통합이 시도되고 있으며, 특히 4차 산업혁명 기술(빅데이타, 사물인터넷, virtual reality 등)을 화학공정에 적용시킬 때, SCADA와의 연계가 중요하다. 본 강좌에서는 이러한 ICT(Information and Communication Technology) 응용 중 SCADA, simulation, Smart Plant/Intelligent P&ID 및 big data analytics, 사물인터넷(Internet of Things), 가상현실(Virtual Reality), 인공지능 등 4차 산업 기술의 개발 및 응용 관련하여, 최신 국제 동향 및 사례에 대해 소개하고, 심층 토의 및 개인 프로젝트 추진을 통해 각자(각 회사)의 여건에 맞는 4차 산업혁명 기술 프로젝트를 기획, 관리할 수 있는 역량을 확보하도록 돕게 된다.