본 논문에서는 처음 레이아웃을 접하는 학생들이 쉽게 레이아웃을 할 수 있도록 논리게이트의 입력 수에 따른 소스/드레인 접합면의 개수 및 출력 단자에 연결되는 드레인 접합면의 개수를 간단한 수식으로 설명하고자 한다. 일반적으로 디지털 회로에서는 직렬로 연결되는 트랜지스터의 경우 하나의 접합면으로 트랜지스터의 소스와 또 다른 트랜지스터의 드레인으로 동작하도록 레이아웃 된다. 그리고 출력 단자에 연결되는 드레인 접합면의 개수를 줄어야만 논리게이트의 동작속도를 향상시킬 수 있다. 그러므로 출력단자를 구성하는 드레인 접합의 개수를 수식으로 제시하고 설명함으로서 초보자도 쉽게 레이아웃을 할 수 있도록 하고자 한다.
Magnetic Tunnel Junction (MTJ)는 비휘발성 소자로서 그간 기억소자분야에 국한되어왔으나, 최근 다양한 연구들에 의하여 자기논리 (magneto-logic) 회로에 사용되면서 기존 트랜지스터 기반의 논리연산자를 대체할 수 있는 가능성을 보이고 있으며, 논리회로까지 확장 적용되어 스핀전자공학 분야의 새로운 장을 열 것으로 기대되어지고 있다. 자체 저장 능력을 갖는 MTJ 소자로 구현된 자기논리 회로는 전원이 꺼져도 정보가 그대로 유지되고, 또한, 불 (Boolean) 연산 수행 시 단순한 입력변화만으로 다양한 논리 연산자 구현이 가능한 구조적인 유연성을 보이므로, 물리적으로 완성된 회로 내에서 얼마든지 재구성이 가능한 자기논리 회로를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 단순한 조합논리나 순차논리 회로의 동작을 넘어서, 임의의 3비트 논리회로 동작을 모두 수행할 수 있는 자기논리 회로를 제안한다. 이를 위해 3비트 논리회로 중에서 최대의 복잡성을 갖는 논리회로를 MTJ 소자를 사용하여 설계하였고, 그 동작을 이전 논문에서 제안된 바 있는 macro-model을 보완 적용하여 검증하였다. 제안된 회로는 3비트로 구현할 수 있는 가장 복잡한 논리회로의 동작을 수행할 뿐만 아니라, 전류구동회로의 게이트 신호들을 변화시킴으로써 임의의 3비트 논리 회로의 동작을 모두 수행하는 것이 가능하다.
본 논문에서는 디지털 논리회로의 동작 원리에 대한 이해를 돕기 위해, 스위치 기반 LED (Light Emitting Diode) Art 논리 회로 구현 방법을 소개한다. 브레드 보드를 이용한 디지털 논리회로 실습은 국내 교육과정의 고등학교 및 대학교 수준의 해당 학과에서 필수 교육과정으로 지정하고 있다. 하지만 실제 실습에는 기초적인 구현 예제가 부족하고, 이에 따른 결과로 복잡한 디지털 논리회로 예제를 통한 학습으로 디지털 논리회로의 기초 동작 원리에 대한 이해를 방해하는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 스위치를 이용한 기초적인 실습예제이며, 다수의 출력 장치 신호들을 동시에 제어하는 논리회로의 필요성을 이해할 수 있는 LED Art 회로 구현 방법을 제안하고 시험하였다.
개인용 전자자동설계 시스팀인 EDAS_P의 schematic으로부터 직접 디지틀 회로의 논리동작을 시뮬레이션할 수 있는 게이트 레벨 논리 시뮬레이터(GLSIM_P)를 IBM PC에서 C언어를 이용하여 개발하였다. 다룰수 있는 소자로는 input clock, 일반 게이트 및 clocked 게이트, ROM, RAM, PLA등이다. 논리신호 레벨은 1, 0,*(intermediate)이다. 효율적인 논리해석을 위해 selective trace 및 event driven 방식을 도입하였으며 게이트 500개 정도까지 해석이 가능하다.
축구경기는 세계적으로 널리 알려진 스포츠이다. 특히, 한국과 일본은 2002년 월드컵을 개최하는 나라이다. 이와 같은 배경에서, 우리는 퍼지 논리를 이용하여 축구 선수들의 기본적인 동작(Motion)을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 기본 동작이란, 걷기, 뛰기, 드리블하기, 서있기 등으로 정의한다. 만약 우리가 축구경기 장면 비디오를 통해 동작 인식을 필요로 한다면, 특징 패턴은 축구선수들의 양다리 각과 한 축구선수와 공과의 거리가 중요 요소가 될 것이다. 이 논문은 축구 선수 및 공의 추적(Tracking)을 통해 전처리된 데이터를 얻을 수 있다고 가정한다. 실험결과를 통해 축구선수 뿐만 아니라 스포츠 경기에서 선수들의 기본 동작 인식에 퍼지 논리를 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 논리 설계를 위해서 I-ROB 3000이라는 로봇 키트를 사용하여 논리 설계를 검증하였다. 이 검증에는 iRoV-Lab 3000의 장착된 로봇 모듈인 FPA 모듈,Stepper Motor 모듈,적외선 송수신센서 모듈, 카메라 모듈,RF 모듈 LED,TEXT LCD, 7-segment를 제어하기 위한 FPGA를 사용하며,FPGA설계를 위해 Schematic Design 또는HDL에 대해 연구한다.로봇 설계 시스템의 내부구조를 이해하고 개발환경을 구축할수 있다. 로봇의 구성요소와 각각의 구성요소(Sensor 모듈,display 모듈, Stepper Motor 모듈,RF 모듈)의 동작 원리를 개발한다.
휴대용 전자 시스템에 대한 deep submicron VLSI의 출현에 따라 기존의 면적과 성능(지연시간)외에 전력량 감축을 위한 새로운 방식의 CAD 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문은 논리합성시 기술매핑 단계에서의 전력량 감소를 목적으로 한 논리 게이트 분할(gate decomposition)을 통한 재합성 알고리즘을 소개한다. 기존의 저전력을 위한 논리분할 방식은 Huffman 부호화 방식을 이용하였으나 Huffman code는 variable length를 가지고 있으며 logic depth (회로지연시간)와 글리치에 영향을 미치게 된다. 제안된 알고리즘은 임계경로상에 있지 않은 부회로에 대한 스위칭 동작량을 줄임으로써 logic depth (즉 속도)를 유지하면서 다양한 재구성된 트리를 제공하여 스위칭 동작량을 줄임으로써 전력량을 감축시키는 새로운 게이트분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 zero 게이트 지연시간을 갖는 AND 트리에 대하여 스위칭 동작량이 최소화된 2진 분할 트리를 제공한다. SIS (논리합성기)와 Level-Map (lower power LUT-based FPGA technology mapper)과 비교하여 각각 58%와 8%의 전력 감축효과를 보였다.
최근 다양한 센서를 내장한 스마트폰의 발달로 인해 웨어러블 기기를 사용한 동작 인식 연구가 늘어나는 추세이다. 기존의 동작 인식 연구는 사용자 개인의 동작 인식에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 인간의 집단 개념동작을 인식하는 기법을 제안한다. 인식에 앞서 장소 별 집단 동작의 특징을 분석하여 데이터를 생성한다. 강의실 환경에서의 집단 개념동작을 중점적으로 수업하기, 발표하기, 회의하기로 세 가지 동작을 연구한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용하여 96% 이상의 높은 인식률을 도출하였다. 실시간으로 활용한다면 자동적으로 강의실의 사용률 및 사용 목적을 쉽게 분석할 수 있다. 나아가 분석된 데이터를 통해 장소 활용도를 높일 수 있다. 향후 다른 장소에 대한 집단 동작 인식을 연구하여 집단 동작 인식 시스템을 개발할 것이다.
인터넷 인구의 폭주로 트래픽을 줄이려는 노력이 일고 있는 가운데, 우리는 기존에 웹 서버의 성능를 리눅스 커널 단에서 향상시키는 방법을 제안하였다. 사용자 영역의 스레드를 사용하지 않고 커널 영역의 스레드를 사용하고 CPU 개수와 동일한 스레드만 사용함으로서 스레드간의 컨텍스트 스위칭과 시스템 콜 사용의 오버헤드를 줄일수 있었다. 이번에는 이 구조를 CPN(Coloured Petri-Net)을 사용하여 논리적으로 분해하고 그 동작특성을 이해하여 모델링과 실제 데이터를 비교함으로서 프로그램 동작에 관한 논리적 문제점을 발견할 수 있고, 동작특성의 시간특성을 알 수 있다.
선광(all-optical) OR 논리소자가 반도체 광증폭기 (SOA)의 이득포화와 파장변환 특성을 이용하여 구현되었다. 전광(all-optical) OR 논리소자는 이득의 비선형성에 의해 동작되므로 SOA의 이득포화를 충분히 얻기 위해 펌프신호는 SOA의 입력단에서 어븀 첨가 광섬유 증복기(EDFA)에 의해 증폭되었다. 전광 OR논리소자의 동작특성은 2.5 Gbit/s에서 성공적으로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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