신호전이그래프는 비동기식 유한상태기와 더불어 신호수준에서 비동기식 제어회로의 사양을 기술하기 위하여 사용되는 가장 대표적인 사양 기술언어이다. 그러나 신호전이그래프는 설계자에게 친숙한 사양기술언어가 아니며, 결과적으로 비동기식 시스템의 설계자가 목적시스템의 비동기식 제어부를 구성하는 수∼수십개의 비동기식 제어회로에 대한 신호전이그래프를 일일이 고안하고 기술하는 것은 매우 힘들고 시간소모적인 일이다. 본 논문에서는 최근에 제안된 프로세스 중심방식을 이용하여 신호전이그래프를 자동으로 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 특히, 제안된 방법은 신호전이그래프의 자동생성 과정에서 신호전이그래프에 기반한 비동기식 논리합성의 고유한 특성들을 주의 깊게 고려하여 준다. 결과적으로 자동 생성된 신호전이그래프로부터 합성된 비동기식 제어회로는 면적, 합성시간, 성능, 구현성의 측면에서 매우 우수하다.
A fully differential transconductor using the series composite transistor is proposed. Simulation results show that THD is less than 1.2% for the differential input signal of up to $1.5V_{p-p}$ when the input signal frequency is 10MHz. i he proposed transconductor is used to design a third-order elliptic Gm-C lowpass filter with 138kHz cutoff frequency for ADSL Tx filter. The design procedure is based on signal flow graph(SFG) of a doubly-terminated LC ladder filter by means of fully differential transconductors and capacitors. The filter is fabricated and measured with a $0.35{\mu}m$ CMOS process.
최근 비즈니스 프로세스가 복잡해짐에 따라, 비즈니스 프로세스를 설계 한 후 실행하는 과정에서 예상치 못한 문제들이 발생할 가능성 또한 높아지고 있다. 예상치 못한 문제의 발생은 막대한 비용 및 인적자원의 손실을 초래하기 때문에, 설계 된 비즈니스 프로세스는 엔진에 의해 실행되기 전에 다양한 방법으로 검증을 받아야 한다. 본 논문은, BPMN으로 설계된 비즈니스 프로세스의 컨트롤 플로우(Control Flow)에 대한 이상현상 중 데드락과 동기화의 부족에 대한 검증을 목적으로 한다. 데드락과 동기화의 부족은 Split 게이트웨이와 Join 게이트웨이의 종류에 따른 의미적 차이에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스를 방향성 그래프로 변환함으로써 Split 게이트웨이와 쌍을 이루는 Join 게이트웨이를 찾을 것을 제안하며, 찾아낸 (Split,Join)쌍은 컨트롤 플로우 검증 테이블을 이용하여 이상현상을 검증한다.
This paper has been focused in developing of plastic lens with ultra-precision and low birefringence ability using by injection molding simulation tools. The simulation tools, $3D-Timon^{TM}\;and\;Asu-Mold^{TM}$ were applied to visualize indirectly the flow pattern of melted polymer enter the mould and the simulation results are verified as compared with the experimental results. Birefringence and polarized light generated in injection molding process was also calculated for each injection conditions and compared with .the pictures of experimented optical lens go through the polarized light plates device. A spherical radius of plastic optical lens transcribed from profile of mould core surface was measured to estimate the geometrical accuracy fer the each injection conditions. It is confirmed that the simulation results about flow pattern and polarized light area coincided in experimental results. It is known that increasing in thickness shrinkage at center of lens, the spherical radius is larger from comparing the graph measured spherical radius and the thickness shrinkage at center of lens
The purpose of this paper is to develop a web-based information system for rural settlement environment diagnosis which is useful to apply the village based evaluation for new rural development projects. To achieve this purpose, this study performed : 1) analyzing the business process in the field of rural settlement environment diagnosis, 2) designing the data flow diagram and the database based on settlement environment diagnostic indices(SEDI), and 3) developing the system using APM (Apache, PHP, and MySQL) of web-system development environment. The developed system was applied to the study rural villages for testing of efficient and logical working. Users of the system, such as, researchers, decision makers, and rural residents, can input directly the village data to diagnose through a file format of Excel in MS Office. Futhermore, they can analyze the visual results with graphic and graph types, simultaneously. From the results of this study, it showed that the developed system enables decision-makers not only to assist the planning process of the rural village development project, but also to improve the level of information technology in the research and planning field concerning with rural development.
Group Technology (GT) is a technique for identifying and bringing together related or similar components in a production process in order to take advantage of their similarities by making use of, for example, the inherent economies of flow production methods. The process of identification, from large variety and total of components, of the part families requiring similar manufacturing operations and forming the associated groups of machines is referred as 'machine-component grouping'. First part of this paper is devoted to describing a hierarchical divisive algorithm based on graph theory to find the natural part families. The objective is to form components into part families such that the degree of inter-relations is high among components within the same part family and low between components of different part families. Second part of this paper focuses on establishing cell design procedures. The aim is to create cells in which the most expensive and important machines-called key machine - have a reasonably high utilization and the machines should be allocated to minimize the intercell movement of machine loads. To fulfil the above objectives, 0-1 integer programming model is developed and the solution procedures are found. Next an attempt is made to test the feasibility of the proposed method. Several different problems appearing in the literature are chosen and the results air briefly showed.
본 논문에서는 자바 바이트코드를 분석하고 변환할 수 있는 새로운 도구인 CTOC 프레임워크를 설계하고 구현한다. CTOC는 자바 바이트코드의 분석과 코드 변환을 수행할 수 있는 도구로, 바이트코드 분석과 변환 과정을 효율적으로 구현하기 위해 확장된 제어 흐름 그래프인 eCFG(extended Control Flow Graph)와 바이트코드를 효과적으로 처리할 수 있는 중간 코드인 E-Tree(Expression-Tree)를 사용한다. eCFG와 E-Tree를 자바 바이트코드에 대한 분석과 최적화 코드 변환 과정에 적용하여 CTOC의 유용성과 확장 가능성을 보인다.
SOA (Service Oriented Architecture)를 기반으로 하는 소프트웨어는 비즈니스 요구사항에 기민하게 대응할 수 있어 사용이 확대되고 있다. SOA는 느슨한 서비스 결합과 메시지 교환 중심 아키텍처라는 특징 때문에 기존의 테스팅 방법 적용이 제한된다. 본 논문에서는 BPMN (Business Process Model and Notation)을 이용해 테스트 케이스를 생성하는 기법을 제안한다. 먼저 프로세스를 모델링하고, 이를 통해 비즈니스 흐름 그래프(BFG)를 생성한다. BFG의 입출력 차수를 대칭하고, 오일러 경로를 탐색하여 테스트 케이스를 생성한다. BPMN을 이용한 테스트 케이스 생성 기법은 SOA 기반 시스템에 적용 가능하며, 테스트 케이스 수를 감소시킬 수 있다.
머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.
자바 바이트코드는 많은 장점을 갖지만 수행 속도가 느리고 분석이 어렵다는 단점을 갖는다. 이를 극복하기 위해 바이트코드에 대한 분석과 최적화가 수행되어야 한다. 최적화된 코드를 위해 CTOC를 구현하였다. 바이트코드에 대해 분석과 최적화를 수행하기 위해서는 우선 CFG를 생성해야 한다. 바이트코드의 특성 때문에 기존의 제어 흐름 분석 기술을 바이트코드에 적합하게 확장해야 한다. 또한 정적으로 분석하기 위해 CFG를 SSA Form으로 변환한다. SSA Form으로 변환하기 위해서는 지배 관계, 지배자 트리, 직접 지배자, $\phi$-함수, 재명명, 지배자 경계 등 많은 정보에 대한 계산을 수행한다. 본 논문은 기존의 CFG로부터 SSA Form으로 변환을 위해 알고리즘과 변환 과정을 기술한다. SSA Form이 적용된 그래프는 추후에 타입 추론과 최적화를 위해 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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