• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제15권3호
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• pp.423-426
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• 2015

Current verification methods for on-chip memory have been implemented using coverpoints that are generated based on a single operation. These coverpoints cannot consider the influence of other memory banks in a busy state. In this paper, we propose a method in which the coverpoints account for all operations executed on different memory banks. In addition, a new constrained random vector generation method is proposed to reduce the required random vectors for the multi-operation-based coverpoints. The simulation results on NAND flash memory show 100% coverage with 496,541 constrained random vectors indicating a reduction of 96.4% compared with conventional random vectors.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권1E호
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• pp.65-72
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• 1995

어레이 계수나 센서 위치에 일어나는 불규칙 오류가 선형조건이 주어진 센서어레이의 성능에 미치는 영향을 계수 벡터 공간에서 분석한다. 불규칙 오류에 의하여 최적계수 벡터와 방해신호 방향의 벡터사이에 비직교성이 존재한다는 것이 발견되었다. 이비직교성을 보상함으로써 영저화 성능을 개선하는 방법이 제안되었다. 컴퓨터 실험결과를 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4A호
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• pp.269-277
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• 2012

원하는 신호의 어레이 응답벡터와 조향벡터사이에 불일치가 있다면 적응 어레이는 원하는 신호와 간섭신호를 동시에 감쇠하기 때문에 심한 성능저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 조향벡터에 도래각 에러뿐만 아니라 랜덤에러가 있을 때 이에 대처하는 강인한 적응 어레이 기법을 제시한다. 제시된 기법에서는 상관행렬로부터 SIS(signal-plus-interference subspace) 부공간을 구한 후, ULA(uniform linear array) 구조를 이용하여 원하는 신호의 방향벡터 영향을 가능한 줄이면서 간섭 부공간을 추출하고 이에 직교하도록 가중벡터를 구하여 조향벡터 에러에 대한 강인성을 얻는다. 제안된 방식은 DCRCB(doubly constrained robust Capon beamformer) 등 기존방식보다 우수한 SINR(signal-to-interference plus noise ratio) 성능을 가짐을 시뮬레이션 결과는 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.305-312
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• 2014

기존의 Verilog테스트벤치로 원전용 안정등급 제어기기와 같이 복잡하고 높은 신뢰도를 요구하는 모듈의 테스트는 수작업으로만 수행된 결과를 가지고 RTL단계의 검증을 마무리하기에는 현실적으로 많은 시간과 노력이 필요하다. UVM은 기존의 테스트벤치의 한계점을 보완하는 계층적 테스트벤치의 구조를 갖고 있어 DUT의 검증을 위한 테스트개선에 대해 테스트벤치의 수정을 간편하게 할 수 있다. 비록 구축과정이 다소 복잡하긴 하지만 테스트 벤치의 컴포넌트들인 driver나 sequence 등을 사용함으로 constraint random test를 가능하게 하여 test vector 작성을 편리하게 한다. 본 논문에서는 기존의 테스트벤치와 계층적 테스트벤치인 UVM테스트벤치를 사용하여 실제 시뮬레이션 하고 커버리지를 분석하여 코드커버리지를 간편하게 향상 할 수 있음을 보였다.

• 한국경영과학회지
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• 제37권4호
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• pp.67-72
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• 2012

In this paper a new method of handling linear constraints for the genetic algorithm is suggested. The method is designed to maintain the feasibility of offsprings during the evolution process of the genetic algorithm. In the genetic algorithm, the chromosomes are coded as the vectors in the real vector space constrained by the linear constraints. A method of handling the linear constraints already exists in which all the constraints of equalities are eliminated so that only the constraints of inequalities are considered in the process of the genetic algorithm. In this paper a new method is presented in which all the constraints of inequalities are eliminated so that only the constraints of equalities are considered. Several genetic operators such as arithmetic crossover, simplex crossover, simple crossover and random vector mutation are designed so that the resulting offspring vectors maintain the feasibility subject to the linear constraints in the framework of the new handling method.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권2호
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• pp.106-114
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• 2010

본 논문은 기가 스케일 System on Chip(SoC)를 위한 통합 설계 및 검증 플랫폼을 제안한다. VLSI 집적도의 발달로 그 복잡도가 증가하여 기존의 RTL 설계 방식으로는 그 생산성 차이(Production Gap)를 극복할 수 없게 되었다. 또한, 검증 차이(Verification Gap)의 증가로 검증 방법론에도 커다란 변혁이 필요하게 되었다. 본 플랫폼은 기존의 상위 수준 합성을 포함하며, 그 결과물을 이용하여 저 전력 설계의 전원 인식 검증 플랫폼과 검증 자동화를 개발하였다. 상위 수준 합성 시 사용되는 Control and Data Row Graph (CDFG)와 고 입력인 상위 수준 언어와 RTL를 기반으로 한 검증 플랫폼 자동화와 전원 인식 검증 방법론을 개발하였다. 검증 플랫폼에는 자동 검사 기능을 포함하고 있으며 Coverage Driven Verification을 채택하고 있다. 특히 전원 인식 검증을 위하여 개발된 조건 랜덤 벡터 생성 알고리듬을 사용하여 랜덤 벡터의 개수를 최소 5.75배 감소시키는 효과를 가져왔고, 전원과 전원 셀에 대한 모델링 기법을 이용하여 일반적인 로직 시뮬레이터 툴을 통해서도 전원 인식 검증을 가능하게 하였다. 이러한 통합된 설계 및 검증 플랫폼은 시스템 수준의 설계에서 검증, 합성에 이르는 전 설계 흐름을 완전 자동화 하여 상위 수준의 설계와 검증을 가능하게 하고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1550-1556
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• 1997

본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.1-9
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• 1997

본 논푼에서는 경수로 원자력 발전소의 사용 후 핵연료를 중수로의 핵연료로 재사용하기 위해 사용 후 경수로 핵연료의 최적 조합을 찾는데 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용하여 해결해 보고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 사용 후 경수로 핵연료에는 중수로에서 사용할 수 있는 유용한 원자들을 많이 포함하고 있지만 핵연료 봉마다 그 함량이 다양하고, 중수로 연료가 되기 위한 제약 조건 때문에 최적 조합 전략이 펼요하다. 사용후 핵연료의 조합 문제는 알고리즘 분야에서 대표적인 조합 최적화 문제인 0/1 Knapsack문제와 같이 Non-Polynomial (NP) Complete문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해셔는 고전적언 전화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하되 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법이 있으나 이것은 탐색의 효율면에셔 좋지 않다. 따라서 본 연구에서는 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 경수로 핵연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가 하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.