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Moore & Mealy Machine 유한상태기계 설계 및 검증2025.12.201. 유한상태기계(FSM) FSM(Finite State Machine)은 디지털 설계의 핵심 개념으로, 입력 값과 기계의 현재 상태에 따라 서로 다른 고유 상태와 그 사이의 전이를 저장한다. FSM은 무어 머신과 멜리 머신의 두 가지 유형으로 구성되며, 상태 변수와 입력에 따라 출력이 결정되는 방식이 다르다. 디지털 시스템 설계에서 광범위하게 활용되는 기본 모델이다. 2. 무어 머신(Moore Machine) 무어 머신은 현재의 출력 값이 현재 상태에 의해서만 결정되는 유한 상태 기계이다. 입력은 다음 상태에 영향을 미치지만, 현...2025.12.20
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Verilog HDL을 활용한 순차논리회로 구현 실험2025.12.161. D 플립플롭의 비동기/동기 제어 D 플립플롭에서 비동기 preset과 clear는 클록 신호와 무관하게 즉시 작동하여 신속한 리셋을 제공하지만 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있다. 반면 동기 preset과 clear는 클록의 positive edge에서만 작동하여 안정성과 예측 가능성을 제공한다. 비동기 방식은 긴급 리셋이 필요한 경우에, 동기 방식은 일반적인 설계에서 선호된다. 2. 동기 카운터 설계 및 구현 16-bit up counter는 CLK의 positive edge에서 카운트값이 업데이트되며, CLR 신호로 초기...2025.12.16
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디지털시스템설계실습_HW_WEEK112025.05.091. 7 세그먼트 업다운 카운터 이 프레젠테이션은 7 세그먼트 업다운 카운터를 구현하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 Verilog 코드를 사용하여 상태 머신을 설계하고, 각 상태에 따라 7 세그먼트 디스플레이의 출력을 제어합니다. 또한 시뮬레이션을 통해 동작을 확인하고, 합성 후 critical path delay를 분석합니다. 이를 통해 FSM 설계의 효율성과 7 세그먼트 디스플레이의 작동 원리를 이해할 수 있습니다. 2. 상태 머신 설계 이 프레젠테이션에서는 7 세그먼트 업다운 카운터를 구현하기 위해 상태 머신을 설계합니다. ...2025.05.09
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조선대학교 A+ / 메카트로닉스 중간고사 과제 레포트2025.05.111. 메카트로닉스 중간과제 본 과제에서는 음료자판기를 구성하는 기계 및 전자부품들은 완전하게 조립이 된 상태로 가정함. 음료자판기 운전을 위해 UI, 동작기능 및 설계조건을 충족하는 Labview프로그램의 개발임. 전에 사용한 콜라 자판기를 응용하여 Labview 프로그램 코드를 개발하겠음. 추가될 과정으로 Dr.Pepper 구입, AVIAN 구입이 있으며, 변경될 과정으로 50원 투입 -> 1000원 투입이 있음. 2. 상태머신 디자인 패턴 상태머신 디자인 패턴에 이용될 구성 및 변경될 코드로는 While Loop, 시프트 레지스...2025.05.11
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디지털 시계 및 세계시간 표시 시스템 설계2025.11.161. Verilog HDL 디지털 회로 설계 1MHz 클럭을 100Hz로 변환하여 시간 카운팅을 구현했습니다. 밀리초부터 시간까지의 계층적 카운터 구조를 설계하여 정확한 시간 측정을 가능하게 했습니다. 초기화, 클럭 분주, 레지스터 관리 등 기본적인 디지털 회로 설계 원리를 적용하여 모듈식 구조로 구현했습니다. 2. TEXT LCD 디스플레이 제어 TEXT LCD를 제어하기 위해 상태 머신을 설계하여 초기화, 함수 설정, 디스플레이 온오프, 진입 모드 등의 단계를 거쳐 LCD를 초기화하고 데이터를 표시했습니다. 각 기능별로 다른 화...2025.11.16
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유한상태머신 기반 신호등 설계 및 구현2025.12.121. Finite State Machine (FSM) FSM은 유한한 개수의 구분되는 상태를 가지는 시스템으로, 한 번에 하나의 상태만 가질 수 있으며 상태 전환은 순식간에 이루어진다. 현재 상태와 입력에 따라 다음 상태가 결정되는 구조이며, 상태 간의 전환을 전이(transition)라고 부른다. State diagram을 통해 시각적으로 표현되며, 상태를 나타내는 원과 상태 전환 경로를 보여주는 선으로 구성된다. 2. Mealy Machine과 Moore Machine Mealy Machine은 입력과 현재 상태에 의해 출력이 ...2025.12.12
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광물자원 탐사와 머신러닝 기술의 융합2025.11.171. 광물자원 탐사 방법 광물자원 탐사는 직접적 방법과 간접적 방법으로 나뉜다. 직접적 탐사는 시추를 통해 지각 내부에 구멍을 뚫어 암석 표본을 얻는 방식이다. 간접적 탐사는 지진파 탐사, 중력 탐사, 자기 탐사, 전기 탐사 등이 있다. 지진파 탐사는 지하 암석의 성질에 따른 파동의 반사와 굴절을 이용하고, 중력 탐사는 암석과 광물의 밀도 차이를 측정한다. 자기 탐사는 지역의 자기장 변화를 측정하여 광상을 찾으며, 전기 탐사는 전자기파를 이용하여 광석의 위치를 파악한다. 2. 머신러닝 기술의 원리와 알고리즘 머신러닝은 데이터의 특성...2025.11.17
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양자컴퓨터와 인공지능의 융합 가능성2025.12.191. 양자 머신러닝(QML) 양자 머신러닝은 양자 알고리즘을 기반으로 한 새로운 형태의 머신러닝으로, 양자 상태의 중첩과 얽힘을 활용하여 데이터 공간을 압축하거나 병렬 연산을 수행한다. 고전적 머신러닝이 선형대수와 확률적 연산에 기반한다면, QML은 데이터 처리 속도를 단축하고 기존 모델이 처리하기 어려운 복잡한 패턴을 효율적으로 인식하게 한다. 구글은 양자 머신러닝을 활용해 이미지 분류 실험을 진행했다. 2. 양자 신경망(Quantum Neural Network) 양자 신경망은 뉴런의 활성화 함수와 가중치 연산을 양자 게이트와 큐...2025.12.19
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서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 초음파 활용 침술법2025.01.281. 서포트 벡터 머신(SVM) 서포트 벡터 머신(SVM)은 N차원의 공간을 (N-1)차원으로 나눌 수 있는 초평면을 찾는 분류 기법이다. 선형 SVM은 선형으로 데이터의 집단을 나눌 수 있을 때 사용되며 하드마진과 소프트마진 방식으로 나뉜다. 비선형 SVM은 N차원 상태에서 선형분리가 불가능한 상태이지만 이를 해결하기 위해 선형분리가 가능한 고차원으로 데이터를 옮겨 선형분리를 진행한 후 다시 기존의 차원으로 변환시키는 과정을 말한다. 커널트릭을 이용하면 확장된 특성공간의 두 벡터의 내적만 계산하면 되기 때문에 고차원의 복잡한 계산...2025.01.28
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머신러닝 개요 및 Google Colab, Jupyter Notebook 기초 실습2025.12.111. 머신러닝의 개념 및 분류 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습하여 패턴을 발견하고 예측하는 인공지능의 한 분야입니다. 인공지능의 하위 집합이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 방법론입니다. 머신러닝은 지도학습(정답 데이터 제공), 비지도학습(패턴 발견), 강화학습(보상 최대화)으로 나뉩니다. 지도학습은 분류와 회귀 문제에 사용되며, 비지도학습은 군집화와 차원 축소에 사용됩니다. 2. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터(레이블)가 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방법입니다. 분류...2025.12.11
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