본 논문에서는 임의의 부울함수(Boolean function)에 대한 진리표나 출력 시퀀스로부터 논리곱의 배타적 합(exclusive-or sum of products; ESOP)형의 부울함수를 구성하는 알고리듬을 제안한다. 기존에 알려진 카르노맵이나 Quine HcClusky법에 의하여 구해지는 부울함수는 논리곱의 합(sum of product; SOP) 형으로 주어지며 이들 수식은 부정(NOT)논리를 포함하는 경우가 있다. 제안된 알고리듬에 의하여 구해지는 부울함수는 구조적인 등가성을 판별하는데 편리하므로 해쉬함수용 부울함수의 개발에 이용될 수 있다.
본 논문은 논리함수의 Module-2 방식에 따라 신경회로망을 구성하고, 구성된 신 경회로망에 의해서 논리함수 XOR을 예를 들어 표현하였다. 논리함수에서 사용된 Module-2 방식은 2치자료를 처리하는 것으로, 논리함수의 대표적인 것이 부울함수(Boole function)이 다. 신경회로망의 입력층에서는 논리함수의 값을 입력하고, 중간층에서는 논리함수의 직교 전개를 이용하고, 출력층에서도 직교전개등을 통하여 최종적인 결과값을 얻는 것이다. 이를 위해서 내적(inner product) 및 norm등을 정의하고, 직교(orthogonal)에 대한 정의를 하였 다. 또한, 부울함수(Boole Function)의 미분에 대한 정의 및 부울함수의 Maclaurin 전개에 대해서도 정의하였다. 본 논문에서 논리함수의 최종적인 출력값은 부울함수의 Maclaurin 전 개에 의해서도 실제적인 값이 출력될 수 있다는 것을 나타내었다.
본 논문에서는 나눗셈 행렬을 이용하여 부울 대입식을 산출하는 논리합성 방법을 제안한다. 최적화하고자하는 2개의 논리식들로부터 대수 나눗셈에 의한 행렬을 만들고 부울 공리와 리터럴 추가를 통해 부울 나눗셈 행렬로 확장을 한다. 부울 나눗셈 행렬에 리터럴을 추가하여 확장된 부울 나눗셈 행렬을 만들고, 원소들을 커버링하여 부울대입식을 산출한다. 실험결과 여러 벤치마크 회로에 대하여 제안한 방법이 기존 합성도구보다 리터럴 개수를 줄일 수 있음을 보였다.
분해식은 SOP 형태의 논리식들이 논리합과 논리곱으로 반복해서 표현된 논리식이다. 분해식을 산출하는 과정은 논리식 내에 있는 공통식을 찾아 인수분해를 반복하는 과정이다. 분해식의 형태에 따라 대수 분해식과 부울 분해식으로 구분되며, 리터럴 개수를 기준으로 부울 분해식이 대수 분해식보다 간략화된 형태를 갖는다. 본 논문은 부울 분해식 산출 방법을 제안한 것이다. 제안하는 방법은 주어진 논리식에서 2개의 큐브를 선택하여 제수/몫 쌍들을 산출한다. 이 때, 2개의 큐브로 구성된 몫에 공통인수를 남겨두어 확장 제수/몫 쌍들을 산출하고 후에 몫/몫 쌍들을 산출하도록 하였다. 산출된 제수/몫 쌍과 확장 제수/몫 쌍, 몫/몫 쌍들을 이용하여 부울 분해식 산출 을 위한 행렬을 산출하고, 행렬 커버링을 통해 부울 분해식을 산출하는 방법을 제시한다.
분해식 산출은 다단 논리식 산출에 매우 중요한 부분을 담당한다. 분해식의 리터럴 개수는 논리함수의 복잡도를 나타내는 기준이 되며, 또한 논리식을 회로로 구현할 경우 리터럴의 개수는 트랜지스터의 개수와 비례하게 된다. 분해식을 산출하는 수행시간과 최적화의 적정성을 맞추기 위해 분해식은 대수 분해식과 부울 분해식 산출로 구분하며, 부울 분해식이 대수 분해식보다 적은 리터럴 개수로 같은 논리식을 표현할 수 있다. 본 논문에서는 부울 분해식을 산출하기 위한 방법을 제시한다. 제안하는 핵심 방법은 2개의 2-큐브 비커널을 이용하여 이들의 곱을 구하여 부울 분해식을 산출하는 것이다. 벤치마크 회로를 통한 실험 결과 이전의 다른 분해식 산출 방법들보다 리터럴 개수를 줄일 수 있었다.
격자함의 대수와 헤이팅 대수는 부울 대수를 일반화한 논리체계이며 논리적 함의(${\rightarrow}$)를 이항연사자로 갖는 대수적 체계를 갖는다. 본 논문에서는 격자함의 대수와 헤이팅 대수가 서로 다른 대수체계를 갖는다는 것을 예로 보이고, 이들의 차이점을 조사한다. 또한 격자함의 대수, 헤이팅 대수, 그리고 부울 대수의 관계를 알아본다.
일반적으로 논리식은 수많은 인수분해식으로 표현이 가능하다. 논리식에 대한 보다 간략화된 인수분해식을 찾는 것이 논리합성의 기본 기능 중의 하나이며 본 논문에서 논리회로 수업의 교육용 도구로 부울 인수분해식을 산출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 서포트와 함께 2개의 항에 대한 나눗셈을 수행하는 것이다. 인수분해식의 리터럴 개수는 논리식의 간략화 정도를 판단하는 기준이 되는데, 제안하는 방법으로 실험한 결과, 기존의 타 방법들 보다 리터럴 개수를 줄이는 효과를 보였다.
본 연구는 그동안 연구되고 개발된 여러 검색 기법을 검색된 문헌 집합의 특성과 사용된 표현에 의해서 완전 매치 검색과 부분 매치 검색으로 구분하였다. 완전 매치는 부울 논리가 그 대표적이며 현행 대부분의 정보 검색 시스템에서 사용하고 있는 검색 기법이다. 부분 매치는 부울논리가 가지고 있는 문제점과 한계점을 극복하기 위한 대한으로서 많은 연 구가 있었으나 그 본질은 부울 논리 구조안에서 검색을 향상시킨다는 점에서 한계를 가질수 밖에 없다 하겠다. 대표적인 예로 확률 검색, 벡터 공간 모델, 그리고 퍼지 집합을 대상으로 두 검색 기법을 비교하고 앞으로의 검색 기법이 나아가야 할 방향을 제시하였다.
GIS 기반 공간의사결정지원시스템에서 기존의 단순중첩에 의한 부울논리는 정보의 손실과 요소간 가중치를 반영하지 못하는 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제들을 효과적으로 개선하기 위해서는 분석계층처리 (AHP)와 같은 전문가 시스템이 필요하다. 본 연구의 목적은 AHP 기법과 GIS 공간분석을 활용한 작물재배 적지 선정기법의 효용성을 제시하는 것이다. 먼저 토양, 작물 그리고 농업경영 전문가들의 설문조사를 통해 지형, 배수등급, 토성 그리고 경사에 대한 AHP 가중치를 평가하였다. 이러한 요소별 AHP 가중치를 기반으로 GIS 공간분석을 활용하여 복분자 재배 적지분석을 수행하였다. AHP 기법의 효용성을 평가하기 위해, 쌍치면 일대의 복분자 재배지를 도면으로 구축한 후 기존의 부울논리에 의한 적지선정 결과와 비교한 결과 AHP 기법에 의한 적지선정 결과가 현장을 더 잘 반영하고 있는 것으로 분석되었다.
이 논문에서 우리는 집합의 두 점 사이의 관계를 소개하고, '가깝다'와 '충분히 가깝다'의 위상적인 개념을 다양하게 정의할 수 있음을 보인다. 또한 직관주의 논리와 관계가 있는 De Morgan frame을 소개하고 pre-order에 의하여 정의된 동치관계로 만들어진 동치류들의 집합을 기저로 생성된 위상 공간이 extremally disconnected 임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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