본 논문은 진화 하드웨어 시스템에 적용하기 위해서 유전알고리즘을 하드웨어 기술언어를 사용하여 구현하였다. 진화 하드웨어는 응용에 따라 동작되어지는 환경에 적응하여 동적이면서 자동적으로 자기의 구조를 바꿀 수 있는 능력을 가진 하드웨어를 의미한다. 따라서 정확한 하드웨어 사양이 주어지지 않는 응용에 있어서도 동작을 수행할 수 됐다. 진화 하드웨어는 재구성 가능한 하드웨어 부분과 유전알고리즘과 같은 진화 연산을 하는 부분으로 구성되어 있다. 유전알고리즘을 소프트웨어로 구현하는 것 보다 실시간 응용 부분 등에 있어서 하드웨어로 유전알고리즘을 구현하는 것이 유리하다. 하드웨어로 처리하는 것이 병렬성, 파이프라인 처리, 그리고 함수 사용 부분 등에 있어 소프트웨어의 단점을 보완하여 속도 면에서 이득이 있기 때문이다. 논문에서는 진화 하드웨어를 임베디드 시스템으로 구현하기 위하여 유전알고리즘을 하드웨어로 구현하였고, 몇 가지 예제에 대하여 검증을 수행하였다.
전통적인 임베디드 시스템 개발은 하드웨어와 소프트웨어가 독립적으로 개발된다. 그러나 시스템 개발 후 오류 발생 시, 하드웨어와 소프트웨어 둘 중 어디에서 발생했는지 알아내기 어려웠다. 따라서 임베디드 시스템 개발을 위해 하드웨어/소프트웨어의 통합 설계 방법이 연구기관들에 의해 제시되어 왔다. 본 논문은 현실적으로 많이 사용되고 있는 일반 임베디드 시스템 개발 방법으로부터 접근하는 HW/SW 통합 개발 방법을 제안하였다. 즉, 이미 만들어진 하드웨어를 설계 단계로 끌어올려 정형 기법을 통해 하드웨어를 설계 및 정형 검증하여 견고한 하드웨어를 만들고, 이를 기반으로 소프트웨어를 정형 명세 및 검증하는 하드웨어/소프트웨어 통합 개발을 수행하였다. 따라서 개발 후 하드웨어 또는 소프트웨어에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고 오류가 발생하였다고 해도 개발 전에 설계상에서 오류를 수정할 수 있어 임베디드 시스템의 신뢰성을 보장하였다. 또한 설계 과정의 어떤 시점에서 개발 중인 가상의 하드웨어가 아닌 개발 완료된 하드웨어의 실제 코드를 테스트할 수 있으므로, 현실적인 임베디드 시스템 개발에 더 효과적인 하드웨어/소프트웨어 통합 개발 방법론을 제시하여 그 효율성을 높였다.
진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있는 하드웨어로서 최근에 많은 관심과 함께 연구가 이뤄지고 있다. 하지만, 하드웨어의 복잡도가 증가할수록 진화를 위해 탐색해야 하는 해공간의 크기가 기하급수적으로 증가하기 때문에 아직까지 복잡한 하드웨어에 대해서는 좋은 활용방안을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 이런 복잡한 하드웨어를 모듈별로 나눠서 진화시키는 방법을 제시하여 좀더 효율적인 진화의 가능성을 보인다. 기존에 주로 사용되던 회로 진화 디자인과 이를 모듈별로 나눠서 진화하는 방식을 실험을 통해 비교하고, 효과적으로 진화시간을 단축할 수 있음을 보인다.
GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 전역적 최적해 탐색에 많이 사용되고 있다. 최근에는 하드웨어를 구성하는 방법의 하나로서 사용되어 진화하드웨어라는 분야를 탄생시켰다. 이와 함께 GA의 연산자체를 하드웨어로 구현하는 GA processor(GAP)의 필요성도 증가하고 있다. 특히 진화하드웨어를 소프트웨어상에서 진화 시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화 시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 GAP 설계 방법을 제안하고 이를 이용하여 진화하드웨어로 State machine을 구현하고자 한다. State machine의 경우 구조상 피드백이 필요하기 때문에 가산기나 멀티플렉서보다는 훨씬 복잡하고 설계가 까다로운 구조이다. 제안된 방법을 통하여 명시적 설계가 어려운 하드웨어 설계에 GAP를 이용한 하드웨어의 진화에 적용함으로써 그 유용성을 보인다.
PC에서 모니터나 본체에서 전원인가 후 아무런 외부적인 반응이 없는 경우, 이것이 하드웨어 장애인지 아니면 소프트웨어 장애인지 일반 사용자의 경우 확인이 어려운 상황이다. 본 연구는 이러한 경우 컴퓨터 하드웨어 장애 인지 소프트웨어 장애인지를 구별하고 하드웨어 장애인 경우 어떤 하드웨어가 장애인지를 알려주는 모듈을 개발하였다. 즉, 본 연구는 일반 PC의 OS 부팅 전에 하드웨어 장애로 인한 부팅 실패시 하드웨어 장애를 인식하는 모듈을 개발한 것으로 컴퓨터 PCI slot에 장착되며 컴퓨터 전원 인가시 CPU는 메인보드 롬바이어스 내용을 순차적으로 처리하는데 특정 하드웨어 장애시 순차적 진행을 중단한다. 본 연구의 개발 모듈은 이러한 경우 롬바이어스의 중단 번지를 인식하여 장애 하드웨어를 사용자에게 알려주는 역할을 한다. 개발된 하드웨어 장애인식 모듈은 모의 평가 시험을 통해서 정확하게 인식할 수 있었다.
대규모 시스템의 개발에 있어서 하드웨어 설계 데이터가 방대해짐에 따라 데이터의 형상 관리가 필요하게 되었고, 보다 효율적인 설계 관리하에서 신뢰성 있는 하드웨어 설계용 라이브러리를 설계하기 위해서는 데이터 관리 도구가 요구된다. 고속병렬컴퓨터 시스템 개발을 위한 하드웨어 설계 환경에서는 설계 데이터의 효율적인 형상 관리를 위하여 TDM(Team Design Manager) 설계 관리 도구를 적용하였다. 본 고에서는 여러 워크스테이션(머신)들로 구성되어 클라이언트/서버 컴퓨팅을 지원하는 분산 하드웨어 환경에서의 설계 데이터 형상 관리환경 및 하드웨어 설계 데이터의 관리기법에 관하여 고찰하였다.
진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있어서 근래에 많은 관심을 모으고 있는 분야이다. EHW는 목표 하드웨어를 탐색하기 위해 일반적으로 진화 알고리즘을 사용하는데, 진화 알고리즘은 하나의 목표 하드웨어 탐색 기능만을 수행한다. 본 논문에서는 종분화(Speciation) 알고리즘을 EHW에 적용하여 더욱 다양한 회로들을 얻을 수 있음을 보인다. 종분화 알고리즘은 동시에 여러 종의 해를 발견하게 해주고, 기존 진환 알고리즘에 비해 후반 탐색범위도 넓게 유지된다. 이를 6멀티플렉서의 진화에 적용한 결과, 다양한 품종의 하드웨어를 동시에 얻었고, 기존 진화 알고리즘에 비해 35%정도 빠른 세대에 해를 발견할 수 있었다.
진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경 적응력이 강하고 최적의 상태를 유연하게 유지하는 하드웨어 설계 기법이나 회로가 복잡해질수록 진화가 어려워지는 문제로 인해 활용이 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 많은 연구 중 회로 진화 과정 분석을 위한 방법으로 개미집단 시스템을 제안한다. 경로 최적화 알고리즘인 개미집단 시스템을 적절히 변형하여 진화 하드웨어에 적용시키는 방법을 제안하고 이를 실험으로 확인하였으며, 실험 결과 하드웨어의 진화 과정을 관찰할 수 있었고, 목표 하드웨어의 해공간 특성이 페로몬으로 분포하고 있음도 관찰할 수 있었다.
이 논문에서는 빠른 하드웨어/소프트웨어 통합합성을 위해 데이타플로우 그래프(DFG: Dataflow Graph)로부터 하드웨어를 자동으로 합성하는 내용을 다룬다. 이 데이타플로우 그래프에서 로드는 FIR(Finite Impulse Response) 필터나 DCT(Discrete Cosine Transform) 블록과 같이 크기가 어느 정도 되는 하드웨어 블록을 나타내며, 이 노드의 포트는 한번 수행할 때마다 하나 이상의 데이타 샘플을 주고 받을 수 있다. 즉, 멀티레이트 데이타 샘플(multi-rate data sample)을 교환한다. 이러한 특성들은 기존의 Behavioral Synthesis와 구별되는 점이며, 따라서 Behavioral Synthesis보다 어려운 문제가 된다. 본 논문에서 제안하는 설계 방법을 사용하면 알고리즘을 명세하는 데이타플로우 그래프는 하드웨어 리소스의 할당과 스케줄 정보에 따라 다양한 하드웨어 구조로 매핑될 수 있다. 따라서 하드웨어 설계시에 면적/성능 트레이드오프 관계를 손쉽게 관리할 수 있으며, 하드웨어를 자동으로 합성하는 기존의 방식보다구현 가능한 하드웨어 설계 공간을 더욱 넓혀주는 효과를 거둘 수 있다.
본 논문은 진화 하드웨어 시스템의 엔진으로 사용하기 위한 유전알고리즘의 하드웨어 구현 및 실험과 분석에 대한 연구이다. 진화 하드웨어는 응용에 따라 동작되어지는 환경에 적응하여 동적이면서 자동적으로 자기의 구조를 바꿀 수 있는 능력을 가진 하드웨어로써 재구성 가능한 하드웨어 부분과 유전알고리즘과 같은 진화 연산을 하는 부분으로 구성 되어 있다. 유전알고리즘은 실시간 응용 부분 등에 있어서 하드웨어로 구현하는 것이 속도 면에서 유리하다. 하드웨어로 처리하는 것이 병렬성, 파이프라인 처리, 그리고 함수 사용 부분 등에 있어 소프트웨어의 단점을 보완하여 이득이 있기 때문이다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 하드웨어로 구현하여, 몇 가지 예제에 대하여 실험을 하고 실험 결과를 분석하여 그 구조가 유리함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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