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- 저자 : C.G. Lyuh (검색결과 10 건)
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Low-power bus encoding with crosstalk delay elimination
Lyuh, C.-G.,Kim, T. IEE 2006 IEE proceedings: Computers and digital techniques Vol.153 No.2
In deep-submicron technology, minimising the propagation delay and power consumption on buses is the most important design objective in system-on-chip design. In particular, the coupling effects between wires on the bus that can cause serious problems such as crosstalk delay, noise and power consumption. Most of the previous work on bus encoding targeted either (1) minimising the power consumption on bus, (2) minimising the crosstalk delay, or (3) exploiting the known probabilistic information of data, but not all of them. The authors propose a new bus-encoding algorithm that not only minimises the dynamic power consumption on bus but also eliminates the crosstalk delay. The authors achieve the combined objective of (1) and (2) by analysing, formulating and solving the problem of minimising a weighted sum of the self-transition and cross-coupled transition activities on bus in the context of the concept of self-shield encoding. From experiments using a set of benchmark designs, it is shown that the proposed encoding technique consumes 15.4-47.4% less power than existing techniques while totally eliminating the crosstalk delay.
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전원,여준기,W. Jeon,C.G. Lyuh 한국전자통신연구원 2023 전자통신동향분석 Vol.38 No.5
The emergence of generative hyperscale artificial intelligence (AI) has enabled new services, such as image-generating AI and conversational AI based on large language models. Such services likely lead to the influx of numerous users, who cannot be handled using conventional AI models. Furthermore, the exponential increase in training data, computations, and high user demand of AI models has led to intensive hardware resource consumption, highlighting the need to develop domain-specific semiconductors for hyperscale AI. In this technical report, we describe development trends in technologies for hyperscale AI processors pursued by domestic and foreign semiconductor companies, such as NVIDIA, Graphcore, Tesla, Google, Meta, SAPEON, FuriosaAI, and Rebellions.
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여준기,양일석,김기철,노태문,김종대,Lyuh, C.G.,Yang, Y.S.,Kim, K.C.,Roh, T.M.,Kim, J.D. 한국전자통신연구원 2007 전자통신동향분석 Vol.22 No.5
유비쿼터스 사회에서는 언제, 어디서나 네트워크에 연결하여 다양한 형태의 실감 정보를 제공 받아 더욱더 풍요로운 삶을 누릴 수 있을 것이다. 이것은 음성인식 및 영상합성 생성기술, 입체 영상/음향 입?출력기술, IT-NT-BT 기술융합의 가속화로 지능형 실감형 정보처리는 물론 휴먼정보 등의 다양한 정보처리가 가능한 유비쿼터스 휴대 단말기에 의해서 실현될 것이다. 휴대 단말기에서 반도체는 약 $40{\sim}50%$의 비중을 차지하는 가장 중요한 부품이며, 다양한 지능형 실감형 정보를 처리하기 위하여 막대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 저전력 고성능 반도체 SoC 개발이 필수적이다. 본고에서는 휴대 단말기에 사용되는 SoC 기술 및 재구성형 프로세서 기술 동향을 파악함으로써, 유비쿼터스 단말기에서 필수적으로 사용될 반도체 SoC 기술의 발전 방향에 대해서 전망해 보았다.
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석정희,여준기,Suk, J.H.,Lyuh, C.G. 한국전자통신연구원 2018 전자통신동향분석 Vol.33 No.6
In recent years, with the development of autonomous driving technology, high-performance artificial intelligence computing hardware platforms have been developed that can process multi-sensor data, object recognition, and vehicle control for autonomous vehicles. Most of these hardware platforms have been developed overseas, such as NVIDIA's DRIVE PX, Audi's zFAS, Intel GO, Mobile Eye's EyeQ, and BAIDU's Apollo Pilot. In Korea, however, ETRI's artificial intelligence computing platform has been developed. In this paper, we discuss the specifications, structure, performance, and development status centering on hardware platforms that support autonomous driving rather than the overall contents of autonomous driving technology.
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Transformer를 활용한 인공신경망의 경량화 알고리즘 및 하드웨어 가속 기술 동향
김혜지,여준기,H.J. Kim,C.G. Lyuh 한국전자통신연구원 2023 전자통신동향분석 Vol.38 No.5
The development of neural networks is evolving towards the adoption of transformer structures with attention modules. Hence, active research focused on extending the concept of lightweight neural network algorithms and hardware acceleration is being conducted for the transition from conventional convolutional neural networks to transformer-based networks. We present a survey of state-of-the-art research on lightweight neural network algorithms and hardware architectures to reduce memory usage and accelerate both inference and training. To describe the corresponding trends, we review recent studies on token pruning, quantization, and architecture tuning for the vision transformer. In addition, we present a hardware architecture that incorporates lightweight algorithms into artificial intelligence processors to accelerate processing.
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노태문,전영득,여준기,조민형,김이경,권종기,Roh, T.M.,Jeon, Y.D.,Lyuh, C.G.,Cho, M.H.,Kim, Y.G.,Kwon, J.K. 한국전자통신연구원 2013 전자통신동향분석 Vol.28 No.5
IT 기술이 발달함에 따라 저전력, 초소형 센서노드를 설치하여 무인으로 정보를 얻을 수 있는 시스템의 도입이 점차 확대되는 추세이며, 이것을 위하여 온도, 습도, 가스 등 환경정보를 획득할 수 있는 센서뿐만 아니라 초소형 저전력 복합환경센서 ROIC(Read-Out Integrated Circuit)의 중요성이 증가하고 있다. 또한 휴대폰, 노트북, 스마트폰, 태블랫 PC 등의 모바일 IT 제품들은 빠르게 소형화, 슬림화, 저전력화 되고 있다. 이런 시스템의 요구에 따라 음향부품도 기본적인 음향감지/출력 성능 이외에 크기 및 소모전력이 중요한 기능요소로 크게 부각되고 있으며, 이것을 위하여 소형화, 저가격화가 가능한 MEMS(Microelectromechanical Systems) 음향센서 및 ROIC 개발이 요구되고 있다. 따라서 본고에서는 복합환경센서 ROIC 및 MEMS 마이크로폰 ROIC의 기술동향 등에 대해서 고찰하고자 한다.
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윤상훈,여준기,천익재,석정희,노태문,Yoon, S.H.,Lyuh, C.G.,Chun, I.J.,Suk, J.H.,Roh, T.M. 한국전자통신연구원 2012 전자통신동향분석 Vol.27 No.1
자동차는 이제는 없어서는 안 될 인간의 생활필수품이 되었다고 하여도 과언이 아닐 정도로 많은 보급이 이루어졌다. 이와 같은 자동차의 보급으로 인하여 사람들은 보다 편리하고 안전한 자동차를 추구하게 되었고 산업체에서는 지능화된 자동차를 통해 고객의 요구에 부응하기 위한 연구와 제품 개발을 계속하고 있다. 지능형 자동차를 위하여 많은 분야의 기술들이 자동차와 융합되어 나타나고 있으며, 그 중에서도 최근 북미에서 발표된 '후방 카메라 탑재 의무화'로 인해 영상인식과 자동차의 융합에 많은 관심이 모아지고 있다. 본고에서는 최근 각광을 받고 있는 자동차용 영상인식에 대한 알고리즘 및 영상인식 SoC기술동향 등에 대해서 알아보도록 한다.
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석정희,전영득,여준기,Suk, J.H.,Jeon, Y.D.,Lyuh, C.G. 한국전자통신연구원 2015 전자통신동향분석 Vol.30 No.6
사람은 User Interface(UI)를 통해 기기와 접촉하고 활용하며, 서비스를 제공받는다. 대부분의 입력 도구들은 사용자의 접촉을 필요로 하기 때문에 기기에 접촉이 불가능한 상황에서는 사용자의 의도를 기기에 전달하기 어렵다. 본고에서는 접촉 없이 사용자 입력을 가능하게 하는 기술 중 적외선 근접센서에 기반을 둔 제스처 센싱기술을 소개한다.
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스마트폰 시장동향 - 적외선 근접센서 기반 제스처 센싱기술 동향
석정희,전영득,여준기,Suk, J.H.,Jeon, J.D.,Lyuh, C.G. 한국광학기기산업협회 2016 光學世界 Vol.161 No.-
사람은 User Interface(UI)를 통해 기기와 접촉하고, 활용하며 서비스를 제공받는다. 대부분의 입력 도구들은 사용자의 접촉을 필요로 하기 때문에 기기에 접촉이 불가능한 상황에서는 사용자의 의도를 기기에 전달하기 어렵다. 본고에서는 접촉 없이 사용자의 입력을 가능하게 하는 기술 중 적외선 근접센서에 기반을 둔 제스처 센싱기술을 소개한다.
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김진규,김혜지,조용철,김현미,여준기,한진호,권영수,Kim, J.K.,Kim, H.J.,Cho, Y.C.P.,Kim, H.M.,Lyuh, C.G.,Han, J.,Kwon, Y. 한국전자통신연구원 2021 전자통신동향분석 Vol.36 No.2
The rapid growth of deep-learning applications has invoked the R&D of artificial intelligence (AI) processors. A dedicated software framework such as a compiler and runtime APIs is required to achieve maximum processor performance. There are various compilers and frameworks for AI training and inference. In this study, we present the features and characteristics of AI compilers, training frameworks, and inference engines. In addition, we focus on the internals of compiler frameworks, which are based on either basic linear algebra subprograms or intermediate representation. For an in-depth insight, we present the compiler infrastructure, internal components, and operation flow of ETRI's "AI-Ware." The software framework's significant role is evidenced from the optimized neural processing unit code produced by the compiler after various optimization passes, such as scheduling, architecture-considering optimization, schedule selection, and power optimization. We conclude the study with thoughts about the future of state-of-the-art AI compilers.
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