본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.
Variable Reference Graph 는 C 언어로 작성된 프로그램으로부터 상호 절차적인 자료 흐름 분석 정보를 수평적 방향 그래프(directed graph)로 자동 생성해주는 역공학(reverse engineering) 도구들 중 하나이다. 본 논문에서는 판독성 있는 구조적 정보를 제공하기위한 그래픽 표현의 전략을 바탕으로 JAVA 로 구현된 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface) 및 그래프 레이아웃 알고리즘(graph layout algorithm)을 기술한다. 이 알고리즘은 4 단계로 구성되어 있다: 정보 모형, 레벨 알고리즘, 순서 알고리즘, 위치 알고리즘. 각 단계별에서 수행되는 주요 알고리즘을 살펴 본다. 특히, 이 알고리즘들은 사이클(cycle) 및 비사이클(acyclic) 방향 그래프, 그리고 트리(tree)를 수평적 계층 구조를 생성하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 구현된 Variable Reference Graph 는 소프트웨어 재공학 도구를 개발하는 RESORT(RESearch on object-oriented SOftware Reengineering Technology) 과제에서 개발되었다.
소형 고성능 가전기기를 실현하기 위한 다기능 고집적의 실리콘화에 대응하기 위하여 반도체 업계는 SoC(System On a Chip) 설계, 반도체 지적 재산권인 IP(Intellectual Property)에 관한 연구를 두개의 핵심 연구 항목으로 설정하여 진행되어 왔다. 반도체 레이아웃 이식 자동화 시스템은 설계 재활용(Design Reuse), IP의 실용화와 확산을 위한 핵심 연구 과제 중의 하나로써, Time-To-Market 과 Time-To-Money 를 동시에 가능토록 하는 근간의 기술이 된다. 본 연구는 정확하고 고속의 IP내의 반도체 소자 인식 알고리즘, 그래프를 이용한 제한 조건의 구현과 해석, 향상된 컴팩션(Compaction) 알고리즘의 연구로 말미암아 기존의 연구 결과 대비 평균 20배의 속도 향상과 평균 41%의 메모리만을 사용함으로써 경쟁 기술 대비 월등한 우위를 보이고 있다. 이로써, 대형의 반도체 설계 도면의 처리를 가능하도록 하였으며, 반도체 IP의 응용성(flexibility)을 부여 함으로써, IP의 재활용의 기초 연구와 SoC 설계 확산에 지렛대 역할을 하는 연구가 되리라고 예측한다.
본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
딥 러닝 알고리즘 중 하나인 CNN 인공지능 어플리케이션은 하드웨어 측면에서 컨벌루션 레이어의 많은 데이터들을 저장하기 위해 오프 칩 메모리를 사용 하고, DMA를 사용하여 매 데이터 전송 시 프로세서의 부하를 줄여 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한 컨벌루션 레이어의 데이터를 가속기의 글로벌 버퍼에 전송되는 순서를 다르게 하여 어플리케이션의 성능의 저하를 줄일 수 있다. 불 연속된 메모리 주소를 가지고 있는 베이직 레이아웃의 경우 SG-DMA를 사용 할 때 ordinary DMA를 사용할 때보다 DMA를 사전 설정하는 부분에서 약 3.4배의 성능향상을 보였고 연속적인 메모리 주소를 가지고 있는 아이디얼 레이아웃의 경우 ordinary DMA 와 SG-DMA를 사용하는 두가지 경우 모두 1396 사이클 정도의 오버헤드를 가졌다. 가장 효율적인 메모리 데이터 레이아웃과 DMA의 조합은 프로세서의 DMA 사전 설정 부하를 약 86 퍼센트까지 감소할 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
본 논문에서는 두 개의 17비트 오퍼랜드를 radix-4 Booths 알고리즘을 이용하여 곱셈 연산을 수행하는 곱셈기를 설계하고 효율적인 풀커스팀 디자인에 대한 테스트 방법을 제안하였다. 클럭 속도를 빠르게 하기 위하여 2단파이프라인 구조로 설계하고 규칙적인 레이아웃을 위해 4:2 CSA(Carry Save Adder)를 사용하였다. 회로는 LG 반도체의 0.6-um 3-Metal N-well CMOS 공정을 사용하여 칩으로 제작되었다. 새로운 개념의 모듈레벨 고착 고장 모델을 제안하였고 제안한 테스트 방법을 사용하여 관찰해야 하는 노드의 수를 약 88% 줄여 효율적인 고장 시뮬레이션을 수행하였다. 설계된 곱셈기는 9115개의 트랜지스터로 구성되며 코어 부분의 레이아웃 면적은 약 1135*1545 um2 이다. 제작된 칩은 전원접압 5V에서 약 24MHz의 클럭 주파수로 동작한다.
최근 VLSI 회로 설계는 자동 레이아웃(automatic layout) 들을 사용하여 효과적으로 이루어지고 있다. 자동 레이아웃은 VLSI 칩 상에 모듈들의 위치를 결정하는 배치와 각 모듈간을 상호 연결하는 배선 두 가지의 중요한 기능으로 구성되어 있다. VLSI 칩의 성능과 면적은 이 두 가지의 기능을 수행하는 알고리즘의 성능에 따라 크게 좌우된다. 채널 배선은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 배선을 수행한 후 각 배선 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 네트들이 할당된 트랙의 수를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 4-레이어 채널 배선 문제를 해결하기 위한 네트리스트 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 여러 문제들에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘과 비교, 분석한 결과 최적, 최악 및 평균비용 측면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
VLSI 설계에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위하여 설계하고자 하는 회로의 그룹화(grouping)하는 단계로서 레이아웃(layout)에서 면적과 전파지연의 최소화를 위해 함께 배치할 소자를 결정하는 문제이다. 이러한 분할 문제에서 해를 얻기 위해 사용되는 알고리즘은 Kernighan-Lin 알고리즘, Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링, 유전자 알고리즘 등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘과 확률 진화 알고리즘을 결합한 어댑티드 유전자 알고리즘을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였고, 어댑티드 유전자 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 및 유전자 알고리즘보다 더 효과적으로 최적해에 근접하는 것을 알 수 있었다.
반도체 설계는 급속한 기능 추가와 기가 헬쯔에 육박하는 고속 동작에 부응하는 제품의 설계와 빠른 출시를 위하여 다방면의 연구를 거듭하고 있다. 하지만, 인터넷과 정보 가전의 모바일 기기에서 요구하는 폭발적인 기능의 추가와 가전기기의 최소화를 위하여서는 그 요구를 감당하지 못하고 있다. 이를 위한 방안으로 설계 재활용과 System-On-Chip의 설계가 수년 전부터 대두되었으나 아직 큰 실효를 거두지 못하고 있다. SoC설계는 다기능을 한 칩에 구성하는 방법을 시도하고 있고, 설계 재활용은 기존의 설계(IP)를 다른 것과 혼합하여 필요한 기능을 제공하는 방법이 시도되고 있다. 이 두가지의 VLSI 설계 방식 흐름을 가능하도록 하기 위한 연구로써, 레이아웃 이식에 관한 연구를 진행하였다. IP 재활용을 위하여서는 다양한 공정변화에 신속히 대응하고, 기존의 설계 설계규칙으로 설계된 면을 현재의 공정인 0.25um, 0.18um 테크놀러지에 맞도록 변환하는 VLSI 소프트웨어 시스템을 필요로 한다. 레이아웃 설계도면을 분석하여 소자 및 배선을 인식하는 알고리즘을 연구와 개발하고, 도면을 첨단 테크놀러지의 설계 규칙에 부응하도록 타이밍, 소비 전력, 수율을 고려한 최적의 소자 및 배선의 크기를 조절하는 방법을 고안하며, 칩 면적을 최적화할 수 있는 컴팩션 알고리즘을 개발하여 레이아웃 설계 도면을 이식할 수 있는 자동화 소프트웨어 시스템을 연구하였다. 더불어, 현재 반도체 소프트웨어 시스템의 최대 문제점에 해당하는 처리 속도와 도면의 처리 능력을 비교, 검토하여 본 연구가 속도면에서 평균 27배 효율면에서 3배 이상의 상대우위를 점하였다.전송과 복원이 이루어질 것이다.하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $
본 논문에서는 NAND 또는 NOR 게이트와 같은 기본 셀로 구성되는 1차원 MOS LSI의 칩 면적을 최소화하기 위한 레이아웃 알고리즘을 제안하고 있다. 배열하고자 하는 MOS 게이트들의 최좌측단과 최우측단에 입·출력 신호선을 표시하는 가상 게이트를 각각 설정하여 각 게이트 통과선 수를 최소화함으로써 수평 트랙 수를 최소로 하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하고 실제의 논리회로를 택하여 프로그램 실험을 행함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘이 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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