현재 디지털 시스템 설계가 필요한 모든 유한 상태머신을 설계에는 필수적 밀리 모델이나 무어 모델이 들어간다. 그러나 각각의 기기와 기능에 따라서 밀리 모델과 무어 모델 중 어느 모델이 디지털 논리회로 설계에 효율적인지 판단이 모호한 상황이다. 이를 위해 본 논문에서는 유한 상태머신의 하나인 벤딩머신을 대상으로 밀리 모델과 무어 모델을 사용하여 설계한 후, 설계의 복잡도와 구현 게이트 수를 구하여 각 모델의 효율성에 대해 비교 분석하고자 한다.
"p이지만 나는 p라고 믿지 않는다"와 같은 문장은 어떤 상황에서도 자연스럽게 발화될 수 있을 것 같지 않고, 심지어는 부조리하고 모순되게 들리기까지 한다. 무어의 역설이 제기하는 문제는 왜 이런 문장이 아무런 형식적인 모순이 없음에도 불구하고 이를 발화하는 것이 부조리하게 들리는지를 설명하는 것이다. 무어의 역설에 대한 기존의 견해는 주로 믿음이나 주장(assertion)의 성격에서 그 부조리성의 근원을 찾으려 한다. 필자는 본 논문에서 기존의 견해들이 무어의 역설을 만족스럽게 설명하지 못함을 주장하고, 이에 대한 새로운 설명을 제안한다. 이 제안에 따르면 무어의 역설의 근원은 "자기-지시"에 있다. 자기-지시는 주체가 어떤 특정한 방식으로 믿음을 형성하는 성향에 의해 부분적으로 구성되는데, 무어의 역설은 주체가 자신을 "나"로 지시하는 동시에 어떤 사람을 "나"로 지시하기 위해 만족시켜야할 조건을 만족시키지 못하는 데에서 발생한다.
본 논문은 새로운 무어 머신을 복제하는 진화 하드웨어를 제안하였다. 제안된 진화 하드웨어는 FPGA 상에서 효과적인 파이프라인, 병렬처리와 Handshaking을 구현했다. 유전자 알고리즘은 다양한 응용 분야의 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있으나 긴 계산 시간이 요구되기 때문에 하드웨어 유전자 알고리즘이 최근 관심사가 되고 있다. 기존의 하드웨어 유전자 알고리즘은 고정 길이의 염색체를 사용하지만 제안된 진화 하드웨어는 가변 길이의 염색체를 사용한다. 실험 결과는 제안된 진화 하드웨어가 무어 머신을 복제하는데 있어 적합함을 알 수 있다.
본 논문은 무어 머신을 복제하는 새로운 진화 하드웨어를 제안하였다. 제안된 진화 하드웨어는 FPGA 상에서 효과적인 파이프라인, 병렬처리와 Handshaking을 구현했다. 유전자 알고리즘은 다양한 응용 분야의 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있으나 긴 계산 시간이 요구되기 때문에 하드웨어 유전자 알고리즘이 최근 관심사가 되고 있다. 기존의 하드웨어 유전자 알고리즘은 고정 길이의 염색체를 사용하지만 제안된 진화 하드웨어는 가변 길이의 염색체를 사용한다. 실험 결과는 제안된 진화 하드웨어가 무어 머신을 복제하는데 있어 적합함을 알 수 있다.
분석의 역설을 처음으로 명확하게 자각하고, 이를 회피할 방안을 제시한 사람은 무어(G. E. Moore)이다. 여기서는 이 역설의 해결책을 무어식의반-언어적 노선과 이에서 벗어나 있는 노선으로 나누어 제시한다. 후자에는 개념의 특징 및 종류, 명제의 구조, 비동등성 관계에 주목해서 역설을 회피하려는 전략이 있다. 본 논문의 일차적인 목적은 주요 역설해결책을 기술하고 그 분류를 제시하는 것이지만, 이와 더불어 또한 각 해결 전략의 한계를 논하도록 하겠다. 그런데 이런 논의를 효율적으로 전개하려면, 먼저 무어의 분석이론을 재구성하는 일이 필요하다. 무어의 분석이론은, 단지 역사적인 중요성뿐 아니라, 고전적 분석의 전형을 이룬다는 점에서도 관심의 대상이 되기에 충분하다. 또한 분석의 역설이 고전적 분석과 같이 특정 유형의 분석에만 해당한다는 주장에 반대하여 넓은 범위의 분석에서 발생한다고 주장하겠다. 그러나 더불어 이런 상황이 분석의 무용성을 보여주는 것은 아니라고 주장하겠다.
본 논문은 파이프라인 방식의 ASIC 데이타 경로를 제어하기 위한 무어 및 밀리식 의 시간 정지형 콘트롤러에 관한 연구이다. 조건분기(conditional branches)를 가진 데이타흐름도로 부터 무어 및 밀리식의 유한상태기(finite state machine) 콘트롤러 를 합성하는 방법을 소개한다. 콘트롤 합성은 콘트롤 명세서의 작성과 유한상태기의 합성으로 구성된다. 콘트롤 명세서를 작성하기 위한 과정들을 통해 상태표(state table)의 형태로 표현되는 유한상태기의 내역이 작성된다. 이 유한상태기를 여러 가지 다른 방식의 분할 과정과 축소화 과정을 거쳐 최소 면적을 가진 콘트롤러가 합성된다. 실험을 통해 두가지 콜트롤 방식의 특성을 비교하며 또한 두 모델의 비용과 성능의 영향 관계를 보여준다.
무어의 법칙에 따르면, 반도체의 집적도 2년마다 2배씩 증가한다고 한다. 무어의 법칙은 지금까지는 집적회로 기술의 발전을 잘 예측했다. 하지만 트랜지스터의 사이즈를 줄일수록 누수전류와 회로의 저항을 조절하기 어렵기 때문에 트랜지스터의 소형화에는 한계가 있다. 우리는 곧 무어의 법칙의 한계를 맞이할 것이다. 그래서 트랜지스터를 더욱 소형화시키기 위해서는 bottom-up analysis가 필요한 시점이다. Top-down analysis가 초기의 커다란 트랜지스터에서 점점 소형화를 시켜 작은 트랜지스터를 만든다는 개념인 반면, Bottom-up analysis는 처음부터 작은 분자를 조작하여 트랜지스터와 같은 성질을 띄도록 만드는 개념이다. 분자가 기억소자로서 이용되려면 저항이 다른 2가지 안정한 상태가 필요하다. 이번 연구에서 나는 기억소자를 디자인 하기 위하여 high spin state와 low spin state 두 가지 안정한 상태를 가지는 spin crossover complex를 이용하기로 했다. 이전의 연구에서 spin crossover 는 전기장을 이용해서도 유도될 수 있다고 확신하였고, 이를 이용해서 기억소자를 디자인하기로 하였다. 이번 연구를 위해서 symmetry를 가지는 octahedral spin crossover complex를 디자인하였고 이를 '기억 분자'라고 명명했다. 그리고 이 분자의 high spin state와 low spin state가 전기장을 이용하여 서로 바뀔 수 있는지 가능성을 DFT with B3LYP functional을 이용해서 비교했다. 그 결과로 전기장을 이용하여 기억분자의 spin crossover을 일으킬 수는 있지만 abnormally strong electric field를 써야 한다는 사실을 알아냈다. 이번 연구를 토대로 추후의 연구를 위해, 기억소자가 되기 위하여 분자가 어떤 특징을 만족시켜야 하는지를 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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