1. 난중(卵重) 및 진동량 계측 시스템은 로드셀 1개를 이용한 기존의 방법을 로드셀 배치 I, 계란의 이송방향과 평행하게 같은 방향으로 부착한 방법을 로드셀 배치 II 로 하였고 로드셀 2개를 이용하여 서로 마주보도록 부착한 방법을 로드셀 배치 III, 2 개의 로드셀이 계란의 이송방향과 평행하게 같은 방향으로 부착한 방법을 로드셀 배치 IV로 구성하여 난중(卵重) 및 진동량을 측정, 분석 하였다. 2. 4가지의 로드셀 배치에 따른 난중(卵重)측정결과 로드셀 배치 I, 로드셀 배치 II, 로드셀 배치 III, 로드셀 배치 IV에 의한 난중(卵重)평균 오차가 각각 1.2128g, 0.5953g, 0.7786g, 0.2793g으로 로드셀 2개를 계란 이송방향과 평행하게 부착한 방법이 난중(卵重) 평균 오차가 가장 낮게 나와 정밀도가 매우 높음을 알 수 있었다. 3 계란 자동 선별기를 이용하여 대란 등급의 계란 선별시 X, Y, Z축 방향에서 평균 진동량이 각각 $5.1937{\times}10^{-3}G$, $9.3604{\times}10^{-3}G$, $16.8657{\times}10^{-3}G$로서 Z축방향의 진동값이 X, Y방향보다 상대적으로 크다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 멀티홉 셀룰러 네트워크에서 릴레이 노드의 배치 위치가 하향링크 SINR에 미치는 영향을 분석한다. 분석 모델에서는 릴레이 노드가 셀 안쪽으로 배치되는 것과 인접한 두 셀의 경계지역에 배치되는 두 가지 시나리오를 가정한다. 본 논문에서는 위 두 가지 시나리오의 하향링크 SINR을 비교 분석하기 위한 수학적 모델을 도출한다. 제안하는 수학적 모델에서는 멀티-셀 구조 및 셀 간 간섭 등을 고려한다. 수학적 분석 결과는 릴레이 노드들을 셀 안쪽에 배치하는 경우에 셀 간 간섭의 증가에도 불구하고 수신 신호 세기의 증가로 인해 릴레이 노드들을 셀 경계에 배치하는 경우에 비해 SINR이 증가함을 보인다.
본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel을 소개하고 두 가지 분할 기법(FM, hMETIS)을 통해 효율적인 초기 배치를 얻음으로써 Mongrel의 성능을 개선한다. Mongrel은 middle-down 방법론을 채택한 전역 배치와 상세 배치의 2단계 표준 셀 배치기이며 전역 배치 단계에서는 RBLS(Relaxation-Based Local Search)를, 그리고 상세 배치 단계에서는 최적 인터리빙(optimal interleaving) 기법을 통해 최적화 알고리즘을 수행한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 Mongrel의 성능을 평가하고 효율적인 초기배치가 최종 결과에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문은 quadratic programming(QP) 기반의 표준셀 배치에 대하여 다룬다. 본 논문은 QP 기반의 배치에서 발생하는 셀겹침을 제거하고 균등한 배치를 얻기 위하여 새로운 모델의 부가 힘을 제안한다 부가 힘(additional force)이란, 셀 사이의 연결과는 관계없이 배치영역 내의 셀의 분포 밀도에 의해 받게되는 힘을 의미한다. 본 논문에서는 부가 힘을 가상 고정셀(dummy fixed cell)에 의해 발생되는 힘으로 모델화하여 그것을 이용한 개략배치 방법을 제안한다. 제안한 배치방법에 의한 최종 배치결과를 TimberWolf v7.0과 Itools vl.4와 비교하였다. 제안된 배치기는 시간지연을 고려하지 않은 경우, 배선거리에서 TimberWolf v7.0에 비하여 평균 7.5% 향상된 결과를 얻었다. 시간지연을 고려했을 경우, 배선거리에서 Timberwolf v7.0에 비하여 평균 5.0% 향상된 결과를 얻었다. 그리고 Itools vl.4에는 비교할만한 결과를 얻었다.
VLSI 셀 배치문제는 셀(노드)과 넷으로 구성된 회로를 최소의 비용과 제약조건을 만족하면서 칩 위에 배치하는 문제로 지금까지 여러가지 다양한 배치 알고리즘들이 제시되어왔다. 배치 알고리즘은 입력으로 회로정보를 받아서 결과를 숫자 데이터로 출력하기 때문에 알고리즘 개발자는 배치결과를 숫자 데이터로 분석할 수 밖에 없다. 이런 점에서 실험 결과에 대한 신뢰성 문제가 발생될 수 있는데 2003년 발표된 밴치마킹에 관한 논문[1]에 따르면 뛰어난 성능을 가진 대표적인 알고리즘들을 비교 분석한 결과 실제 최종 배치된 결과에서 셀들의 오버랩 현상과 균일하지 못한 배치 등 몇 가지 문제점들이 지적되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 알고리즘 개발자가 실험 결과를 가시화해서 직접 확인하고 분석할 수 있는 가시화 도구를 제안한다. 또한 가시화 도구는 결과분석을 통해 보다 향상된 알고리즘 개발에 도움을 주는 것을 목적으로 한다.
제조셀에서의 기계배치 문제는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 제조셀에서의 기계매치 형태는 크게 선형배치 방법과 네트워크형배치 방법의 두 가지가 있다. 본 논문에서는 선형배치 방법에 대하여 검토한다. 선형배치를 위한 가장 일반적인 방법은 to/from 비율에 의한 방법이다. 본 논문에서는 최소역흐름모형을 제시하여 to/from 비율에 의한 방법과 비교한다. 비교 결과 최소역흐름모형에 의한 선형기계배치의 경우가 to/from 비율에 의한 방법보다 총역흐름 이동거리를 상당히 감소시키는 것으로 나타났다.
파워 게이팅은 반도체 칩의 누설전류(leakage current)를 감소시키는 데 효과적인 기술로 알려져 있으며, 전원 차단용 파워게이팅 셀 (power-gating cell, PGC)에서의 IR drop 증가로 인한 성능 및 신뢰성 저하에 대해 많은 연구가 이루어져왔다. 그러나 최신 공정에서는 트랜지스터 사이즈 감소 추세에도 불구하고 금속 배선의 스케일링이 제한됨에 따라, IR drop에 견고한 파워 게이팅 설계 시 셀 배치와 금속 배선 면적을 고려한 새로운 접근 방식이 필요하다. 본 논문에서는 셀 점유율(cell utilization)과 소모 전류에 근거한 로직 셀 배치 기법을 통해 PGC 면적 및 IR drop을 개선한 파워 게이팅 설계 방법을 제안한다. 28nm 공정으로 제조된 스마트폰용 어플리케이션 프로세서(Application processor, AP) 내 고속 디지털 코어에 적용한 결과 기존 PGC 배치 기법 대비 PGC 면적은 12.59~16.16%, 최대 IR drop은 8.49% 감소함을 확인하였다.
본 논문은 표준 셀을 효율적으로 배치하는 하이브리드 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 레이아웃 영역을 n${\times}$m 그리드로 분할하고, 분할된 그리드의 각 빈에 셀을 배치함으로 광역 배치를 얻는다. 광역배치를 얻은 후 Relaxation-Based Local Search (RBLS)라 불리는 해석적 최적 기법[12]을 사용하여 배치를 개선시킨다. 이 기법을 사용하면 배치 전체를 개괄적으로 볼 수 있게 되어 배치가 국부 최적에 빠지지 않도록 할 수 있다. 이 기법의 핵심은 중복을 해결하기 위한 매우 효율적인 적법화 알고리즘이라고 볼 수 있는데, 이에 대해 본 논문은 자세히 설명한다. 광역배치가 더 이상 개선되지 않으면 이를 상세 배치로 변환시킨다. 상세 배치를 얻은 후“최적 인터리빙”이라 불리는 기법[13]을 사용하여 이를 더욱 개선시킨다. MCNC 벤치마킹 회로에 대한 실험 결과는[14]에서 보여준 Feng Shui의 결과와 필적할 만하다.
MODROC 기법이 대표적인 일반화된 기계-셀 형성 기법은 부품 생산비용, 부품가공시간, 공정순서, 로트 크기 등을 고려하여, 기계-셀을 형성함에 있어, 보다 현실적인 접근을 추구한 것이다. 그러나, 수리적 문제 해결의 한계로 인해 현실 접근성이 제한되며, 신경망을 이용한 기존의 기법들 역시 수리적 제한환경을 설정한 것이어서 현실적인 응용가능성이 떨어지고 있다. 본 논문에서는 공정순서와 공장배치를 고려하여 기계-셀의 효율적인 형성을 꾀하였다. 신경망 모델인 자기조직화 형성기법을 응용하였으며, 공장 작업영역과 기계-셀의 위치가 주어짐에 따라 공정순서를 고려하여 물류의 이동을 최소화하는 기계-셀의 형성 방법을 꾀하였다. 본 기계-셀 형성 방법은 기존의 방식에 비해 짧은 시간에 기계-셀을 형성할 수 있으며, 그에 따른 부품군의 형성은 공정을 고려하여 총 물류량을 감소시키는 방향으로 결정되는 장점을 갖고 있다. 또한, 다변화되는 환경에 대한 적응성과 예외적 요소(exceptional element)에 대한 셀 형성 및 처리가 매우 유연하게 나타내어 진다. 본 연구에서는 공정 간에 기계의 중복이 있는 경우의 기계-셀 형성 문제에 대해 제한된 기법을 적용하였다.
VLSI 설계에서 셀 배치단계는 칩의 성능에 영향을 미치는 중요한 단계로서, 셀 배치문제의 주요한 목적비용으로는 배선길이, 타이밍(timing) 그리고 배선밀집도 (routing congestion)가 있다. 기존 연구에서 배선길이를 줄이기 위한 많은 기법들이 소개되었으나 배선 밀집도를 추정하고 이를 어떻게 줄일 것인가에 대한 연구는 상대적으로 많이 되어있지 않다. 본 논문에서는 셀 배치후에, 주어진 배치를 바탕으로 배선밀집도를 예측하고 배선밀집도가 높은 지역을 국부적으로 해결하는 새로운 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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