BDD는 부울 함수를 간결하고 유일하게 나타낼 수 있기 때문에 다양한 컴퓨터 지원 설계 분야에 널리 활용되고 있다. BDD 크기는 변수 순서에 따라 매우 민감하게 변하므로, BDD의 크기를 최소화할 수 있는 변수 순서를 구하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 최적의 변수 순서를 찾는 것은 NP-complete 문제이므로, 근사 최적 변수 순서(near--optimal variable ordering)를 결정하기 위한 여러 가지 휴리스틱 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 최근에 제안된 μ0 (Microcanonical Optimization) 알고리즘에 기반하여 BDD 최소화 문제에 더욱 적합하도록 보완한 Faster-μ0 알고리즘을 제안한다. Faster-μ0 알고리즘은 빠르고 더 나은 해를 찾기 위한 국부 탐색 방법으로 임의의 해를 반복적으로 생성하는 초기화 단계 대신에 시프팅 알고리즘을 실행하는 시프팅 단계로 대체한다. 제안된 알고리즘의 튜닝을 위하여 실험적으로 알고리즘 파라메타를 구하였으며 제안된 알고리즘은 많은 벤치마크 회로에 대하여 실험되었으며 기존의 μ0 알고리즘 보다 빠르고 좋은 성능을 보인다.
명령어 수준에서 병렬성(Instruction-Level Parallelism, ILP)을 추출하는 것은 슈퍼스칼라 및 VLIW프로세서들의 성능 개선을 위한 효과적인 메커니즘이다. 이를 위하여 여러 가지 소프트웨어 기법들이 응용될 수 있다. 이들 기법 중 조건실행(predicated execution)은 명령어의 조건으로 참조되는 부울 소스 오퍼랜드의 값을 기본으로 명령어 조건적 실행 여부를 참조하여 분기명령을 제거함으로서 여러 기본 블록의 명령들을 하나의 기본블록으로 구성하여 ILP를 증가시키는 기법이다. 본 논문은 조건실행을 지원하는 ILP프로세서들의 성능개선을 위하여 기본 블록을 넘어선 광역 조건실행 지원 스케쥴링 알고리듬(global predicate-sensitive scheduling algorithm)을 제안한다. 또한 C 컴파일러와 시뮬레이터를 개발하고 다양한 벤치마크 프로그램에 대하여 제안된 알고리듬의 성능을 측정하고 타당성을 확인한다. 1, 2, 4이슈실행에 대한 성능 측정 결과, 평균 20%의 성능 개선이 확인되었다.
본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.
유한체위에서 사칙연산의 H/W 구현의 효율성은 사용하는 유한체의 기저 선택에 의해서 크게 좌우된다. 그러한 H/W 구현의 효율성의 관점에서 보면, 정규기저가 가장 적절한 이유는, 표수가 2인 유한체 $GF(2^n)$의 원소를 GF(2)위에서 정규기저로 표현하면, 원소의 제곱은 단순하게 좌표의 순환이동이 되기 때문이다. 본 논문에서는, 모든 유한체에서 관용기저로 부터 정규기저로 고속으로 변환하는 알고리즘을 소개하였으며 그 알고리즘을 이용한 H/W 구현결과와 우리의 방법으로 구현한 정규기저를 이용하여, 유한체 $GF(2^n)$위에서 두 원소의 곱셈과 역원을 구하는 효율적인 알고리즘에 따른 프로그램과 H/W 구현결과를 제시하였다.
논리회로 심화학습에 사용할 수 있는 논리식 간략화 도구로 활용하고 더 나아가 반도체 부품 최적화를 위한 설계자동화 도구로 활용할 수 있는 도구를 제안한 것이다. 본 논문에서 제시하는 논리식 간략화 방법은 여러 논리식에 존재하는 공통부분을 찾아 반복 사용을 줄이는 것이다. 최종적으로 전체 논리식에 사용된 리터럴 개수를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이 전의 연구들이 나눗셈 원리를 이용해서 공통식을 찾았기 때문에 논리식에 내재한 공통식을 산출하는 데는 실패하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 논리식들 사이에 내재된 공통식을 찾도록 해밍거리가 3인 큐브들을 이용하였다. 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 타 방법들과 간략화 정도를 비교했을 때, 제안한 방법으로 최대 47% 정도의 리터럴 개수를 줄이는 효과를 보였다.
본 논문은 회로 최소화 문제를 간단하게 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 회로 최소화 문제는 수기식 방법인 카르노 맵과 전산화가 가능한 휴리스틱 방법인 Quine-McCluskey 알고리즘이 있다. 그러나 Quine-McCluskey 알고리즘은 변수 개수 n이 증가하면 $3^n/n$의 메모리와 수행횟수가 요구되는 단점을 갖고 있다. 제안된 방법은 빈도수에 기반하여 내포 항 표를 이용하여 주어진 부울 함수의 최소 항을 포함하는 주 내포 항을 빠르게 추출하는 방법을 적용하였다. 추출된 주 내포 항들 중에서 중복 선택된 여분의 주 내포 항을 빈도수를 적용하여 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 비록 변수 개수 n이 증가하여도 다항시간으로 회로를 최소화시킬 수 있는 해를 구할수 있는 장점을 갖고 있다. 제안된 알고리즘을 3-변수와 4-변수의 다양한 사례들에 적용한 결과 해를 빠르고 정확하게 구할 수 있었다.
본 논문에서는 허위 경로 문제를 해결하고 지연 시간 정보를 추출해내는 지연 시간 부울법을 이용하여 조합 회로에서 증가적 지연 시간 검사를 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 내부 출력단에서 대치되는 내부 입력단의 히스토리를 작성하고 외부 출력단의 활성화 경로를 검사하여 최대 지연 시간을 구한다. 이때 외부 출력단의 히스토리를 참조하여 변형된 지연 시간을 적용시켜 다시 외부 출력단의 최대 지연 시간을 구할 수 있다. 이 방법으로 일단 외부 출력단의 근지연항의 합을 구하면 내부 회로의 지연 시간이 변하더라도 이미 구해 놓은 외부 출력단의 근지연항의 합으로써 빠르고 효율적으로 최대 지연 시간과 입력값을 추출해 낼 수 있다. 회로의 구조가 변경되었을 때 전체 회로를 다시 계산해야 할 필요는 없다. 전체 회로를 검사하여 변경된 구조의 영향을 받아서 다시 계산해야 할 필요가 있는 게이트를 선택하고 이 선택된 게이트만을 계산하여 부분적인 지연 시간 분석을 행할 수 있다. 이러한 증가적 지연 시간 분석은 회로의 지연 시간의 변화 뿐만 아니라 회로 구조의 변화를 고려하였고, 기존의 지연 시간 분석에 비해 회로 설계시 성능 시험 단계에서 생기는 시행 착오의 비용을 줄일 수 있다.
버전 제어 시스템은 급속한 환경의 변화나 개발 환경이 복잡한 프로그래밍 환경에서 사용되고 있으며, 형상 형성 (configuration thread) 정보의 제공과 이의 처리 방법은 버전 제어에서 중요한 역할을 하고 있다. DSEE에서의 시스템 모형, ClearCase의 뷰, SourceSafe의 레이블, CCC/Harvest의 패키지 등의 형상 형성도구들은 정형화된 형상 규칙을 사용자가 적용하여 필요한 버전에 대한 형상 정보를 얻고 있다. 그러나, 이들 방법에서는 정의된 형상 규칙 정보를 정확하게 알지 못하는 경우나 미리 정의되지 않은 정보에 대해서는 형상 형성 정보 제공 문제가 발생한다. 또한, 이들 정보는 세부적으로 연계된 정의되지 않은 관련 버전이나 메타 정보를 제공하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 효율적인 형상 형성제어를 위한 시스템을 모델링하고 구현하였다. 이 시스템에서는 형상 형성 정보를 효율적으로 제공하기 위해 부울리언 검색 모델과 벡터 검색 모델을 결합한 혼합 검색 모델을 제안하였으며, 라이브러리는 확장 facet 방법을 응용하여 설계하였다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리하여 DAG로 표현한 후 노드를 검색한 후 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정하여 매핑 가능 클러스터를 구성한다. 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 빈 패킹(Bin packing)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 $62.6\%$의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 $17.6\%$ 감소되었다.
최적 스택 필터는 시그널 또는 영상의 임의의 특성 정보를 보존하고자 하는 요구조건에 의해 강제된 구조적 제약 하에서 최대의 잡음제거 효과를 얻을 수 있다. 그리고 임계치 분할 특성과 양의 부울 함수에 기반한 이진 영역에서의 처리 특성은 이 필터가 높은 병렬성을 갖고 있음을 보여준다. 본 논문에서는 두 개의 병렬 계산 모델 MCC(Mesh-Connected Computer)와 CCC(Cube-Connected Computer)에서 최적 스택 필터를 위한 1차원 병렬 알고리즘을 개발한다. 최적 스택 필터의 실행 시간은 주로 이진 median 연산에 의해 결정되고 본 논문에서 제안된 알고리즘은 선형 분리성에 의해 이 연산을 구현한다. 이를 바탕으로, M 레벨의 1-D 시그널의 길이가 L이고 윈도우 폭이 N이라고 가정할 때, 제안된 알고리즘은 {{{{root M times root M`` MCC에서 O(L sqrt{M}`) 시간에 그리고 M 개의 PE를 갖는 CCC에서 O(L log M)시간에 수행될 수 있다. 또한 잡음을 더욱 효과적으로 제거하기 위해 윈도우 폭 N을 증가시킬 때, 제안된 병렬 알고리즘의 계산 시간은 일정하게 유지됨을 보인다.Abstract An optimal stack filter achieves the maximum noise attenuation under the structural constraints imposed by the requirement of preserving certain signal or image features. And the filter provides a high parallelism due to the principles of threshold decomposition and binary processing based on positive Boolean functions(PBFs). In this paper, we develop an one-dimensional parallel algorithm for the optimal stack filter on two parallel computation models, MCC(Mesh-Connected Computer) and CCC(Cube-Connected Computer). The running time of the optimal stack filter depends mainly on the binary median operation and our algorithm realizes this operation by the linear separability. Based on this scheme, our parallel algorithm can be performed in {{{{O(L sqrt{M}`) MCC and inO(L log M) time on CCC with M PEs, when the length of M``-valued 1-D signal is L`` and window width is N`` Also, we show that the computation time of our parallel algorithm keeps constant when the window width N increases in order to achieve the best noise attenuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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