테크놀로지 매핑의 효율성은 매핑된 회로의 지연시간과 회로의 면적에 의해서 평가되어진다. 특히 순차회로에서는 레지스터 사이의 조합회로의 최대지연시간에 의해서 전체회로의 지연시간이 결정된다. 본 논문에서는 순차회로에 대한, 건설적인(Constructive) 단계와 반복적인(Iterative) 단계의 리타이밍 기술과 퍼지 논리에 의해 향상된 FPGA 매핑 알고리즘을 소개한다. 주어진 초기회로는 건설적인 방법에 의하여 FPGA회로로 초기매핑되어진후 반복적인 리타이밍에 의하여 매핑회로의 효율을 높이게된다. 초기회로에 주어진 여러 가지 기준들은 결정 함수(Decision Making)에 대한 퍼지 이론 법칙의 계층적인 구조에 의해 연결되어져 있다. 제안된 매퍼는 MCNC 밴치마커의 실험을 통해 지연시각과 면적에서 기존 매핑시스템의 성능을 능가함을 보여준다.
기존의 퍼지 제어기는 퍼지 추론시 [0, 1]의 소속도를 갖는 퍼지 소속함수들의 실수연산으로 인하여 연산수행 속도가 저하되는 문제를 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기 위한 새로운 퍼지연산 기법으로 실수 값을 갖는 퍼지 소속 함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑 시켜 정수형 퍼지 소속 함수 값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있는 고속 퍼지제어기를 제안한다. 또한 퍼지제어시스템 설계시에 퍼지 입.출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다.
본 논문에서는 연결수락 제어시 사용자가 전송하는 트래픽 파라메타(샐 개수의 분산값과 평균값)를 압축하여 망에 신고하는 방법을 제안하고, 압축방법에 의한 연결수락제어의 성능을 분석 비교한다. 트래픽 파라메타 압축방법은 K-means, CL(Competitive Learning), Fuzzy ISODATA,FNC(Fuzzy Neural Clustering)를 사용한다. 제안한 트래픽 파라메타의 압축에 의한 연결수락제어는 퍼지 매핑함수(Fuzzy Mapping Funciton)fp 의해 신고한 트래픽 패턴을 추정하고, 전방향 구조의 신경망을 사용하여 연결의 수락/거절을 결정한다. ON-OFF 트래픽 모델 환경에서 컴퓨터 실험을 통하여 여러 가지 압축방법들을 사용한 연결수락제어의 성능을 Fuzziness 값에 따라 비교하였고, 그 결과 FNC 방법이 우수함을 알 수 있었다. EH한 연결수락제어의 성능을 높히기 위해서 관측 프레임의 셀 분산값이 크면 Fuzziness 값을 작게 선정하고, 작으면 상대적으로 크게 선정해야 함을 알 수 있었다.
대용량의 퍼지데이터를 처리하기 위한 퍼지제어 시스템의 가장 큰 과제는 퍼지추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 본 논문에서는 퍼지제어기의 속도 향상을 위해 [0, 1]사이의 실수값을 갖는 퍼지 소속 함수값을 정수형 격자(pixel)에 매핑시켜 정수형 퍼지 소속함수값만을 가지고 퍼지연산을 하는 정수형 퍼지제어기법을 적용한 고속이 정수 연산을 수행하는 퍼지 프로세서와 주변제어 시스템을 FPGA로 설계하여 기존 퍼지제어 시스템에 비해 매우 빠른 실시간 고속퍼지 제어시스템을 구현한다.
기존의 대부분의 퍼지 제어기는 퍼지 추론시 [0, 1]의 소속도를 갖는 퍼지 소속함수들의 실수연산으로 인하여 연산수행 속도가 저하되는 문제를 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기 위한 새로운 퍼지연산 기법으로 실수 값을 갖는 퍼지 소속함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑시켜 정수형 퍼지 소속 함수값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있는 고속 퍼지제어기를 제안한다. 또한 퍼지 제어시스템 설계시에 퍼지 입출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다
지능 시스템에 사용되는 퍼지 데이터를 고속으로 처리하기 위한 퍼지 제어시스템의 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 특히 후건부의 계산 및 비퍼지화 단계에서의 고속 연산이 더욱 중요하다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 단계에서 [0,1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 값을 정수형 격자 (400×30)에 매핑시켜 고속의 정수 덧셈 연산만으로 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다.
테크놀로지 매핑은 VLSI 설계자동화(CAD) 시스템의 한 단계로서, 설계된 회로를 논리적 단계에서 물리적 단계로 매핑해 준다. 테크놀로지 매핑은 효율성은 매핑된 회로의 자연시간과 회로의 면적에 의해서 평가되어진다. 특히 순차회로에서는 레지스터 사이의 조합회로의 최대지연시간에 의해서 전체회로이 지연시간이 결정된다. 본 논문에서는 순차회로에 대한, 건설적인(constructive) 단계와 반복적인(iterative)단계의 리타이밍 기술과 퍼지 논리에 의해 향상된 FPGA 매핑 알고리즘을 소개한다. 주어진 초기회로는 건설적인 방법에 의하여 FPGA회로로 초기매칭 되어진 후 반복적인 리타이밍에 의하여 매핑회로의 효율을 높이게된다. 초기회로에 주어진 여러 가지 기준들을 결정 함수(Decision Marking Function)에 대한 퍼지 이론 규칙의 계층적인 구조로 구성된다. 제안된 매퍼는 MCNC 밴치마커의 실험을 통해 지연시간과 면적에서 기존 매핑시스템의 성능을 능가함을 보여준다.
본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
지능 기스템에 사용되는 퍼지 데이터를 고속으로 처리하기 위한 퍼지 제어시스템의 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 특히 후건부의 계산 및 비퍼지화 단계에서의 고속 연산이 더욱 더 중요하다. 따라서 본 논문에서는 지능 시스템을 위한 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 및 비퍼지화 단계에서 [0,1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 값을 정수형 격자 $(400{\times}30)$에 매핑시켜 고속의 정수 덧셈 연산만으로 수행할 수 있는 알고리듬 및 비퍼지화 단계에서 곱셈이 필요 없는 새로운 알고리듬을 제안하고, truck backer-upper 제어시스템에 적용하여 기존의 방법보다 매우 빠른 실시간 고속 퍼지 시스템을 보여준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로봇의 팔 움직임 제어와 같은 실시간 고속 지능 시스템에 잘 활용될 수 있다.
지능 시스템에서 고속으로 퍼지 데이터를 처리하기 위해서, 퍼지 제어시스템이 해결해야 할 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서 수행속도를 개선하는 것이다. 이를 위해서는, 특히 후건부의 연산 및 비퍼지화 단계에서 고속 연산이 이루어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 지능 시스템을 위한 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 및 비 퍼지화 단계에서 [0, 1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 실수 값을 정수형 격자에 매핑 시켜 곱셈, 나눗셈이 필요 없는 정수형 덧셈을 고속으로 수행할 수 있는 알고리듬을 제안하고, truck backer-upper 제어 시스템에 적용하여 기존의 방법보다 매우 빠른 실시간 고속 퍼지 시스템을 보여준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로봇의 팔 움직임 제어 와 같은 실시간 고속 지능 시스템에 잘 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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