This paper proposes a new algorithmic state machine(ASM) chart and a new hardware description for automatic logic design of VLSI. To describe the behavioral characteristics of the design specification, the conventional ASM chart is modified, and a new hardware description language, SDL, is proposed. The SDL is one-to-one correspondent to the proposed ASM chart symbol, and can be used in a hierachical design of VLSI. As a design example, we obtain a logic circuit diagram of gate lebel utilizing a SDL hardware compiler after drawing an ASM chart and describing in SDL.
본 논문은 멀티미디어 환경에서 디지털 시스템의 이론 및 실습이 하나의 통합된 기능을 제공하는 코스웨어를 구현하였다. 디지털 시스템 해석, 설계 이론 및 하드웨어 기술 언어 이해를 제공하는 이론 영역과 이를 직접 실습 할 수 있는 실습 영역으로 구성되어 있으며, 이론 영역에서는 디지털 시스템의 기본 소자에서 설계를 하드웨어 언어의 표현 방법을 브라우져를 통하여 익힐 수 있는 환경이 제공되며, 실습 영역에서는 실습에 필요한 도구의 설정, 디지털 시스템 실습 및 디지털 시스템의 합성 실습 환경을 사운드 이미지 및 동영상으로 제공한다. 또한 구현한 디지털 시스템 코스웨어 도구의 정상적인 운용을 인증 받기 위해 한국컴퓨터 연구조합에서 주관하는 인증 시험을 거쳐 본 도구의 신뢰성을 인정받았다.
현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.
문장 서술의 일관성이나 진 위를 신속 정확히 파악하기 위해서 컴퓨터의 힘을 빌릴 수 있다. 따라서 문장논리의 컴퓨터프로세싱으로 문장 전체 서술의 일관성이나 진 위를 신속 정확히 파악하기 위한 연구가 있을 만하다. 이런 필요에 따라 본 연구에서는 컴퓨터프로세싱과정을 기획하고, 그 프로세싱에 필요한 테이블을 작성하고, 그리고 5개 논리규칙의 테이블을 우선 개발하여 활성화해본다. 그래서 차후 연구에서 10개의 기본추론규칙과 11개의 파생추론규칙 각각의 테이블을 개발하고, 그 다음 개발된 테이블들을 활성화하여 구축한 DB 위에 서버 프로그래밍 JSP와 클라이언트 프로그래밍 JAVA를 이용하여 문장논리규칙을 프로세싱하는 토대를 마련한다. 2장에서 프로세싱과정의 기획은 먼저 논리연산테이블을 탐색해서 논리규칙과 추론규칙을 공식으로 구분하고, 공식에 사용할 조합을 구분해서 순번으로 열거하는 작업을 하도록 하여, 변수 테이블, 논리기호 테이블, 입력처리 테이블을 작성한다. 그래서 차후 연구에서 주어부와 술어부를 활성화한 DB 위에 서버 프로그래밍 JSP와 클라이언트 프로그래밍 JAVA를 이용하여 문장의 참 거짓을 판명하도록 준비한다. 3장에서는 2장에서 작성 준비한 테이블을 참고해서 문장논리를 위해 명제적 계산, 문장논리 계산 혹은 진술논리 계산에 사용되는 5개의 논리규칙 즉, 이중부정규칙, 드모르간규칙, 교환규칙, 결합규칙 그리고 분배규칙 모두의 테이블을 개발하고, 마지막 4장에서는 개발한 테이블의 활성화로 DB 구축과 더불어 논리규칙 프로세싱하는 단계까지 이론적 구상을 해본다.
본 논문은 휴대용 고속 페이징 시스템을 위한 FLEXTM 프로토콜 신호 처리기의 설계 및 FPGA 구현에 관한 것이다. 본 논문에서는 A/D 변환기의 입력 단에서 수신된 interleaved 4-level 비트 심볼 데이터의 동기를 위한 심볼 동기 알고리듬과 (31,21)BCH 부호에 대해 실시간 2중 오류정정이 가능한 개선된 복호 알고리듬을 제안한다. 설계된 프로토콜 신호처리기는 6개의 기능 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)로 모델링을 행하였다. 제안된 프로토콜 신호기는 Axil-320 워크스테이션 상에서 Synopsys/sup TM/툴을 이용하여 기능 시뮬레이션 및 논리합성(Altera 10K 라이브러리 이용)을 수행하였다. 논리합성 결과 전체 셀의 수는 약 2,631이었다 또한, 설계된 FPGA 칩의 설계검증을 위하여 Altera MAX+ PLUS Ⅱ 상에서 타이밍 시뮬레이션을 수행하였다. PCB 상에서 testbed를 구축한 후, Logic Analyzer를 이용하여 제작된 FPGA 칩의 동작상태를 확인하였고, 실험을 통하여 제작된 칩이 정확히 동작함을 확인하였다.
차세대 인터넷 기술로 각광받은 시맨틱 웹의 완전한 사용은 도메인 영역의 지식표현과 지식추론의 성능에 달려있다. 특히 표현된 지식을 기계가 이해하여 인간과 도메인들 간의 상호작용을 위해서는 더욱 형식적이고 명시적인 지식과 추론 표현이 기반된 웹 온톨로지 구축이 중요하다. 더구나 웹 온톨로지간의 상호작용은 시맨틱 웹의 기술적 완성을 위한 중요 요소이나 현재 웹 온톨로지의 구축을 위한 표준화된 모델링 방법의 부족으로 인해, 구축된 웹 온톨로지의 상호작용과 이해가 어려운 상황이다. 따라서 이같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 온톨로지의 지식 표현과 추론에 따른 단계를 명확하게 정의하고 정의된 각 단계에 따라 기술논리의 TBox와 ABox의 지식표현 구조와 SWRL 기반의 추론 규칙을 바탕으로 하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 제안된 웹 온톨로지 모델링 과정에 따라 웹 온톨로지들을 구축하였고, 구축된 웹 온톨로지들의 추론에 따른 상호작용 성능을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증하였다.
We present an automated CMOS standard cell design mehtodology which generates a mask description in the CIF (Caltech Intermediate Form)from a user-given logic description and design rule. The resultant layout reflects the user's choice among N-well, P-well and twin-well process and user's decision whether the guard band is to be included or not. Noise margin of each cell was improved by carefully adjusting the channel width of P-FET.
최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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