본 연구에서는 상태도를 평탄화 하는 대신에, 띠러 기계가 동시에 수행하는 병행 기계로 상태도를 표현한 후 ROBDD를 이 용하여 상태도의 동치 여 부를 기호적으로 검사하고자 한다. 상태도가 기능적으로 동치라는 것은, 두 상태도는 같은 함수를 구현하고 있다는 것과 같다. 이 것은 로든 입력 이벤트에 대하여 두 상태도의 반응이 항상동일 한지를 판정함으로써 가능하다. 즉 상태도의 동치 검사는, 입력 이벤트가 같은 상태들의 집합이 모든 입력 에 대 해서 출력 이 같은 상태들인가라는 문제로 축소된다.
본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.
상태도의 계층구조를 이용하여 모형 검사를 수행하는 연구들이 있었다. 기존 연구들은 상태도를 SMV 입력언어로 변환할 때, 계층 구조를 유지하였다. 비록 이러한 연구가 계층형 모형검사의 초기 시도에 기여를 했지만, SMV는 평탄화 된 구조를 이용한다는 점에서 실효성은 없다. 본 연구에서는, 계층구조를 평탄화 시킨 후 상태도를 병행적으로 실행되는 여러 개의 독립된 기계로 분리한다. 따라서, 상태도의 구조가 단순해지고 SMV 언어로 쉽게 상태도를 변환할 수 있다. 본 연구의 목적은 SMV를 이용하여 상태도를 모형 검사 할 때 SMV의 능력을 최대한 활용하고자 한다.
본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.
둘 이상의 부분으로 나누어질 수 있는 계의 전체상태함수를 각각의 부분 계의 상태함수의 텐서 곱으로 나타낼 수 없는 경우 이 계의 상태를 양자 얽힘 상태라고 한다. 이러한 양자 얽힘 상태는 양자 원격 전송이나 양자 암호 등의 양자정보 이론에서 핵심적인 부분을 차지한다. 지금까지 가장 성공적인 얽힘 상태 구현 방법은 매개 하향 변환을 이용한 광자의 편광 상태의 얽힘을 구현하는 것이다. 광자가 아닌 다른 양자 계에서 얽힘 상태를 구현하자는 논의 역시 계속 있어 왔으며, 그 중에서 공동 QED를 이용한 얽힘 상태의 구현에 관한 연구는 최근에 발전된 공동 QED 부분의 기술로 인해 가장 활발한 분야이다. (중략)
본 논문은 계통운영상황에 따른 대응책을 통하여 계통운영상태(state)를 구분하는 방법론을 제안한다. 일반적으로, 계통운영상태는 정상상태와 비상상태로 구분되지만, 본 연구에서는 이를 정상상태, 주의상태, 경보상태, 비상상태, 회복상태 등의 5가지로 구분하여 정의하고자 한다. 그리고 계통운영상태를 실정단계와 적용단계로 구분하여, 실정단계에서는 각 계통운영상태에 대한 대응책의 비용을 반영하여 계통운영상태를 설정하며 적용단계에서는 계통운영한계 및 각 대응책의 시행시간과 계통운영한계 초과시간 등을 고려하여 계통운영상태를 적용한다. 특히, 본 연구에서는 계통운영상태를 고려한 계통운영절차를 flowchart로 제시한다. 이러한 계통운영 상태는 계통운영자에게 계통운영에 대한 객관적 판단의 근거를 제시해 줄 것이다.
UML의 상태도는 CASE 도구마다 다르게 표현될 수 있어서 실제 적용에 어려움이 많지만, 시스템이 동작하는 측면을 효과적으로 나타낼 수 있다는 점에서 활용성이 높다. 상태도에서 소스를 생성하는 선행 연구를 보면, 단순한 분기문 또는 설계패턴 등을 적용하고 있지만 그 기술에 따라 생성된 소스코드에 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 상태도를 문법형식에 맞게 엄격히 정의해서 소스코드를 생성하였다. 우선 서로 다른 CASE도구에서 작성된 상태도에서 추출된 XMI를 정제하였다. 여기서 EHA로 변환을 한 후 상태를 인식하였다. 그리고 상태도의 메타모델에 사용된 요소별로 자바 프로그래밍으로 전환하여 소스코드를 생성하고 기능성과 유지보수성을 측정하여 생성된 코드를 검증하였다. 본 논문에서 적용된 사례는 '에어컨'으로서, 다양한 상태와 전이가 포함되어 소스코드 생성에 적합하여 선정하였다. 그 결과 에어컨 사례의 상태도로부터 CASE 독립적인 XMI를 추출하여 정련한 후, 상태도에서의 동시성과 계층이 성공적으로 표현되었음을 확인했다. 향후 좀 더 큰 규모의 시스템에 적용하여 검증하는 연구가 필요하다.
현재 이용되고 있는 위상 변위 마스크, 즉 Cr 계열의 마스크나 MoSiON 마스크는 DUV지역에서 낮은 굴절률을 갖는다. 그 겯과 마스크의 두께가 90 nm 이상이 되고, 웨이퍼에서 패턴 형성 시 에러율이 증가하게 된다. 본 연구에서는 DUV 지역에서 굴절률이 높을 것이라고 예상되는 Zr과 Hf의 oxide를 위상 변위 마스크 물질의 선정하고 각 물질의 전자 상태와 천이 상태를 분석하여 위상변위 마스크로써의 이용가능성을 연구하자 한다. 상온에서 Zr, Hf oxide의 안정한 구조는 cubic 구조와 monoclinic 구조이다. 현재 cubic 구조의 Zr, Hf oxide에 대한 전자 상태는 연구가 많이 되어 있는 반면 monoclinic 구조에서의 전자상태 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 monoclinic 구조를 이용하여 Zr, Hf oxide의 클러스터 모델을 제작하였다. 제작된 클러스터 모델에 대하여 DV-X$\alpha$ 계산법을 적용, 기저상태의 전자상태를 계산하였다. 그리고 각 모델에서 Zr L-edge, Hf L-edge 그리고 O K-edge의 천이상태를 연구하여, 기저 상태의 전자상태와 천이상태를 연구하여 광학 성질과의 연관성을 연구하고자 하였다.
pp-typpe Si(100) Metal-Oxide-Semiconductor(MOS) 구조에서 산화막과 실리콘 사이의 계면상태 및 결함상태를 Isothermal Cappacitance Transient Sppectroscoppy (ICTS)방법을 이용하여 조사하였다. 특히 pplasma를 이용한 수소화이후 이 구조의 계면상태와 결함상태의 변화를 연구하였다. 상온에서 수소화한 MOS 구조의 경우 결함 상태의 농도가 급속히 감소함을 알 수 있었다. 이 구조에서 나타나는 모든 결함상태의 농도가 급격하게 감소하는 반면에, 수소화에 의한 새로운 깊은준이 결함상태도 관측되었다. 이 깊은 준위 결함 상태는 가전자대 위로부터 0.38eV 위치에 존재하였으며, 열적으로 안정된 결함상태로서, 해리에너지가 2.15$\pm$0.05 eV 이었다. 수소화이후 나타난 이 결함상태는 수소 플라즈마에 의해 구속된 Si원자가 수소원자와 결합하여 outdiffusion함으로 나타난 결함상태로 생각된다.
발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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