• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.746-753
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• 2001

In this paper, we review the basic concept of Evolvable Hardware first. And we examine genetic algorithm processor and hardware reconfiguration method and implementation. By considering complexity and performance of hardware at the same time, we design genetic algorithm processor using modularization and parallel processing method. And we design frame that has connection structure and logic block on FPGA, and embody reconfigurable hardware that do so that this frame may be reconstructed by RAM. Also we implemented ECANS that information processing system such as living creatures'brain using this hardware reconfiguration method. And we apply ECANS which is implemented using the concept of Evolvable Hardware to time-series prediction problem in order to verify the effectiveness.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권6호
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• pp.465-476
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• 2005

본 논문에서는 Cactus와 Globus 기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서 응용프로그램 수준의 체크 포인팅을 사용한 동적 재구성(Dynamic Reconfiguration) 기법을 새로이 제안하였다. 기존의 동적 재구성은 특정 하드웨어와 운영체제에 종속적이었으나 제안한 방법은 특정 하드웨어와 운영체제의 지원 없이 동적재구성이 가능하고 응용프로그램도 동적 재구성을 고려할 필요 없이 프로그래밍이 가능하다. 제안한 동적 재구성 기법에서 초기 연산자원의 구성을 갖고 실행되는 작업은 실행 중에 동적으로 발견된 새로운 연산자원을 포함하여 계속 연산을 수행한다. 본 연구에서 제안된 방법은 새롭게 발견된 연산자원의 프로세서 성능과 유휴 메모리를 고려하여, 해당 연산자원을 수행중인 연산에 포함할 것인가 여부를 결정한다 연산중 연산 결과의 실시간 가시화를 가능하도록 하고 운영체제에 종속적이지 않은 응용프로그램 수준의 체크 포인팅 기법을 사용하여 중간 연산결과를 저장한다. 새롭게 발견된 유휴사이트, 유휴프로세서를 포함하도록 연산자원의 구성을 재구성한 후 체크 포인팅 파일을 사용하여 작업을 계속 실행한다. 제안한 동적 재구성 기법은 K*Grid 환경에서 연산시간을 단축함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.899-906
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• 2004

In this paper, fault tolerant algorithm is presented for a servo manipulator system. For fault tolerance of a servo manipulator system, reconfiguration algorithm accommodating a motor's failure has been presented. The algorithm considers a transport's degree of freedoms as redundant joints of a servo manipulator. The reconfiguration algorithm recovers the end effector's motion in spite of one motor's failure A modified pseudo inverse redistribution method has been proposed for the reconfiguration algorithm. Numerical examples and hardware tests have been presented to verify the proposed methods.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권7호
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• pp.422-430
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• 2002

주어진 논리 회로를 시분할 FPGA 칩으로 효과적으로 합성하기 위해서는 전체 회로를 여러 개의 부분회로로 나눈 후, 각 부분 회로가 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 하여야 한다. 이를 위해 칩에 대한 시간별 재구성 정보를 미리 만들어, 칩 내부의 특정 메모리 영역에 저장하여 두었다가 정해진 시간대가 되면 칩 전체를 재구성하도록 하여야 한다. 그런데, 시분할 FPGA 합성에서 사용하는 세부적인 재구성 기법(일반적으로 스케쥴링이나 다중 회로 분할 기법을 사용)에 따라 동일 시간대에 필요한 LUT의 개수, 즉 FPGA의 용량이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 LUT 개수에 대한 하한을 추정함으로써 재구성 기법에 관계없이 필요한 최소한의 LUT 개수를 파악한다. 만일, 기존의 재구성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 재구성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 제공할 수 있다. 실험 결과, 실험한 대부분의 예제에서, 기존의 연구 결과에서 출력한 결과와 본 논문에서 제안한 방법으로 추정한 하한이 정확히 일치하는 것을 발견할 수 있었는데, 이는 기존의 합성 시스템에서 생성한 결과의 최적성을 확인하게 하는 한편, 본 논문에서 제안한 하한 추정의 정확성을 반증하는 것으로 해석될 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권3호
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• pp.206-215
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• 2005

In this paper, we propose a new design method of Genetic Algorithm Processor(GAP) and Evolvable Hardware(EHW). All sorts of creature evolve its structure or shape in order to adapt itself to environments. Evolutionary Computation based on the process of natural selection not only searches the quasi-optimal solution through the evolution process, but also changes the structure to get best results. On the other hand, Genetic Algorithm(GA) is good fur finding solutions of complex optimization problems. However, it has a major drawback, which is its slow execution speed when is implemented in software of a conventional computer. Parallel processing has been one approach to overcome the speed problem of GA. In a point of view of GA, long bit string length caused the system of GA to spend much time that clear up the problem. Evolvable Hardware refers to the automation of electronic circuit design through artificial evolution, and is currently increased with the interested topic in a research domain and an engineering methodology. The studies of EHW generally use the XC6200 of Xilinx. The structure of XC6200 can configure with gate unit. Each unit has connected up, down, right and left cell. But the products can't use because had sterilized. So this paper uses Vertex-E (XCV2000E). The cell of FPGA is made up of Configuration Logic Block (CLB) and can't reconfigure with gate unit. This paper uses Vertex-E is composed of the component as cell of XC6200 cell in VertexE

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.634-643
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• 1999

본 논문은 재구성 가능한 FPGA 시스템 상에 퍼지 제어기의 구현 방안을 다룬다. 제안한 구현 방안은 퍼지 제어기를 시간적으로 독립적인 여러모듈로 분할 하여 이들을 미리 독립적으로구현하여 둔다음 각 시점에서 원하는 모듈을 불러 사용하는 실행 시점(run-time)재구성 방법으로 하나의 FPGA가 갖는 셀 직접도의 제약으로 인해 하나의 FPGA 칩상에 전체 퍼지 제어기를 구현하기가 불가능한 경우에 효과적으로 이용될수 있다. 이를 위해 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL언어로 기술되어 FPGA 컴파일러에 의해 합성된후 Xilinx사의 Xact 장비에 의해 최적화 및 배치 배선이 수행되어 FPGA상에 eidnsfhem 가능한 하드웨어 객체(hardware object)상태로만들어진다. 이후 퍼지 제어기를 구현하기 위해서는 각시점에 원하는 무듈의 하드웨어 객체를 불러 FPGA를 재구성한다, 트럭 후진 주차제어용 퍼지 제어기를 제안한 실행 시간 재구성법에 의해 직접 구현하여 제어 동작 상태를 테스트해 봄으로서 제안한 퍼지 제어기 구현 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권9호
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• pp.512-522
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• 2003

시분할 FPGA는 회로가 동작하는 중 회로의 기능을 재구성할 수 있는 동적 재구성 기능을 갖춘 FPGA 칩이다. 따라서 이러한 칩을 위한 회로 합성 기법에서는 주어진 논리 회로를 각각 다른 시간대에 수행할 여러 개의 부분회로로 분할한 후, 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 해야 한다. 기존의 연구에서는, 칩의 제한된 용량 문제를 해결하기 위해, 동일 시간대에 필요한 자원으로서 각 세부 함수를 수행하는 LUT(Look-Up Table)의 개수와 LUT의 출력 결과를 다른 시간대에 사용하기 위해 그 결과를 임시 저장하는데 필요한 마이크로 레지스터(micro register)의 개수를 최소화하는 데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시분할 FPGA 합성용 도구 중의 하나로서 회로 구현에 필요한 메모리 원소, 즉 마이크로 레지스터의 개수에 대한 하한(lower bound)을 추정하는 기법에 대해 설명한다. 이 방법에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한을 각각 추정함으로써 특정한 합성 기법에 관계없이 회로 구현에 필요한 최소한의 마이크로 레지스터의 개수에 대한 정보를 추출한다. 만일, 기존의 합성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 합성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구는 물론, 향후에 개발할 새로운 합성 방법의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 얻을 수 있다. 실험 결과, 추정된 하한은 기존 연구의 합성 결과와 다소 차이가 있었다. 이러한 차이는 우선, 기존의 합성 결과는 LUT 개수를 적절히 유지하는 가운데 마이크로 레지스터를 최소화한 결과인 반면, 본 하한 추정에서는 합성 가능한 모든 결과 중, LUT 개수와는 전혀 무관하게, 마이크로 레지스터 개수를 최대한 작게 사용할 합성 예를 추정하기 때문이라고 판단된다. 또 한편으로는 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한 추정 문제 자체가 갖는 거대한 변동성과 복잡성으로 인해 제안한 추정 기법이 정밀도에 한계를 가지는 것으로 해석할 수 있으며, 다른 한편으로는 기존 연구 결과보다 더 좋은 합성 결과가 존재할 가능성이 높음을 의미하는 것으로 해석될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1387-1391
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• 2003

The fundamental aim of this paper is to present a solution algorithm to achieve cooperative contour controlling, under joint acceleration constraint with maximum cooperative speed. Usually, the specifications like maximum velocity of cooperative trajectory are determined by the application itself. In resolving the cooperative trajectory into two complementary trajectories, an optimum task resolving strategy is employed so that the task assignment for each robot is fair under the joint acceleration constraint. The proposed algorithm of being an off-line technique, this could be effectively and conveniently extended to the existing servo control systems irrespective of the computational power of the controller implemented. Further, neither a change in hardware setup nor considerable reconfiguration of the existing system is required in adopting this technique. A simulation study has been carried out to verify that the proposed method can be realized in the generation of complementary trajectories so that they could meet the stipulated constraints in simultaneous maneuvering.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.975-976
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• 1993

This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}