본 논문에서는 나눗셈 행렬을 이용하여 부울 대입식을 산출하는 논리합성 방법을 제안한다. 최적화하고자하는 2개의 논리식들로부터 대수 나눗셈에 의한 행렬을 만들고 부울 공리와 리터럴 추가를 통해 부울 나눗셈 행렬로 확장을 한다. 부울 나눗셈 행렬에 리터럴을 추가하여 확장된 부울 나눗셈 행렬을 만들고, 원소들을 커버링하여 부울대입식을 산출한다. 실험결과 여러 벤치마크 회로에 대하여 제안한 방법이 기존 합성도구보다 리터럴 개수를 줄일 수 있음을 보였다.
It has been observed that not all negative polarity items (NPIs) are licensed in the same negative contexts, and different NPIs may be licensed by different negative expressions. This shows that Ladusaw's (1979) downward entailment is not precise enough to account for the distributional patterns of NPIs (van der Wouden, 1997; van der Wouden and Zwarts, 1993; Zwarts, 1986, among others). One well-known attempt to deal with this issue is to divide negative expressions into several subtypes. Using boolean semantics, Zwarts (1986; 1998) distinguishes three kinds of downward entailing licensors and accounts for heterogeneous NPI-licensing conditions by means of the semantic strength of negative expressions. This approach has been adopted to define Korean negation (Nam, 1994; Chung, 1993; Chung, 1997; Hwang, 2009). In this paper, however, we argue that the boolean semantic approach for negation is not adequate in characterizing the properties of Korean negative expressions and explaining the contexts of licensing Korean NPIs.
본 논문에서는 논리합성을 위한 공통식 추출 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 커널/커널 쌍들과 코커널/커널 쌍을 추출한다. 커널/커널 쌍은 주어진 논리식을 부울 나눗셈에 의해 제수, 몫, 나머지로 논리식을 다시 표현하게 된다. 다음, 여러 논리식에서 산출된 제수, 몫들에서 공통식을 추출하는 커널 교집합에 의해 공통식을 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 공통식 산출 결과들과 비교했을 때 제안한 방법은 리터럴 개수를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 여러 개의 출력단을 갖는 논리회로에서 공통식을 찾는 방법을 제안하였다. 각각의 출력단위로 2개의 큐브로 구성된 몫을 찾고, 이 몫들 간의 쌍을 이용해서 부울 공통식을 찾는 방법을 보였다. 실험 결과로 2개의 큐브만을 이용한 공통식 산출만으로 전체 논리회로의 크기를 줄이는 데 효과가 있음을 SIS1.2 결과와 비교하여 보였다.
본 논문에서는 논리합성을 위한 부울 공통식 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 제수/2-큐브 몫들과 2-큐브 몫 쌍들을 산출하고, 이들을 이용해서 2-큐브 몫 행렬을 만든다. 2-큐브 몫들과 행렬로부터 후보식들을 찾고, 다음 이 후보식들의 교집합에 의해 여러 논리식에서 사용되는 공통식을 산출한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 방법들보다 전체 논리식의 리터럴 개수를 줄일 수 있었다.
공개되지 않은 함수에 대한 입력과 그에 따른 출력을 이용하여 그 함수와 같은 입출력을 가지는 부울함수표현을 찾아내는 것이 부울함수 합성문제이다. 전자공학 및 암호학 분야에서는 이 문제가 수리계획법의 한 부류인 0-1 integer programming 문제로 귀결되며, 본 논문에서는 부울함수 합성문제를 해결하는 하나의 예로 DES 의 비공개 논리인 입력 6비트, 출력 4비트의 S-box에 대한 부울함수표현을 찾는다. 이러한 결과는 임의의 함수에 대한 효율적인 하드웨어 구현과 블록암호 알고리즘의 대수적 구조를 이용한 암호분석기법에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 논리합성을 위한 공통식 추출 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 2개의 큐브만으로 구성된 2-큐브 논리식 쌍을 추출한다. 2개의 큐브로 구성된 논리식 쌍들로부터 2-큐브 행렬을 만들고, 여기에 2-큐브 논리식의 보수를 추가하여 확장된 2-큐브 행렬과 압축 2-큐브 행렬을 만든다. 다음, 공통식 추출을 위해 압축 2-큐브 행렬을 분석한다. 그리디 방법(greedy method)에 의해 가장 많은 리터럴 개수를 줄일 수 있는 공통식을 선택한다. 실험결과 여러 벤치마크 회로에 대하여 제안한 방법을 논리회로 합성도구에 활용할 경우 기존 합성도구보다 리터럴 개수를 줄일 수 있음을 보였다.
대부분의 만성질환은 다수의 유전자-유전자 사이의 상호작용에 의해서 발병하는 복합질환이다. 복합질환의 발병에 관여하는 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism; SNP)과 유전자 사이의 상호작용을 찾아내는 연구는 질환의 예방과 치료에 기여한다. 기존의 연구 방법은 주로 특정 유전자 내 SNP 조합을 찾아내는 데 그치고 있다. 본 연구에서는 SNP 조합의 구성원 사이에 일어나는 구체적인 상호작용을 나타내는 부울식을 찾는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다. 제 1 단계에서는 엔트로피에 기반한 상호정보를 이용하여 발병에 관여하는 SNP 조합을 찾는다. 제 2단계에서는 제 1 단계에서 찾은 SNP 조합으로 이루어지는 부울식 중에서 발병 예측정확도가 가장 높은 부울식을 찾는다. 제안한 방법을 임상자료에 적용하여 그 효율성을 실험하였으며 기존 연구들과 장단점을 비교하였다.
일반적으로 논리식은 수많은 인수분해식으로 표현이 가능하다. 논리식에 대한 보다 간략화된 인수분해식을 찾는 것이 논리합성의 기본 기능 중의 하나이며 본 논문에서 논리회로 수업의 교육용 도구로 부울 인수분해식을 산출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 서포트와 함께 2개의 항에 대한 나눗셈을 수행하는 것이다. 인수분해식의 리터럴 개수는 논리식의 간략화 정도를 판단하는 기준이 되는데, 제안하는 방법으로 실험한 결과, 기존의 타 방법들 보다 리터럴 개수를 줄이는 효과를 보였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권5호
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pp.1-8
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1997
The main purpose of the Boolean equivalence problem is to verify that two Boolean expressions have the same functionality. Simulation has been extensively used as the standard method for the equivalence problem. Obviously, the number of tests required to perform a satisfactory coverage grows exponentially with the number of input variables. However, formal methods as opposed to simulation are getting more attention from the community. We propose a new algorithm called the Cover-Merge Algorithm based on a derivational method using the concept of cover and merge for the equivalence problem and investigate its theoretical aspects. Because of the difficulty of the problem, we emphasize simplification techniques in order to reduce the search space or problem size. Heuristics based on types of merges are developed to speed up the derivation process by allowing simplifications. In comparison with widely used technique called Binary Decision Diagram or BDD, the algorithm proposed outperforms BDD in nearly all cases of input including standard benchmark problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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