디지털 논리 회로 인식을 위한 이진 그래프 노드 분류 데이터세트

권규안; 정재용

doi:10.5573/ieie.2022.59.5.19

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권규안 (인천대학교) 정재용 (인천대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제5호(통권 제534호)

발행연도: 2022.5

수록면: 19 - 28 (10page)

DOI: 10.5573/ieie.2022.59.5.19

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현재 기계학습에 기반 한 EDA tool 자동화에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구에 사용된 데이터세트가 공개되지 않고, 또한 회로 인식을 위한 표준 데이터세트의 부재로 연구된 서로 다른 방법 간의 평가 및 비교가 어렵기 때문에 양질의 벤치마크 데이터세트가 필요하다. 우리의 목표는 기계학습에 적용할 수 있는 회로 인식을 위한 그래프 기반 기계학습데이터세트를 제안하는 것이다. 새로 구축된 데이터 세트는 앞으로 진행될 회로 인식에 관한 미래의 연구에 기회를 제공할 것이라 예상한다. 우리는 구축된 데이터세트의 성능을 검증하기 위하여 두 가지 지도학습 문제인 cell sizing을 통한 slack 개선예측 및 fan-in swap을 통한 slack 개선 예측을 정의하였다. 회로망은 회로의 정보를 더욱 잘 표현할 수 있도록 그래프 형태로 모델링 하여 그래프 구조에 맞게 구축한다. 데이터 세트의 회로 인식을 검증하기 위하여 그래프 합성 곱 신경망의 최신 기술을 활용하여 모델을 훈련하고 분할된 테스트 세트로 평가한다. 그 결과 두 가지의 지도학습의 정확성 및 roc-auc 값 모두 90% 이상을 예측 가능함을 보였고 이를 통하여 구축된 그래프 기반 기계학습 데이터세트를 통한 회로 인식이 가능함을 보였다.

#Deep learning #Machine learning #Circuit recognition #Datasets #Static timing analysis

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