본 논문에서는 대형 디지털 회로에 대하여 임계경로를 탐색하는 시간을 줄이고 기존의 방법에서 임계경로를 찾지 못했던 회로에서도 정확히 임계경로를 찾을 수 있는 임계경로 탐색 알고리듬(DYSAC)을 제안하였다. 또한 이 탐색 알고리듬의 내부에서 사용되는 경로부각기준(DYPSEC)을 함께 제안하였다. DYSAC는 각 노드에 레벨을 부과하기 위한 레벨지정 부알고리듬과 최장의 부각가능한 경로를 찾는 임계경로 탐색 부알고리듬으로 구성되었다. 제안된 알고리듬은 SUN Sparc 환경에서 C-언어로 구현되어 ISCAS'85 벤치마크회로에 적용, 제안된 알고리듬의 정확한 동작여부를 확인하였다. 또한 실험결과를 기존의 방법들과 비교하였는데, 그 결과 제안된 알고리듬이 임계경로를 찾는 능력과 임계경로를 찾는데 걸리는 시간 모두에서 기존의 방법들보다 월등히 우수함을 보였다.

고속 복소수 연산장치는 채널등화, 동기신호 복원, 변조 및 복조 등 디지탈 통신 시스템의 기저대역 신호처리에 필수적인 기능블록이다. 본 논문에서는 redundant binary (RB) 연산과 radix-4 Booth recoding을 결합한 새로운 복소수 승산 알고리듬을 제안한다. 제안되는 복소수 승산 방법은 실수 승산기를 사용하는 기존의 방법과 비교하여 부분곱의 수를 반으로 감소시키며, 단순화된 병렬구조로 구현되므로 고속 동작 및 저전력 소모를 가능하게 한다. 제안된 알고리듬을 적용하여 10-bit operand를 갖는 prototype 복소수 승산-누적기(complex-number multiplier-accumulator ; CMAC) 코어를 0.8-㎛ N-Well CMOS 공정으로 설계, 제작하였다. 제작된 CMAC 칩은 18,000여개의 트랜지스터로 구성되며, 코어부분의 면적은 약 1.60 × 1.93 ㎟이다. 제작된 칩을 테스트 보드에 실장하여 특성을 평가한 결과, 전원전압 V/sub DD/=3.3-V에서 120-MHz의 속도로 동작함을 확인하였으며, 이때의 전력소모는 약 63-mW로 측정되었다.

본 논문에서는 회로결선도 분할을 위해 LIME이라는 효과적인 선형배열 알고리즘을 제안한다. LIME은 제안된 비용함수를 이용해 하나의 세그먼트가 남을 때까지 두 개의 세그먼트를 병합한다. 마지막에 남은 하나의 세그먼트가 선형배열에 해당한다. LIME은 회로 결선도의 성긴 특징을 이용하므로 상당히 빠르게 수행된다. 제안된 알고리즘은 기존 방법보다 전형배열을 만드는데 약 8배 빠른 수행 속도를 보이며, 이를 이용한 회로 결선도 분할 결과도 스케일드 비용 면에서 약 17% 향상되었다.

가중 무작위 패턴 테스트에서 적은 수의 가중 무작위 패턴을 사용하여 높은 고장 검출율을 달성하기 위해서는 최적화된 가중치 집합들을 찾아내야만 한다. 따라서 최적화된 가중치 집합을 찾아내려는 많은 연구가 행해져 왔다. 이 논문에서 결정론적인 테스트 패턴에 대한 샘플링 확률을 기반으로 하여 최적화된 가중치 집합을 효율적으로 찾는 새로운 가중치 집합 최적화 알고리듬을 제한한다. 아울러 시뮬레이션을 통해 적당한 최대해밍거리를 구하는 방법도 소개된다. ISCAS 85 벤치마크 회로에 대한 실험결과는 새로운 가중치 집합 최적화 알고리듬과 적절한 최대 해밍거리를 구하는 방법의 효율성을 뒷받침해 준다.

비동기 순차 회로에 대한 시험 벡터를 생성하는 문제는 매우 어려운 문제로 남아 있다. 현재까지 이 문제에 대한 알고리즘은 거의 없었다. 그리고, 기존의 접근 방식은 시험 벡터를 생성하는 동안에는 피이드백 루프를 절단하여 그 곳에 플립플롭이 있는 것처럼 가정하고 시험 벡터를 생성하는 방식이었다. 그래서, 기존의 알고리즘은 동기 순차 회로용 시험 벡터 생성 알고리즘과 매우 유사하였다. 이것은 시험 벡터를 생성할 때에는 비동기 순차회로를 동기 순차 회로로 가정하고 시험 벡터를 생성한다는 것을 의미한다. 그러므로, 생성된 시험 벡터가 비동기 순차 회로에 적용되었을 때, 대상 결함을 검출하지 못할 수도 있다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는 비동기 순차 회로에 대한 시험 벡터를 생성할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하여 생성된 시험 벡터는 임계레이스(critical race) 문제와 순환(oscillation) 문제의 발생을 최소로 하면서 비동기 순차 회로의 결함을 검출할 수 있다. 그리고, 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하여 생성된 시험 벡터는 비동기 순차 회로에 대해서 대상 결함을 검출하는 것이 보장된다.

본 논문에서는 온도에 의존하지 않는 전압 감시회로에서 바이어스 회로에 대한 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실현하기 위하여 비교기를 구성하는 트랜지스터의 순방향 전압과 V/sub T/(Thermal Voltage) 그리고 저항 등의 서로 다른 온도계수 차이를 이용한다. 즉, 전압 감시회로에서 각각 다른 온도계수를 갖는 소자를 이용하여 서로 상쇄되도록 바이어스회로를 실현한다. 그리고 전압 감시회로의 기준전압은 비교기를 구성하는 트랜지스터의 순방향 전압 차(△V/sub BE/)를 이용하여 구현한다. 이 기준전압과 저항 및 V/sub BE/ 멀티플라이어를 이용하여 전압 감시회로의 검출전압을 설계한다. 제안한 회로의 동작검증을 위해 IC로 제작하였다. HP4145B와 온도 Chamber를 이용하여 특성을 평가한 결과, 온도변화율이 -0.01 %/℃ ∼ -0.025 %/℃의 양호한 특성을 얻었다.

본 논문에서는 새로운 디지털-아날로그 변환알고리즘을 적용한 CMOS 디지털-아날로그 변환기를 개발하였다. 이 변환기를 1.2㎛ MOSIS SCMOS 파라미터로 설계하여 시뮬레이션으로 그 성능을 확인해 본 결과 200MHz의 최대변환속도와 7.41mW의 DC 소모전력을 나타내었고 8-b에서 각각 ±0.008LSB의 INL(integral nonlinearity)과 ±0.098LSB의 DNL(differential nonlinearity)를 나타내었다.

본 논문에서는 상보형 high swing cascode 전류미러를 이용하여 저전압, 저전력 구동이 가능하고 고주파수 응용이 가능한 전류 적분기를 설계하였다. 간단한 전류미러로 구성된 적분기는 적분기의 비 이상적인 입력, 출력 저항 때문에 출력 전류 오차가 발생하는데 제안된 전류 적분기는 출력 저항이 증가하여 출력 전류의 오차가 감소하였다. 설계된 무손실, 유손실 전류 적분기를 이용한 설계 예로 3차 버터워스 저역통과 필터를 개구리도약형으로 구현하였다. 필터 구현시 무손실 전류 적분기의 위상 추이 때문에 발생하는 차단주파수 부근에서의 크기 특성 왜곡을 predistortion 설계법을 이용하여 감소시켰다. 설계된 전류모드 필터를 0.8㎛ CMOS n-well 공정 파라미터를 이용하여 SPICE 시뮬레이션한 결과 단일 2V 공급 전압에서 차단주파수는 20MHz, 전력소모는 615㎼를 갖는다. 또한 필터의 차단주파수는 DC 바이어스 전류에 의해 동조 할 수 있다.

본 논문에서는 금융업무를 위한 오손 지폐 분류 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 새 돈이 헌 돈으로 변화함에 따라 변하는 과정을 모델화하고 그 특징을 획득하기 위하여 감지센서들을 선택하였다. 센서들로부터 얻어진 데이터에서 4개의 특징벡터를 추출하고, 주성분해석을 통해 구해진 최대 고유벡터만을 이용하여 오손 지폐를 분류한다. 새 돈 또는 헌 돈으로 분류하는 기준 레벨은 사용자에 의해 결정된다. 실험결과에서 제안한 시스템은 초당 8매의 지폐 분류속도와 96%의 분류율을 가지는 신뢰성 있는 시스템임을 보여준다.

실수형 최적화 문제의 전역 최적해를 빠르고 정확하게 찾을 가능성을 높이기 위해, 서로 다른 진화특성을 가지는 여러 부집단들을 사용한 새로운 하이브리드 기법이 제안된다. 제안된 알고리듬은 세 개의 부집단을 사용하는데, 복잡한 적합도 함수를 가지는 문제에서 좋은 성능을 보이는 NPOSA 알고리듬이 두개의 부집단에 적용되고, 진화 방향과 크기가 조절되는 자기 적응 진화 알고리듬이 나머지 하나의 부집단에 적용되었다. 각 부집단들은 서로 다른 방법으로 진화하며 부집단들간의 상호교류를 통해 전역 최적해로 빠르게 도달하게 한다. 이 기법의 효율성은 몇 개의 표준 테스트 문제들을 사용하여 검증하였다. 마지막으로, 제안한 알고리듬이 실제 문제에 적용 가능함을 보이기 위해 카메라 파라메터의 최적값을 찾는 문제에 적용하였다. 보정 블럭에서 측정된 특징점들을 사용하여 오차 함수를 정의한 후, 하이브리드 방법이 그 오차 함수를 최소화하는 카메라 파라메터의 값을 찾을 수 있음을 보였다.