본 논문에서는 논리 모니터링 방식에 의해 stuck-at(s-at)고장, stuck-open(s-op)고장 및 stuck on(s-on) 고장을 검출하기 위한 Domino CMOS회로의 테스트용이화 셀계기법을 제안한다. Domino CMOS게이트내 nMOS트랜지스터들의 s-op고장과 s-on고장을 검출하기 위하여 한개의 pMOS 트랜지스터를 부가하고 단일 게이트 및 다단 Domino CMOS회로내 인버어터의 pMOS트랜지스터 s-on 고장을 검출하기 위해서 한개의 nMOS트랜지스터를 부가한가. 부가된 트랜지스터는 Domino CMOS를 테스트 모드에서 pseudo nMOS회로로 동작하도록 만든다. 따라서 일반 domino CMOS회로의 테스트 시 회로지연에 의한 오동작을 방지하는 선충전(precharge phase)과 논리결정(evaluation phase)의 이상(two-phase)동작을 필요로 하지 않아 테스트 시간과 테스트 생성의 복잡도를 줄일 수 있게 된다. 제안된 회로에서는 대부분의 고장들이 단일 테스트 패턴에 의해 검출되는데 이에따라 경로지연이나 타임스큐, 전하재분배 및 그리치 등에 의해 테스트가 무효화되는 것을 피할 수 있으며 테스트 패턴 생성을 위하여 기존의 자동 테스트패턴생성기(ATPG)를 이용할 수 있는 장점을 갖는다.
횡사구는 높이에 반비례하는 속도로 이동하므로 속도가 빠른 작은 사구가 속도가 느린 큰 사구에 계속 충돌한다. 충돌이 병합으로만 이어지면 일정한 규모의 사구열이 정상상태를 유지한 채 이동하는 현상은 설명할 수 없다. 최근 연구들은 사구의 충돌이 병합만을 유발하는 것이 아니라 모래의 재분배로 이어질 수 있다는 데 주목한다. 반면 사구 배후에 발달하는 바람그늘의 역할에 대해서는 아직 상세한 분석이 이루어지지 않았다. 이 연구는 기존 연구들을 토대로 횡사구 거동을 기술하는 지배 방정식을 유도하고, 횡사구의 지형발달을 '거동 공간' 상의 궤적으로 치환 분석하는 기법을 이용하여 바람그늘이 횡사구 지형발달에서 담당하는 역할을 규명하고자 한 것이다. 이를 위해 횡사구를 위치와 높이를 지닌 막대로 단순화하고, 사구의 형태 비율적 특징과 바람맞이 사면에 따른 풍속의 증가 현상, 사구의 모래포집 효율 등의 개념을 토대로 횡사구의 이동과 성장을 결정하는 관계식을 유도하였다. 유도된 관계식은 인접한 두 사구열 높이의 순서쌍으로 정의되는 평면(거동 공간) 상에서 사구의 거동 양상을 결정하는 영역과 사구의 진화 방향을 지시하는 벡터장으로 표현된다. 분석 결과 바람그늘의 기울기는 거동 공간에 수렴 영역을 생성하는 역할을 하지는 못하며, 다만 횡사구 지형발달의 경로에 영향을 미치는 요인으로 작용한다. 이 논문의 모형은 횡사구의 지형 안정성을 재현하지는 못했지만, 사구 간격-높이 관계의 지수를 관측값과 유사하게 제시한다는 점에서 주목할 만하다.
본 연구에서는 LDS 난류응력 모형, Van Rijn의 pick up 함수를 활용하여 일정 경사부에서의 파랑의 이행과 천수, 연이은 쇄파현상, plunging breaker에 후행하는 해저질의 역동적인 부유와 down rush와 후행 파랑에 의한 표사의 재분배를 수치모의 하였다. 이 과정에서 해저질과 소통하는 저면 유체력에 대한 quadratic law를 중심으로 한 기존의 연구 성과들은 정상상태에 기초하여 급속히 가속되고 감속되는 swash 대역의 수리특성을 반영할 수 없다는 결론에 도달하고 이러한 인식에 기초하여 새로운 산출방법이 제시되었다. 새로운 산출방법을 토대로 수치모의하여 비선형 천수과정의 일반적인 특징, 동조 비동조 고차 조화성분으로 전이된 파랑에너지로 인해 상당히 예리하고 왜도된 파형, 파형의 마루로부터 시작되는 물입자 자유낙하, 착수로 인한 커다란 물보라의 형성, 물보라 형성층의 해변으로의 이행, wave finger (Narayanaswamy와 Dalrymple, 2002), swash 대역에서 진행되는 부유사 순환과정, swash 대역에서 처오름으로 인해 부유된 부유사 무리의 off shore 방향으로의 순 이동 등이 비교적 정확히 재현되는 등 상당히 고무적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 기존의 Euler 좌표계에서 정의되는 파랑모형과 이동경계 기법의 한계를 뛰어 넘는 것으로 향후 보다 정확한 침식해석이 가능 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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