소프트웨어 문서는 논리적인 객체와 객체간의 관계로 이루어지며 개발 과정에서 여러 버전이 생성된다. 효율적인 소프트웨어 개발을 위해서는 소프트웨어 구성 요소에 변경이 일어났을 경우 변경의 내용과 변경이 전파되어야 할 범위를 쉽게 알 수 있어야 한다. 그러나 큰 단위 소프트웨어 객체 관리에서는 변경의 내용과 전파 범위를 알기 힘들다. 따라서 논리적인 객체와 객체간의 종속성을 관리하는 미세 단위 객체 관리가 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 편집 과정에서 적용되는 연산 히스토리를 이용한 미세단위 소프트웨어 일관성 관리 모델을 제안하였다. 본 논문에서는 미세 단위 일관성 관리에 대한 정형적인 모델을 제시하였으며, 관성은 객체간의 종속성과 객체에 적용된 연산의 종류에 의해 관리되므로 불필요한 변경 전파를 피할 수 있다.
본 논문에서는 마이크로프로세서의 기능을 수행하는 데 필수적이며 사용빈도가 높은 총 64개의 명령어를 정의한 후 이를 처리할 데이터패스를 구성해 스테이트 머쉰으로 제어하는 방식으로 실용적 8비트 마이크로프로세서를 VHDL로 설계를 하고 FPGA로 구현했다. 통상 마이크로프로세서 관련 논문에서는 기능적 시뮬레이션까지만 했거나, 인터럽트 기능이 없든지, 하드웨어로 구현을 하지 않았거나, 또는 개발 관련 내용이 자세히 제시되지 않았었다. 본 논문에서는 데이터 이동, 논리, 가산 연산뿐만 아니라 분기, 점프 연산도 실행할 수 있도록 해 연산 및 제어용도에 적합하도록 하였고, 스택, 외부 인터럽트 기능까지도 지원하도록 해 그 자체로서 완전한 실용적 마이크로프로세서가 되도록 하였다. 또한 프로그램 ROM까지도 칩 안에 넣어 전체 마이크로프로세서를 단일 칩으로 구현하였다. 타이밍 시뮬레이션으로 검증 후 제작 과정을 통해, 설계된 마이크로프로세서가 정상적으로 동작함을 확인하였다. Altera MAX+.PLUS II 통합개발환경 하에서 EP1K50TC144-3 FPGA 칩으로 구현을 하였고 최대 동작주파수는 9.39MHz까지 가능했고 사용한 로직 엘리먼트의 개수는 2813개로서 논리 사용률은 97%이었다.
본 논문에서는 다치 논리를 기본으로 한 SD 가산기 및 PD 가산기를 설계하였다. 전류 모드 CMOS 회로를 이용하여 다치 논리를 구현하였으며 부분곱으로 전압모드 CMOS 회로도 이용하였다. 설계된 회로에 대한 검증은 대부분 SPICE 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 다치 부호를 적용한 SD(Signed-Digit) 수 표현을 사용하여 자리 올림 신호의 전송이 자리수에 관계없이 1단에서 실행되게 함으로써 병렬연산의 고속화를 가능하게 하였고, 또한 M개의 다 입력을 처리하는 가산기에서는 적당한 PD(Positive-digit) 수 표현을 사용하여 가산의 단수를 줄일 수 있으므로 연산의 고속화 및 고집적화를 가능하게 하였다.
본 논문에서는 몇가지 규칙에 의해 ESOP(Exclusive-OR Sum-Of-Products) 함수를 간단화 하는 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘은 두 개의 함수에 대한 곱항 변형 연산을 각 항의 상태에 따라 선택적으로 반복수행하여 간단화를 행하였다. 다치 입력 2치 다출력 함수를 최소화함으로써 입력 디코더를 이용하여 EXOR PLA를 입력의 최적화를 하였다. 4치 연산회로 함수에 본 알고리즘을 적용하여 EXOR형 논리회로를 설계하였고, 2bit 입력 디코더를 EXOR-PLA의 설계에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션(IBM PC 486 상에서 실행)을 통해 제시된 알고리즘을 여러가지 연산 회로에 적용한 결과, 함수의 입력 변수의 수와 관계없이 최소화가 가능하였고, 출력함수의 곱항수를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트를 제안한다. 패리티 보존형 가역 논리게이트는 입력 값과 출력 값의 패리티가 같은 가역 논리게이트를 의미한다. 최근 가역 논리 게이트가 저전력 CMOS 디자인, 양자 컴퓨팅 그리고 나노 테크놀로지와 같은 분야에서 전력을 효율적으로 사용하는 방법임을 알려졌다. 그리고 패리티 체크(parity-checking)는 디지털 시스템에서 오류 주입을 확인 하는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안하는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트는 모든 boolean 함수를 구성할 수 있고, 기존의 오류 확인 boolean 함수보다 가역 논리게이트 수, garbage-output의 수 그리고 하드웨어 연산량에서 효율적으로 구성할 수 있다.
정보의 암호화와 인증, 디지털 서명등에 효율적인 공개키 암호 시스템의 주 연산은 모듈라 멱승 연산이며 이는 모듈라 곱셈의 연속적인 반복 수행으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 Montgomery 모듈라 곱셈 알고리즘을 사용하여 모듈라 곱셈을 효율적으로 수행하기 위한 모듈라 멱승 연산기를 구현하였으며 Montgomery 모듈라 곱셈시 발생하는 케리 진파 문제를 해결하기 위하여 CPA을 대신하는 CSA를 사용함으로써 멱승 연산시 발생하는 지연시간을 최소화시키는 결과가 얻어짐을 보였다. 본 논문에서는 Montgomery 모듈라 멱승 연산기 구현을 위하여 VHDL 구조적 모델링을 통하여 Synopsys사의 VSS와 Design analyzer를 이용한 논리 합성을 하였고 Mentor Graphics사 Model sim 및 Xilinx사 Design manager의 FPGA 시뮬레이션을 수행하여 성능을 검증 하였다.
본 논문은 $LiNbO_3$ 광스위칭 소자를 이용한 광컴퓨터 시스템인 SPOC(Stored Program Optical Computer)의 제어 동작의 문제점을 개선한 회로를 설계하고 검증한다. SPOC의 메모리는 DLM(Delay Line Memory) 구조이고, 오퍼런드가 필요 없는 명령어도 메모리 접근 과정을 수행하기 때문에 메모리 접근에 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 또한 원하는 연산만을 선택하여 수행할 수 없기 때문에 산술논리장치에서 불필요한 연산이 많이 수행된다. 따라서 본 논문에서는 오퍼런드를 찾기 전에 미리 명령어를 해독함으로써 오퍼런드가 필요 없는 명령어의 메모리 접근을 제거하도록 회로를 개선한다. 또한 산술논리장치내의 모든 연산회로에 오퍼런드를 보내지 않고 특정 연산회로에만 오퍼런드를 보냄으로써 불필요한 연산을 줄인다. 그리고 DIR(Dual Instruction Register) 구조를 제시하여 전체 프로그램의 실행시간을 최소화한다.
이 연구에서는 중등 심화 과정을 마치고 사사 과정에 진입한 최우수 정보과학 영재 교육을 위한 회로 최소화 알고리즘의 성능 개선 및 평가 과정을 보인다. 이 과정에서 학생들은 원하는 목표 기능을 얻기 위한 논리 회로는 꼭 한 가지가 아니고 다양하게 구성할 수 있다는 점과 이들 중 가장 간단한 회로를 찾을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 된다. 수작업으로 이루어지는 까르노 맵에서 회로 최소화를 위한 기본 원리를 터득하고, 그 과정을 소프트웨어로 수행하는 Quine-McCluskey 알고리즘을 탐구한다. Quine-McCluskey 알고리즘은 기본적으로 집합 연산의 반복에 의해 중복성을 도출하고 축약하는 과정을 반복한다. 집합 연산은 두 집합을 구성하는 원소들에 대한 비교 연산으로 이루어지므로 복잡도가 높다. 이를 해결하는 방법으로 원소 나열식 집합을 비트 정보로 표현하는 방안을 모색하고, 그 결과 약 36%의 성능 향상이 이루어짐을 보게 된다. 이 과정의 궁극적 목표는 영재 학생들이 전자 스위치, 논리 게이트, 논리 회로, 프로그래밍 언어, 데이터 구조, 알고리즘 등을 포괄하는 컴퓨터과학 학문에 대한 흥미와 지식 통합적 안목을 기르는 데 있다.
칼만 필터는 피드백 제어의 형태를 사용하는 플랜트를 추정한다. 플랜트의 잡음이나 측정 외란이 발생하더라도 상태를 추정하여 최적의 제어를 행한다. 상태를 추정하기 위하여 칼만 필터의 이득 Kk를 저절하고, 이 이득은 칼만 필터의 파라메터인 측정 오차 공분산 Rk과 프로세서 잡음 오차 공분산 Qk를 조정함으로써 뛰어난 필터 수행을 얻을 수 있다. 그러나 필터 파라메터 Rk, Qk는 필터 연산 이전에 측정되어야 하지만, 현재는 전문가가 전문적인 지식을 바탕으로 파라메터를 조정하여 시스템을 제어하고 있다. 따라서 이러한 비효율적인 작업을 퍼지 논리 제어기를 이용하여 온-라인에서 최적의 파라메터 Rk를 구하고자 한다.
본 논문은 다치(MVL:Multiple Valued Logic) 신경망의 BP(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용하여 패턴 인식에 이용하는 방법을 제안한다. MVL 신경망을 이용하여 패턴 인식에 이용함으로서, 네트워크에 필요한 시간 및 기억 공간을 최소화할 수 있고 환경 변화에 적응할 수 있는 가능성을 제시하였다. MVL 신경망은 다치 논리 함수를 기반으로 신경망을 구성하였으며, 입력은 리터럴 함수로 변환시키고, 출력은 MIN과 MAX 연산을 사용하여 구하였고, 학습을 하기 위해 다치 논리식의 편 미분을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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