본 논문에서는 차세대 입출력 인터페이스인, PCI 익스프레스 컨트롤러의 기능 검증을 위해 효율적인 검증 환경을 제안하였다. 검증 환경은 벡터 생성 부분, 테스트 벤치, 그리고 두개의 메모리로 구성된다. 이러한 효율적인 검증 환경을 제대로 동작시키기 위한 명령어 세트를 정의하였다. 이 명령어는 어셈블리 구조를 가지며, PCI 익스프레스의 모든 프로토콜을 지원하며, 설계된 PCI 익스프레스 컨트롤러를 검증하기 위한 모든 시나리오를 제공하도록 정의되었다. 또한 본 논문에서는 랜덤 벡터 생성 부분, 시뮬레이션 부분, 그리고 비교 엔진으로 구성된 랜덤 검증 환경을 제안하였다. 본 랜덤 테스트 검증 환경에서 수행된 결과는 일반적인 기본 동작 검증과 설계 기반 검증에서 찾지 못한 특수 경우의 에러도 발견 할 수 있다.
본 논문에서는 차세대 통신 플랫폼을 위한 PCI 익스프레스의 전송계층과 데이터 연결계층의 모든 기능을 지원하는 PCI 익스프레스 컨트롤러를 설계하였다. 설계된 컨트롤러를 효과적으로 제어하기 위해 8051 마이크로프로세서를 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 PCI 익스프레스 컨트롤러와 8051 마이크로프로세서의 통합 검증을 위한 방법으로 벡터 생성 부분, 테스트 벤치, 그리고 메모리로 구성된 테스트 벤치를 하나의 가상 마이크로프로세서로 가정하였다. 그리고 PCI 익스프레스의 모든 프로토콜을 지원할 수 있는 어셈블리 수준의 명령어들을 테스트 벤치에 적용되도록 하였다. 특히 일반적인 기본 동작 검증과 설계 기반 검증에서 찾지 못한 특수 경우의 에러를 찾기 위한 검증을 위해 랜덤 검증 환경 및 테스트 파라미터를 정의 하였다. 제안된 검증 환경과 명령어를 통해 설계된 PCI 컨트롤러의 검증 결과 랜덤 테스트 검증을 통해 효과적으로 오류를 찾을 수 있었다.
본 논문은 마이크로프로세서의 설계과정 중, 중요도가 크게 부각되고 있는 기능 검증을 좀더 효율적으로 할 수 있는 검증환경을 제안한다. 본 검증 환경은 테스트 벡터 생성부분, 시뮬레이션 부분, 결과 비교 부분으로 구성되어 있다. 기존에 사용되던 검증 방법보다 좀더 효율적인 기능 검증이 가능하도록 하기 위해 바이어스 랜덤 테스트 벡터 생성기를 사용하였고, 참조모델로 재정의 가능 명령어 수준 시뮬레이터를 사용하였다. 본 검증 환경에서 수행된 결과를 비교함으로써 일반적인 테스트벡터에서 발견하기 어려운 오류 유형을 발견하고 새로운 오류 유형의 기준을 제시하는 효과를 지닌다.
PRF(Pseudo Random Function)에 대한 랜덤성 검증은 pre-computation공격에 대해 알고리즘이 특별한 통계적 약점이 없이 적절하게 개발되었는지를 평가할 수 있다. 이 논문에서는 NIST에서 실시한 AES 후보 알고리즘 랜덤성 평가 기준을 적용하여 IEEE의 802.11i Draft에서 인증자와 요청자가 비밀키(PTK, GTK)를 생성하는데 사용되는 PRF의 랜덤성을 검증하였다. 랜덤성 테스트를 위해 표본 수는 300개, 표본 길이는 2$^{20}$ (= 1,048,576)으로 검정 표본을 생성하고, 유의 수준은 0.01로 선택하였다. 랜덤성 검증 방법으로는 NIST의 16가지 통계 테스트를 사용하였다.
PCI 2.2 마스터 디바이스가 타겟 디바이스로부터 데이터를 읽어 오고자 할 때 타겟 장치는 내부적으로 데이터를 준비해야 함으로 인해 PCI 버스가 데이터 전송 없이 점유되는 상황이 발생한다. 이를 위해 PCI 2.2 사양에서는 지연전송을 제안하여 전송 효율을 향상시켰지만 이 역시 타겟 디바이스가 얼마의 데이터를 미리 준비 해둘지를 알 수 없어 인해 버스 사용 및 데이터 전송 효율을 떨어뜨리는 원인을 제공한다. 본 논문에서는 먼저 이를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 그리고 이 방법을 지원하는 PCI 타겟 컨트롤러와 로컬 디바이스를 설계하였다. 설계되어진 PCI 타겟 컨트롤러는 PCI 2.2를 전혀 모르는 사용자도 쉽게 PCI 인터페이스를 지원할 수 있도록 한 프로토콜 변환기로 사용될 수 있다. PCI 타겟 컨트롤러와 로컬 디바이스는 먼저 행위 모델로 설계하였으며 또한 이들을 검증하기 위한 테스트벤치를 설계 하였다. 이를 통해 제안되어진 방법의 성능을 측정하였으며 후에 다시 실제 하드웨어로 설계하였다. 설계되어진 하드웨어를 효과적으로 검증하기 위해 참조모델, 랜덤발생기, 비교엔진으로 구성된 랜덤 테스트 환경을 제안하였다. 이 검증 환경에서 수행된 결과를 비교함으로써 일반적인 테스트 벡터에서 발견하기 어려운 에러들을 발견할 수 있었다.
PCI 2.2 마스터 디바이스가 타겟 디바이스로부터 데이터를 읽어 오고자 할 때 타겟 디바이스는 내부적으로 데이터를 준비해야 함으로 인해 PCI 버스가 데이터 전송 없이 점유되는 상황이 발생한다. 이를 위해 PCI 2.2 사양에서는 지연전송을 제안하여 전송 효율을 향상시켰지만 이 역시 타겟 디바이스가 얼마의 데이터를 미리 준비 해둘지를 알 수 없어 버스 사용 및 데이터 전송 효율을 떨어뜨리는 원인을 제공한다. 이에 앞선 연구에서는 이를 해결하기 위한 프리페치 요구를 이용하는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이 방법을 지원하는 PCI 타겟 컨트롤러와 로컬 디바이스를 설계하였다. 설계된 PCI 타겟 컨트롤러는 간단한 로컬 인터페이스를 가질 뿐 아니라 PCI 2.2를 전혀 모르는 사용자도 쉽게 PCI 인터페이스를 지원할 수 있도록 설계되었다. 또한 설계된 하드웨어를 효과적으로 검증하기 위한 방법으로 기본 동작 검증, 설계 기반검증, 그리고 랜덤 테스트 검증을 제안하였다 이러한 검증을 위해 테스트 벤치와 테스트 벤치를 동작시키는 위한 명령어를 제안하였다. 그리고 랜덤 테스트를 위해 참조 모델, 랜덤 발생기, 비교 엔진으로 구성된 테스트 환경을 구축하였으며 이를 이용해 코너 케이스를 효과적으로 검증할 수 있다. 또한 제안된 테스트 환경을 통해 시뮬레이션 한 결과, 프리페치 요구를 이용한 제안된 방법이 지연 전송에 비해 데이터 전송 효율이 평균 $9\%$ 향상되었다.
혼성신호 회로에 발생할 수 있는 각종 파라메트릭 폴트를 검사하기 위한 새로운 기법을 제안한다. LFSR에서 발생하는 랜덤신호를 사용하여 테스트 입력으로 사용하며, 웨이블릿으로 테스트 출력을 분석하고 압축하는 방법을 사용한다. 웨이블릿은 테스트 출력을 다른 여러 주파수 대역으로 분석하여 각각에 대한 응답 신호를 발생시킨다. 각각의 신호는 디지털 적분기를 사용하여 압축된다. LFSR에서 발생된 테스트 입력신호는 전체 주파수 영역에서 일정한 값을 유지하게 되며 따라서 multi-frequency 응답을 발생시켜 준다. 제안된 방법은 실험을 통하여 성능을 검증하였다.
범용성이란 측면은 프로세서의 설계 과정 중 기능 검증의 중요도를 크게 부각시킨다. 따라서 본 논문은 기존 시뮬레이션 방법과 병행하여 기능 검증의 효율성을 높일 수 있는 효율적인 랜덤 벡터 기능 검증 방법을 제시한다. 본 기능 검증 방법은 내장형 제어 RISC 코어에 적합하며 실제 연세대학교와 삼성전자가 공동 개발한 32비트 프로세서인 CalmRISCTM-32의 코어 기능 검증에 적용하여 효율성을 확인한 바 있다. 본 기능 검증 방법은 클락 기반의 명령어 수준 시뮬레이터를 개발하여 이를 참조 모델로 삼고 랜덤 벡터로 이루어진 워크로드에 대해 HDL 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 오류 검출을 수행하며 일반적인 테스트 벡터로써 발견하기 어려운 오류 유형을 보완하는 동시에 설계자에게 새로운 오류 유형의 기준을 제시하는 효과를 지닌다.
금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 기법은 오랫동안 연구되어 왔으며, 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 그러나 인풋 도메인이 넓을 경우, 기존의 담금질 기법은 이웃 선택 기법의 한계 때문에 나쁜 성능을 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 새로운 이웃 선택 기법인 분기 거리 이웃 선택 방법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해서 우리는 분기 거리 이웃 선택 기법, 기존의 이웃 선택 기법 그리고 랜덤 테스트 데이터 생성 기법을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 기법이 2가지 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 연구는 경주시를 대상으로 수행한 선행연구를 바탕으로 도출된 최적의 지진 취약성 평가 모델을 타 지역에 적용하여 그 성능을 교차 검증(cross-validation)하고자 한다. 테스트 지역은 2017 포항지진(Pohang Earthquake)이 발생한 포항시이며, 선행연구와 동일한 영향인자 및 피해현황 관련 데이터셋을 구축하였다. 검증 데이터 셋은 무작위로 추출해 구축하였으며, 경주시의 랜덤 포레스트(random forest, RF) 기반의 모델에 적용하여 예측 정확도를 도출하였다. 경주시의 모델(success) 및 예측(prediction) 정확도는 100%, 94.9%이며, 포항시 검증 데이터 셋을 적용해 예측 정확도를 확인한 결과 70.4%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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