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.
실생활과 밀접한 환경에서 컴퓨터 시스템의 사용이 늘어남에 따라 이러한 시스템들의 신뢰성, 안전성 등을 철저히 확인할 수 있는 검증 기술의 필요성이 한층 증가되고 있다. 유한상태머신은 이러한 시스템 모델링 및 분석에 활용되는 다양한 정형적 기법의 기본 모델로 널리 이용되고 있으며 효율적인 분석을 위해 내부 이벤트에 대한 추상화 기법이 제공된다. 하지만 기존의 추상화 방법은 유한상태머신 모델을 생성한 후에 적용될 수 있으므로 상태폭발에 효과적으로 대처하지 못하는 문제점이 있다. 이 연구에서는 유한상태머신 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 표기법으로, 병행적 특성을 나타낼 수 있는 slice 모델 개념을 제시하고 이를 근간으로 내부 트랜지션을 축약하는 추상화 알고리즘을 제시한다. 기존의 유한상태머신 기반의 추상화 방법은 모든 상태를 나열하여야만 분석할 수 있는데 반해, 제안된 추상화 방법은 필요한 분석 공간만을 부분적으로 생성함으로 시간 및 공간적인 관점에서 효율적이다.
전역 클럭 없이 동작하는 비동기 순차 머신은 동기 순차 머신에 비해서 속도나 에너지 소비 면에서 장점을 지닌다. 본 논문에서는 불확실한 상태 천이를 가지는 입력/상태 비동기 머신을 위한 견실 제어기를 제안한다. 논문에서 고려하는 비동기 머신은 모델 불확실성, 내부 고장 등으로 인해서 일부 영역의 상태 천이 함수가 불확실하다. 이번 연구에서는 이러한 비동기 머신을 표현하는 유한 상태 머신 식을 제안한 후 일반화된 도달가능성 행렬을 이용하여 머신의 폐루프 동작이 주어진 정상적인 모델의 동작과 일치하도록 하는 비동기 제어기가 존재할 조건을 규명한다. 또한 기존 연구 결과를 바탕으로 비동기 제어기의 설계 과정을 기술하고 폐루프 시스템의 안정 상태 동작을 분석한다.
대형시스템의 배터리 관리 시스템은 일반적인 운영체제(Operation System)나 실시간 운영체제(Real Time Operation System)를 사용하여 배터리 관리 시스템을 하는 반면 휴대용 전자정보기기와 같은 소형시스템에서는 유한상태머신(Finite State Machine)을 이용한 배터리 관리 시스템을 사용한다. 이러한 대형시스템은 대부분 고성능을 요구하기 때문에 시스템을 유지하기 위해서는 막대한 비용이 들어간다. 이 결과로 상업적 제품의 가격적인 장점을 위하여 특화된 기능만을 지원하는 유한상태머신을 사용하는 배터리 관리 시스템을 많이 이용하고 있다. 최근에는 멀티미디어 기록 및 재생의 많은 전력소모를 요구하는 모바일 시스템이 많아지므로 콘텐츠 기반 배터리 관리 시스템 등 복잡한 배터리 관리 시스템을 소형기기에 적용하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 운영체제를 기반으로 하는 배터리 관리 시스템은 모바일 시스템에 사용하기에는 자체 전력소비가 많으며, 유한상태머신을 사용하는 배터리 관리 시스템은 다양한 요구와 복잡한 배터리 관리 시스템의 기능을 수용할 수 없다. 본 논문에서는 상기 두 가지 경우의 장점을 취한 이벤트 드리븐 프로그래밍(Event-Driven Programming) 방식을 사용하여 배터리 관리 시스템을 제안하고 제안된 시스템이 SBS(Smart Battery Data Specification v1.1)[1]를 만족할 수 있음을 보였다.
유한 상태 머신으로 표현되는 비동기 머신의 안정 상태 동작은 피드백 제어를 통해서 원하는 목적에 맞게 교정될 수 있다. 본 논문에서는 불확실한 상태 천이를 가지는 입력/상태 비동기 머신을 위한 상태 피드백 제어기를 제안한다. 비동기 머신은 결정적인 동작 특성을 가지고 있으나 모델 불확실성, 내부 고장 등으로 인해서 일부 영역의 상태 천이 함수가 불확실하다. 교정 제어의 목적은 불확실한 상태 천이를 고려하면서 머신의 폐루프 동작이 주어진 정상적인 모델 동작의 부분 집합이 되도록하는 일이다. 또 제어기는 실제 교정 동작을 수행하면서 획득하는 머신의 정확한 상태 천이를 그 다음 제어 동작에 반영한다. 즉 학습을 통해서 폐루프 시스템이 이룰 수 있는 모델의 부분 동작의 범위가 더 확대된다. 사례 연구를 제안된 제어기의 설계 과정을 예시한다.
본 논문에서는 유한상태머신을 위한 효율적인 비주사 DFT (design-for-testability) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 순차회로 모델이 아닌 조합회로 모델을 사용한 ATPG를 수행하여 짧은 테스트 패턴 생성 시간과 완벽한 고장 효율을 보장한다. 또한 완전주사 기법이나 다른 비주사 DFT 기법에 비해 적은 면적 오버헤드를 보이며 테스트 패턴을 칩의 동작속도로 인가한다는 장점이 있다. 실험결과에서는 MCNC`91 벤치마크 회로를 이용하여 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
레이더 시스템은 방사 신호의 탐지를 회피하기 위해 펄스 반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)와 PRI 패턴을 변조하고 있으며, 반대로 레이더 신호 탐지 시스템은 다양한 노력을 기울여 PRI와 PRI 패턴을 감지하려고 한다. 일반적으로 레이더 신호의 PRI 패턴을 검출하기 위해 펄스열의 도착시각에 대한 히스토그램 또는 자기 상관관계 기법으로 펄스 변조를 검출하고 있다. 본 논문에서는 유한 상태 머신 개념을 도입하여 펄스 반복주기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 PRI 순서와 PRI 패턴을 찾을 수 있는 특징이 있다.
저 전력 마이크로 프로세서와 무선 통신 모듈, 통합된 시스템 장치들을 내장한 센서 노드를 이용하여 구축 된 센서 네트워크는 동작환경과 구조가 특이하며 시스템 설계 시 많은 제약 조건들이 고려되어야 한다. 이러한 센서 네트워크의 각 노드는 센서를 이용한 정보 수집과 같은 여러 가지 응용 프로그램, 노드 간 통신, 제한된 시스템 자원을 효율적으로 관리 할 수 있는 기능들이 필요하며 이에 센서 노드를 위한 여러 가지 운영체제들이 제안되었다. 본 논문에서는 센서 노드를 위해 효과적이고 응용의 변화에 대처할 수 있도록 동적 재구성 기능을 지원하도록 설계된 유한 상태 머신 (finite state machine) 기반의 운영체제인 SenOS의 특징과 구현된 SenOS를 개선한 결과를 발표한다.
컴퓨팅 자원의 확보가 용이해짐에 따라 이러한 자원을 최대한 활용하려는 시도가 늘어나고 있다. 시스템을 검사하는 정형적 기법으로써 많이 사용되고 있는 모델 체킹은 상태폭발 문제를 완화하기 위해서 여러 컴퓨팅 자원을 한꺼번에 사용하려는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 이 기법 역시 여러 상태 모델들이 하나로 합쳐지면서 여전히 상태폭발 문제를 발생 시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제가 나타나는 원인을 지적하고 이를 해결하기 위해 모델 체킹의 기본 요소인 새로운 병렬적 도달성 분석 기법을 제시한다.
최근 강화 학습을 적용한 게임 AI 에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분 상용게임은 유한 상태 머신(Finite State Machine, FSM)을 이용한 스크립트 기반 AI 를 사용하기 때문에 복잡한 환경의 게임에서 불안정한 상태로 인해 적절한 강화 학습의 수행이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 상용 게임 강화 학습 적용을 위하여 상태 정규화 및 Dense 보상 기반 강화 학습 기법을 제안한다. 제안한 기법을 상용 농구 게임에 적용하고 학습된 모델의 성능을 기존 FSM 기반 AI 와 비교를 통해 성능이 약 80% 증가한 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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