3回生(研究室配属対象者)の皆さんへ

佐藤高史研では2019年2月21日(木) 13:00〜14:00,14:00〜15:00 に研究室配属対象者向けの研究室見学会を開催します.関連情報はこちらに掲載しています.

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DAC2019採択決定

以下の論文が国際会議DAC2019(ACM/IEEE Design Automation Conference 2019)に採択されました(採択率24.8%=202/815)。

  • Song Bian, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato, “Filianore: Better multiplier architectures for LWE-based post-quantum key exchange,” in Proc. ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), to appear
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ASP-DAC2019

2019年1月21日~24日に日本科学未来館で開催されたAsia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC) 2019にてD2の辺が研究発表を行いました(発表日は1月25日).

辺の発表は,部分準同型暗号を用いて安全なEメールフィルタを実装するものです.近年,クラウドコンピューティングやデータアウトソーシングに伴うプライバシ侵害が懸念されています.本発表は,安全な方式で単純ベイズ分類器を提案するもので,メールの内容を他社に知らせることなく分類器によるフィルタリングを行うことを目標としています.ベイズ重みの量子化や,部分準同型暗号の特性を利用したパラレルフィルタリング手法,およびハードウェアアクセラレータのアーキテクチャなどを提案しました.実験では,フィルタリング精度を平均1%のトレードオフすることで,既存手法より1200xの高速化が達成できることを示しました.ハードウェアアクセラレータを使用した場合,一般的なメールを0.5秒以内にフィルタリングすることができる,実用レベルのパフォーマンスとなっています.

  • Song Bian, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato, “Towards practical homomorphic email filtering: A hardware-accelerated secure naive Bayesian filter,” in Proc. ACM/IEEE Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASPDAC), pp.621-626, January 2019.
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Yiyu Shi先生講演会

2019年1月9日(水)に、外国人招へい研究者として研究室に滞在されている米国Notre Dame大学の Yiyu Shi先生に、動画像中の物体検出に適する新しい機械学習手法に関する講演会をしていただきました。講演中から多くの質問がなされるなど極めて活発な議論があり、大変有益な講演会となりました。

SCNN: A General Distribution based Statistical Convolutional Neural Network with Application to Video Object Detection

Abstract: Various convolutional neural networks (CNNs) were developed recently that achieved accuracy comparable with that of human beings in computer vision tasks such as image recognition, object detection and tracking, etc. Most of these networks, however, process one single frame of image at a time, and may not fully utilize the temporal and contextual correlation typically present in multiple channels of the same image or adjacent frames from a video, thus limiting the achievable throughput. This limitation stems from the fact that existing CNNs operate on deterministic numbers. In this talk, I will present a novel statistical convolutional neural network (SCNN), which extends existing CNN architectures but operates directly on correlated distributions rather than deterministic numbers. By introducing a parameterized canonical model to model correlated data and defining corresponding operations as required for CNN training and inference, I will show that SCNN can process multiple frames of correlated images effectively, hence achieving significant speedup over existing CNN models. I will use a CNN based video object detection as an example to illustrate the usefulness of the proposed SCNN as a general network model. Experimental results show that even a non-optimized implementation of SCNN can still achieve 178% speedup over existing CNNs with slight accuracy degradation.

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2018年度 忘年会 & Yiyu Shi先生,Anderegg Raphaelさん歓迎会

平成30年12月17日(月)19:00~,天寅にて,今年度の忘年会と,学術振興会外国人招へい研究者として研究室に滞在中のYiyu Shi先生(米国Notre Dame大学),および特別聴講学生として来訪中のAnderegg Raphaelさん(チューリッヒ工科大学)の歓迎会を行いました.皆で鍋を囲みつつ一年を振り返り,来年への意気込みを語り合いました.

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デザインガイア2018

2018年12月5日~7日にサテライトキャンパスひろしまで開催された電子情報通信学会デザインガイア2018において本研究室の大島が研究発表を行いました(発表日は12月7日).
大島の発表は,レプリカセンサを用いたNBTIによる回路特性変動予測についてです.NBTIは回路の信号伝搬遅延時間を増加させるトランジスタの主要な劣化現象の1つで,遅延劣化の推定が課題となっています.トランジスタの劣化は入力信号のオン時間割合(デューティー比)に依存するため,デューティー比を考慮でき,かつ省面積,高感度な遅延劣化推定手法が求められています.本研究では,劣化の激しいトランジスタに対象を絞り,NBTIによるしきい値電圧変動を推定する手法を提案しました.回路シミュレーションにより,トランジスタのしきい値電圧変動推定を僅かな誤差で行えること,ベンチマーク回路の遅延劣化に対する出力変化率が最大27.8%と高い感度が得られることを確認しました.

  • 大島 國弘,辺 松,廣本 正之,佐藤 高史:
    ”レプリカセンサを用いたNBTIによる回路特製変動予測に関する検討, ” 電子情報通信学会技術研究報告(デザインガイア2018-VLSI設計の新しい大地-)(於 サテライトキャンパスひろしま), Vol.118, No.334, VLD2018-67, pp.195-200, 2018年12月.

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ICMTS2019採択決定

以下の論文が国際会議 ICMTS 2019 (International Conference on Microelectronic Test Structures) に採択されました.

  • Michiaki Saito, Michihiro Shintani, Kazunori Kuribara, Yasuhiro Ogasahara, and Takashi Sato, “A compact model of I-V characteristic degradation for organic thin film transistors,” in Proc. IEEE International Conference on Microelectronic Test Structures (ICMTS), March 2019.
  • Hiroki Tsukamoto, Michihiro Shintani, and Takashi Sato, “Study on statistical parameter extraction of power MOSFET model by principal component analysis,” in Proc. IEEE International Conference on Microelectronic Test Structures (ICMTS), March 2019.
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Japanese Journal of Applied Physicsへの論文採録決定

Japanese Journal of Applied Physics (JJAP)への以下の論文の採録が決定しました.
本研究は産総研との共同研究によるものです.

  • Yasuhiro Ogasahara, Kazunori Kuribara, Michihiro Shintani, and Takashi Sato:
    “Feasibility of a low-power, low-voltage complementary organic thin film transistor buskeeper physical unclonable function,” Japanese Journal of Applied Physics, 2019 (to appear)
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ICCAD2018

2018年11月5日〜8日にカリフォルニア州サンディエゴで開催されたInternational Conference on Computer-Aided Design (ICCAD) 2018 にて,本研究室OBの業天が研究成果の発表を行いました (発表日は11月6日,採択率は98/400=25%).

業天の発表は,イジングモデルを用いた組合せ最適化問題向けプロセッサに関するものです.イジングモデルは磁性体の振舞いを模擬した数理モデルであり,組合せ最適化問題を高速に解くことが可能な新しい計算技術として注目されています。しかし現状では,真の最適解が求まる確率が低く,問題によっては制約を満たす解が求められないという課題があります.本研究では,レプリカ交換モンテカルロ法を適用し,これをハードウェア実装向けに近似したアーキテクチャを提案しました.最大カット問題を例として提案アーキテクチャを評価し,最適解を得る確率が向上していること,また,既存のソフトウェアソルバと比較して最適解を得るまでの時間を100倍以上短縮可能であることを確認しました.

  • Hidenori Gyoten, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato, “Enhancing the solution quality of hardware Ising-model solver via parallel tempering,” in Proc. IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), November 2018.
    DOI: 10.1145/3240765.3240806

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ICSICT2018

2018年10月31日~11月3日に青島市(中国)で開催されたInternational Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT)にて齊藤とQinが研究発表を行いました。また佐藤が招待講演を行いました (発表日はいずれも11月1日)。

Qinの発表は有機トランジスタを用いたPUF回路の設計についてです。PUF回路はデバイスの製造上のばらつきを利用した認証を実現する回路です。また、有機トランジスタが柔軟な基板の上で製造できることなどの特長を生かし、フレキシブルかつ複製困難なタグを実現を目指しています。本発表では、電流を利用する電流モードのArbiter PUFであるCMA-PUFを提案しました。提案回路は、使用トランジスタ数の少ないシンプルな構造であることから、まだ発展中で特性変動の大きい有機トランジスタを用いても安定した動作が期待できます。シミュレーションにより、提案回路は既存回路である遅延モードのArbiter PUFとほぼ同じ性能を達成し、回路面積を52%低減できることを確認しました。

齊藤の発表は有機薄膜トランジスタ(oTFT)の時間劣化に関するものです。oTFTはその特徴からウェアラブルデバイスなどへの応用に期待が寄せられる一方、Si MOSFETと比較して寿命が短いという特徴を持っておりその寿命を見積もることは回路設計において非常に重要な課題となっています。本研究では、単体oTFTとoTFTを用いた回路の時間経過による特性変化を測定、調査するとともに、単体oTFTの測定から得られた特性を用いることで、測定された回路の特性変化と同様の変化傾向をシミュレーションできることを確認しました。
以上二つの発表は、産総研、奈良先端大との共同研究です.

佐藤の招待講演は、パワーデバイスの容量特性測定に関するものです。電力変換効率への影響が大きい入力容量を、スイッチングベースで求める試みについて、これまでの研究成果を報告しました。

  • Zhaoxing Qin, Michihiro Shintani, Kazunori Kuribara, Yasuhiro Ogasahara, and Takashi Sato, “An experimental design of robust current-mode arbiter PUF using organic thin film transistors,” in Proc. IEEE International Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT), pp.1-6, November 2018.
  • Michiaki Saito, Michihiro Shintani, Kazunori Kuribara, Yasuhiro Ogasahara, and Takashi Sato, “Measurement and modeling of frequency degradation of an oTFT ring oscillator,” in Proc. IEEE International Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT), pp.1-6, November 2018.
  • Takashi Sato, “A transient approach for input capacitance characterization of power devices (invited),” in Proc. IEEE International Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT), pp.1-6, November 2018.

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