본 논문은 표준 셀을 효율적으로 배치하는 하이브리드 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 레이아웃 영역을 n${\times}$m 그리드로 분할하고, 분할된 그리드의 각 빈에 셀을 배치함으로 광역 배치를 얻는다. 광역배치를 얻은 후 Relaxation-Based Local Search (RBLS)라 불리는 해석적 최적 기법[12]을 사용하여 배치를 개선시킨다. 이 기법을 사용하면 배치 전체를 개괄적으로 볼 수 있게 되어 배치가 국부 최적에 빠지지 않도록 할 수 있다. 이 기법의 핵심은 중복을 해결하기 위한 매우 효율적인 적법화 알고리즘이라고 볼 수 있는데, 이에 대해 본 논문은 자세히 설명한다. 광역배치가 더 이상 개선되지 않으면 이를 상세 배치로 변환시킨다. 상세 배치를 얻은 후“최적 인터리빙”이라 불리는 기법[13]을 사용하여 이를 더욱 개선시킨다. MCNC 벤치마킹 회로에 대한 실험 결과는[14]에서 보여준 Feng Shui의 결과와 필적할 만하다.
미세 선 폭을 갖는 반도체 칩에서 관찰할 수 있는 crosstalk 효과는 배선 회로 사이에 존재하는 결합 커패시턴스에 의한 현상이다. 칩 전체에 대한 타이밍 분석의 정확도는 칩을 구성하는 셀과 배선에 대한 지연시간 예측 자료의 정확도에 의해서 결정된다. 본 논문에서는 결합 커패시턴스에 의한 crosstalk 효과를 반영하여 지연시간을 정확하고 효율적으로 계산할 수 있는 CMOS 셀 구동 모델과 관련 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 모델과 알고리즘을 지연시간 계산 프로그램에 구현하고, 칩 레이아웃에서 추출한 벤치마크회로에 대한 지연시간 예측에 적용하였다. Victim에 영향을 주는 Aggressor를 $0\~10$개까지 연결하여 각각의 경우에 대한 셀 및 배선의 지연시간을 HSPICE와 비교한 결과 $1\%$ 내외의 오차를 보이는 우수한 정확도를 확인하였다.
본 논문은 CMOS-나노 혼성 소자들 중 실현 가능성이 높은 CMOL 회로 설계 자동화 전용 시스템을 최초로 제안한다. CMOL 아키텍처는 NOR 게이트를 이용하여 조합회로의 구현한다. 이 CMOS-나노 혼성 구조는 논리 함수 및 연결 구조가 동일 나노 소자 하드웨어 자원을 공유하는 특징을 가진 새로운 설계 자동화 문제를 제기한다. CMOL의 물리 설계 자동화를 위해 먼저 CMOL 하드웨어 아키텍처 모델을 개발하고 이 CMOL 구조를 위한 배치 배선 문제에서 CMOL만의 특수한 제약조건을 도출하였으며 배치 알고리즘과 게이트 지정 알고리즘을 루프 형태로 조합하여 해를 구하는 접근 방법을 제안하였다. 제안된 접근 방법을 사용하여 CMOL 나노 전자 아키텍처를 위한 전용 설계 자동화 시스템을 개발하였으며 이 시스템을 이용하여 마이크로프로세서 설계에 실제 사용되는 모듈들을 구현함으로써 그 효용성을 증명하였다.
모바일 뱅킹을 위해 제공되는 다양한 서비스들 중에 은행 보안카드를 이용한 사용자 인증 방식이 여전히 많이 활용되고 있다. 보안카드의 보안코드를 스마트폰에 암호화하여 저장해 두고 모바일 뱅킹을 위해 사용자 인증이 필요할 때 자동 입력되도록 한다면 보안카드를 소지하지 않고서도 모바일뱅킹을 안전하고 편리하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 카메라를 이용하여 보안카드의 보안코드를 자동으로 인식하고 스마트폰에 등록할 수 있는 보안카드 자동 인식 알고리즘을 제안하였다. 다양한 무늬의 배경이 디자인된 보안카드에서 숫자들만 정확하게 추출하기 위해 개선된 적응적 이진화 방법을 사용하였고 훼손되거나 붙은 숫자들까지 분할 인식하기 위해 적응적 2차원 레이아웃 해석 기법도 제안하였다. 제안한 알고리즘을 안드로이드 및 아이폰에 구현하고 실험해본 결과 매우 우수한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
단백질 상호작용 네트워크의 데이터의 양이 증가함에 따라 이를 보다 쉽게 분석하기 위해 고속으로 시각화 방법이 요구되고 있다. 본 논문은 방대한 단백질 상호작용 네트워크에서 물리적 관계도가 높은 단백질을 중심으로 다단계에 걸쳐 스프링-포스(spring force)레이아웃 기법을 적용하여 그래프를 시각화하는 방법을 제안한다. 본 논문에 따른 단백질 상호작용 네트워크에서 시각화하는 방법은 물리적 관계도가 높은 단백질을 선정하는 단계, 선정된 단백질을 기반으로 네트워크를 합병하는 단계 및 합병된 노드들을 확장하는 단계를 거쳐 시각화하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 단백질 상호작용 네트워크를 균형 상태의 그래프로 표현하고 고속으로 시각화할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는 상호 연결망을 단순화시킨 Batcher의 정렬망(sorter)을 설계하고 ATM 교환 시스템에서 그것의 응용에 대하여 살펴본다. 많은 ATM교환기에서 Batcherm이 정렬망을 사용함으로써 조정회로의 구조나 전달망 구조의 설계를 단순화 할 수 있다. 알고리즘 CONSTRUCT-BSS를 설계할 수 있게 하는 패리티 전략을 소개하였다. 내부 상호 연결을 단순화하기 위하여 N/2개의 짝수 패리티 key들을 정렬망(sorter)에서 직선으로 연결하였다. 결과적으로, 이 논문에서 제안된 상호 연결 방법은 Batcher 정렬망의 내부 상호 연결을 단순화하였고 perfect-shuffle 상호 연결망과 비교하여 하드웨어 가격이나 속도 면에서 우위를 점한다. 또한, 여기서 제안한 정렬망은 전달 경로의 반이 직선으로 설계되므로 도안된 회로 보드나 VLSI 집의 레이아웃이 보다 단순화될 수 있다.
본 논문에서는 웹캠 카메라 어레이(camera array)로 얻은 여러 장의 이미지를 빠른 속도로 봉합(stitching)하여 고해상도 이미지를 얻기 위해 그래픽스 하드웨어를 이용하는 병렬 알고리즘을 제시한다. 고정된 레이아웃의 카메라 어레이를 이용하여 평면 혹은 원경을 촬영하는 경우, 기존에 널리 쓰이던 평면 사영 이미지 봉합(planar projective image stitching)과 선형 혼합(linear blending)을 통해 만족스런 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 연산을 그래픽스 하드웨어에서 병렬처리 함으로써 추후 실시간 고해상도 동영상 스트리밍 이미지 병합에 활용할 수 있을 정도로 빠른 속도로 처리하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 Modified Euclid 알고리즘을 이용하여 고속의 Reed-Solomon 복호기를 설계하였다. Reed-Solomon 부호의 복호 알고리즘은 오증을 계산하고, 에러 위치 다항식을 구한 후, 에러를 판단하여, 에러 크기 값을 구하는 4단계로 이루어지는데, 본 논문에서는 복호기의 속도를 증가시키고 Latency를 줄이기 위하여 병렬구조의 신드롬 생성기와 빠른 클록 속도의 Modified Euclid 알고리즘 블록을 사용하였으며, Chien Search 블록에서는 에러 위치 다항식을 짝수항과 홀수항으로 나누어 설계하였다. 먼저, 알고리즘과 회로의 동작을 확인하기 위해 C++로 프로그램을 작성하여 검증을 한 후, 이를 바탕으로 Verilog로 하드웨어를 기술하였다. 또한, 각 블록에 대한 로직 시뮬레이션을 거친 후, $.25{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 이용하여 Synopsys사의 합성 툴로 합성을 하고, 최종적으로 후반부 설계인 레이아웃을 시행하였다. 본 논문의 칩은 최대 동작 주파수가 250MHz로서 최대 데이터 전송률은 1Gbps이다.
불필요한 자원 이동 및 운반은 건설 현장 작업 생산성에 부정적인 영향을 미치는 주요 원인 중 하나이다. 이에 따라 레이아웃 관련 연구들은 사이트 수준에서 이뤄지는 자원의 이동 및 운반을 최소화하기 위한 관리 기술과 기법들을 개발하기 위해서 노력하였다. 더불어 건축물이 대형화되고 평면이 복잡해지면서 작업층 내 레이아웃 연구의 필요성도 제기되었으나, 현재 건물 내부 자재 이동 및 운반에 대한 최적화 연구는 활발히 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 작업층 내 마감 자재의 위치를 최적화할 수 있는 모델을 개발하였다. 구축된 모델은 복잡한 건축 평면 위에서 다양한 자재들의 배치를 계획할 수 있으며, 이때 모델로부터 도출된 최적화된 자재 배치 계획은 작업 당일 작업자에 의한 총 자재 운반 시간을 최소화할 수 있다. 또한 작업과 자재 간 운반거리를 현실적으로 산정하기 위해서 실제 운반 거리 개념을 적용하였다. 개발된 모델의 적용성을 확인하고 기존 방법론과의 비교/분석을 위해서 실제 고층 주상복합 아파트를 대상으로 모델을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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