SlideShare a Scribd company logo
제 4 강 .  디지털 논리
Perelman http://englishrussia.com/index.php/2007/06/15/perelman-in-a-subway/
0.  개요 HIGH LOW LOW HIGH +5 +3.5 +0.8 0 전압 [V] +2.5 +1.5 출력신호 입력신호
1.  부울 대수의 개념 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1.  부울 대수의 개념 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1.  부울 대수의 개념 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x   +   y 0 1 1 x y 0 0 0 1 1 0 1 1 1 x      y 0 0 0 x y 0 0 0 1 1 0 1 1 1
1.  부울 대수의 개념 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],①  x  +  y      z =   x  + ( y      z ) ≠  ( x  +  y )     z ②  x      y ’ =   x     ( y ’ ) ≠  ( x      y ) ’ =   x  +  yz [ 참고 ]  특별히 혼돈이 없는 경우에   AND(  )  기호는 생략이 가능함 ,[object Object],[object Object],1 ,[object Object],0 + 0 = 0 ,[object Object],0 + 1 = 1 ,[object Object],1    0 = 0 ,[object Object],1 ’  = 0 ,[object Object],0 + (0    1) = 0 + 0 = 0 x x ’ 0 1 1 0
2.  부울 대수의 법칙 ,[object Object],[ 참고 ]  멱등법칙  9) 의 증명 x  +  x   = ( x  +  x )    1     항등법칙  6) 에 의해서   = ( x  +  x )( x  +  x ’ )    보법칙  7) 에 의해서   =  x  +  xx ’    분배법칙  4) 에 의해서   =  x  + 0    보법칙  8) 에 의해서   =  x    항등법칙  5) 에 의해서 종류 기본법칙 비고 교환법칙 (commutative laws) 1)  x  +  y  =  y  +  x 2)  xy  =  yx 멱등법칙 (idempotent laws) 9)  x + x = x 10)  xx  =  x 분배법칙 (distributive laws) 3)  x ( y  +  z ) =  xy  +  xz 4)  x  +  yz  = ( x  +  y )( x  +  z ) 4) 는 일반 수식에서는 성립하지 않음 항등법칙 (identity laws) 5)  x  + 0 =  x 6)  x     1 =  x +  에 대한 항등원  0 이 존재하며 ,    에 대한 항등원  1 이 존재함 보법칙 (complement laws) 7)  x  +  x ’  = 1 8)  xx ’  = 0
2.  부울 대수의 법칙 ,[object Object],종류 기본법칙 비고 지배법칙 (dominance laws) 11)  x +  1  =  1 12)  x     0 = 0 [ 증명 ]  11)   x  + 1 = 1 x  + 1  = 1    ( x  + 1)    항등법칙  6) = ( x  +  x ’ )( x  + 1)    보법칙  7) =  x  +  x ’     1    분배법칙  4) =  x  +  x ’    항등법칙  6) = 1    보법칙  7) 이중보수법칙 (double complement laws) 13)  ( x ’ ) ’   = x 결합법칙 (associative laws) 14)  x  + ( y  +  z ) = ( x  +  y ) +  z 15)  x ( yz ) = ( xy ) z 드모르강법칙 (De Morgan ’ s laws) 16)  ( x  +  y ) ’  =  x ’ y ’ 17)  ( xy ) ’  =  x ’  +  y ’ ( x 1  +  x 2  +  …  +  x n ) ’  =  x 1 ’      x 2 ’      …      x n ’ ( x 1      x 2      …      x n ) ’  =  x 1 ’  +  x 2 ’   +   …  +  x n ’ 흡수법칙 (absorption laws) 18)  x  +  xy  =  x 19)  x ( x  +  y ) =  x [ 증명 ]  18)   x  +  xy  =  x x  +  xy =  x     1 +  xy    항등법칙  6) =  x (1 +  y )    분배법칙  3) =  x ( y  + 1)    교환법칙  1) =  x     1    지배법칙  11) =  x    항등법칙  6)
[object Object],3.  부울 함수와 부울식 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x ’  +  xy ’ 1 1 1 0 x y 0 0 0 1 1 0 1 1 x ’ 1 1 0 0 y ’ 1 0 1 0 xy ’ 0 0 1 0
[object Object],3.  부울 함수와 부울식 ,[object Object],[object Object],[object Object],f  =  g x y 0 0 0 0 0 1 0 1 z 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 x  +  y 0 0 1 1 1 1 1 1 x  +  y  +  z 0 1 1 1 1 1 1 1 ( x  +  y  +  z ) ’ 1 0 0 0 0 0 0 0 x ’ y ’ 1 1 1 1 1 0 1 0 z ’ 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 x ’      y ’ 1 1 0 0 0 0 0 0 x ’      y ’      z ’ 1 0 0 0 0 0 0 0
[object Object],3.  부울 함수와 부울식 ,[object Object],[object Object],[object Object],f ’ ( x ,  y ,  z ) = ( f ( x ,  y ,  z )) ’ x y 0 0 0 0 0 1 0 1 z 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 x ’ 1 1 1 1 0 0 0 0 yz 0 0 0 1 0 0 0 1 x ’   +  yz 1 1 1 1 0 0 0 1 y ’ 1 1 0 0 1 1 0 0 z ’ 1 0 1 0 1 0 1 0 xy ’   +  xz ’ 0 0 0 0 1 1 1 0 xy ’ 0 0 0 0 1 1 0 0 xz ’ 0 0 0 0 1 0 1 0
3.  부울 함수와 부울식 ,[object Object],부울식이 아님 ( 2 는 집합  B 의 원소가 아님 ) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object], 부울식임  부울식임  부울식임   부울식이 아님 ( – 는 부울 연산자가 아님 )
3.  부울 함수와 부울식 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object], 0    ( x  +  y ) ,[object Object], ( x  +  y ) ’      x ,[object Object], 1     ( x     ( y  +  z )) ,[object Object], x ( x  +  y ) =  x ,[object Object], x ’ z  + ( x  +  y ’ ) z  =  z
4.  최소항 / 최대항 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object], 2 2 2  = 2 4  = 16 ( 개 ) ,[object Object], ( 뒷장에 계속 )
[object Object],4.  최소항 / 최대항 ,[object Object],x 0 0 1 1 y 0 1 0 1 f 0 0 0 0 0 f 1 0 0 0 1 f 2 0 0 1 0 f 3 0 0 1 1 f 4 0 1 0 0 f 5 0 1 0 1 f 6 0 1 1 0 f 7 0 1 1 1 f 8 1 0 0 0 f 9 1 0 0 1 f 10 1 0 1 0 f 11 1 0 1 1 f 12 1 1 0 0 f 13 1 1 0 1 f 14 1 1 1 0 f 15 1 1 1 1 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],4.  최소항 / 최대항 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],4.  최소항 / 최대항 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x y 0 0 0 0 0 1 0 1 z 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 최소항 x ’ y ’ z ’  ( m 0 ) x ’ y ’ z  ( m 1 ) x ’ yz ’  ( m 2 ) x ’ yz   ( m 3 ) xy ’ z ’  ( m 4 ) xy ’ z   ( m 5 ) xyz ’  ( m 6 ) xyz   ( m 7 ) 최대항 x  +  y  +  z   ( M 0 ) x  +  y  +  z ’  ( M 1 ) x  +  y ’  +  z   ( M 2 ) x  +  y ’  +  z ’  ( M 3 ) x ’  +  y  +  z   ( M 4 ) x ’  +  y  +  z ’  ( M 5 ) x ’  +  y ’  +  z   ( M 6 ) x ’  +  y ’  +  z ’  ( M 7 )
5.  곱의 합 / 합의 곱 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],5.  곱의 합 / 합의 곱 ,[object Object],[object Object],   곱의 합 형식  : f ( x ,  y ,  z ) =  x ’ y ’ z  +  x ’ yz ’  +  xy ’ z ’  +  xy ’ z   =  m 1  +  m 2  +  m 4  +  m 5  =  ∑(1, 2, 4, 5)    합의 곱 형식  : f ( x ,  y ,  z ) = ( x  +  y  +  z )( x  +  y ’  +  z ’ )( x ’  +  y ’  +  z )( x ’  +  y ’  +  z ’ )   =  M 0 M 3 M 6 M 7  =  ∏(0, 3, 6, 7) x y 0 0 0 0 0 1 0 1 z 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 최소항 x ’ y ’ z ’   ( m 0 ) x ’ y ’ z   ( m 1 ) x ’ yz ’   ( m 2 ) x ’ yz   ( m 3 ) xy ’ z ’   ( m 4 ) xy ’ z   ( m 5 ) xyz ’   ( m 6 ) xyz   ( m 7 ) 최대항 x  +  y  +  z   ( M 0 ) x  +  y  +  z ’  ( M 1 ) x  +  y ’  +  z   ( M 2 ) x  +  y ’  +  z ’   ( M 3 ) x ’  +  y  +  z   ( M 4 ) x ’  +  y  +  z ’   ( M 5 ) x ’  +  y ’  +  z   ( M 6 ) x ’  +  y ’  +  z ’   ( M 7 ) f ( x ,  y ,  z ) 0 1 1 0 1 1 0 0
[object Object],5.  곱의 합 / 합의 곱 ,[object Object],[object Object],   [ 증명 ] 곱의 합 형식인  f ( x ,  y ,  z ) =  x ’ y ’ z  +  x ’ yz ’  +  xy ’ z ’  +  xy ’ z  =  ∑(1, 2, 4, 5)   일 때 , 그 보함수는  f ’ ( x ,  y ,  z ) =  x ’ y ’ z ’  +  x ’ yz  +  xyz ’  +  xyz  = ∑(0, 3, 6, 7) 이 됨 . 보함수의 정의에 따라  f ( x ,  y ,  z ) = ( f ’ ( x ,  y ,  z )) ’ 이므로  ( f ’ ( x ,  y ,  z )) ’  = ( x ’ y ’ z ’  +  x ’ yz  +  xyz ’  +  xyz ) ’ 드모르강 법칙을 적용하면 = ( x ’ y ’ z ’ ) ’     ( x ’ yz ) ’     ( xyz ’ ) ’     ( xyz ) ’   = ( x   +  y   +  z )    ( x   +   y ’   +  z ’ )    ( x ’   +  y ’   +  z )    ( x ’   +  y ’   +  z ’ ) 따라서 합의 곱 형식인  f ( x ,  y ,  z ) =  ∏(0, 3, 6, 7) 이 성립함
[object Object],5.  곱의 합 / 합의 곱 ,[object Object],[object Object],   곱의 합 형식  : f ( x ,  y ,  z ) =  ∑(0, 2, 3, 4, 6)  =  m 0  +  m 2  +  m 3  +  m 4  +  m 6     =  x ’ y ’ z ’  +  x ’ yz ’  +  x ’ yz  +  xy ’ z ’   +  xyz ’    합의 곱 형식  : f ( x ,  y ,  z ) =  ∏(1, 5, 7)  =  M 1 M 5 M 7     = ( x  +  y  +  z ’ )( x ’  +  y  +  z ’ )( x ’  +  y ’  +  z ’ ) x y 0 0 0 0 0 1 0 1 z 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 최소항 x ’ y ’ z ’  ( m 0 ) x ’ y ’ z  ( m 1 ) x ’ yz ’  ( m 2 ) x ’ yz   ( m 3 ) xy ’ z ’  ( m 4 ) xy ’ z   ( m 5 ) xyz ’  ( m 6 ) xyz   ( m 7 ) 최대항 x  +  y  +  z   ( M 0 ) x  +  y  +  z ’  ( M 1 ) x  +  y ’  +  z   ( M 2 ) x  +  y ’  +  z ’  ( M 3 ) x ’  +  y  +  z   ( M 4 ) x ’  +  y  +  z ’  ( M 5 ) x ’  +  y ’  +  z   ( M 6 ) x ’  +  y ’  +  z ’  ( M 7 ) f ( x ,  y ,  z ) 1 0 1 1 1 0 1 0 x ’ y 0 0 1 1 0 0 0 0 x ’ 1 1 1 1 0 0 0 0 z ’ 1 0 1 0 1 0 1 0
6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],다중입력  AND  게이트 x y xy x y 0 0 0 1 1 0 1 1 입력 xy 0 0 0 1 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x 1 x 2 … x n x 1 x 2 x n ∙ ∙ ∙
6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],다중입력  OR  게이트 x y 0 0 0 1 1 0 1 1 입력 x  +  y 0 1 1 1 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x y x  +  y x 1 + x 2 + … + x n x 1 x 2 x n ∙ ∙ ∙
6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x 0 1 입력 x ’ 1 0 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x x ’
[object Object],6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],동치인  NAND  게이트 x y 0 0 0 1 1 0 1 1 입력 x ↑ y 1 1 1 0 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x y x ↑ y x y x ’  +  y ’
[object Object],6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],동치인  NOR  게이트 x y 0 0 0 1 1 0 1 1 입력 x ↓ y 1 0 0 0 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x y x ↓ y x y x ’ y ’
[object Object],6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x y 0 0 0 1 1 0 1 1 입력 x      y 0 1 1 0 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x y x      y
[object Object],6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x y 0 0 0 1 1 0 1 1 입력 x     y 1 0 0 1 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x y x     y
[object Object],6.  논리 게이트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x 0 1 입력 x 0 1 출력 ,[object Object],[object Object],[object Object],x x
[object Object],7.  논리 회로 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],7.  논리 회로 ,[object Object],[object Object],또는 x y xy  +  xy ’ x y xy x y xy ’ xy  +  xy ’
[object Object],7.  논리 회로 ,[object Object],[object Object],또는 x y x ’  +  y x y x  +  y ( x  +  y )( x ’  +  y ) x y ( x  +  y )( x ’  +  y )
[object Object],7.  논리 회로 ,[object Object],[object Object],w ’ x ’ y ( w ’ x ’ y ) ’ ( w ’ x ’ y ) ’ y ( w ’ x ’ y ) ’ y  +  ( w ’ x ’ y ) ’  +  z ’ f ( w ,  x ,  y ,  z ) = ( w ’ x ’ y ) ’ y  +  ( w ’ x ’ y ) ’  +  z ’ z w x y
[object Object],8.  완전 연산자 집합 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],   [ 증명 ] +(OR) 를  {  ,  ’ } 만으로 표현이 가능한지 증명함 부울식  x  +  y 에 대해서 이중보수법칙과 드모르강법칙을 적용하면 x  +  y  = (( x   +  y ) ’ ) ’  = ( x ’     y ’ ) ’ 이 성립함 즉 ,  모든 부울 함수에서  + 는   과  ’ 를 결합하여 표현할 수 있으므로 {  ,  ’ } 는 완전 연산자 집합임 ,[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],8.  완전 연산자 집합 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],   우선   과  ’ 를 ↑만으로 표현이 가능한지 증명함  따라서  {↑} 는 완전 연산자 집합임 NAND 의 정의인  x ↑ y =  ( x      y ) ’ 와 멱등법칙인  x      x   =  x 를 적용하면   x ↑ x  = ( x      x ) ’  =  x ’  가 성립함 .  즉 ,  x ’  = x ↑ x 임 또한  x      y  = ( x ↑ y ) ’   = ( x ↑ y )↑( x ↑ y ) 가 성립함    마찬가지로  + 과  ’ 를 ↓만으로 표현이 가능한지 증명함 따라서  {↓} 는 완전 연산자 집합임 NOR 의 정의인  x ↓ y =  ( x  +  y ) ’ 와 멱등법칙  x  +  x   =  x 를 적용하면   x ↓ x  = ( x  +  x ) ’  =  x ’  가 성립함 .  즉 ,  x ’  = x ↓ x 임 또한  x  +  y  = ( x ↓ y ) ’   = ( x ↓ y )↓( x ↓ y ) 가 성립함
[object Object],8.  완전 연산자 집합 ,[object Object],[object Object],x ’  = x ↑ x x      y  = ( x ↑ y )↑( x ↑ y ) x 0 1 x ’ 1 0 x ↑ x 1 0 x y 0 0 0 1 1 0 1 1 x     y 0 0 0 1 x ↑ y 1 1 1 0 ( x ↑ y )↑( x ↑ y ) 0 0 0 1
[object Object],9.  부울 함수의 간소화 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],9.  부울 함수의 간소화 ,[object Object],[object Object],   f ( x ,  y ,  z ) =  xyz  +  xy ’ z  +  xyz ’  +  x ’ yz  +  xy ’ z ’ =  xyz  +  xy ’ z  +  xyz ’  +  x ’ yz  + ( xy ’ z ’  +  xy ’ z ’ ) 멱등법칙 =  xyz  +  xy ’ ( z  +  z ’ ) +  xz ’ ( y  +  y ’ ) +  x ’ yz 교환법칙 ,  분배법칙 =  xyz  +  xy ’     1 +  xz ’     1 +  x ’ yz 보법칙 =  xyz  +  xy ’  +  xz ’  +  x ’ yz 항등법칙 =  xyz  +  x ( y ’  +  z ’ ) +  x ’ yz 분배법칙 =  xyz  +  x ( yz ) ’  +  x ’ yz 드모르강법칙 = ( xyz  +  xyz ) +  x ( yz ) ’  +  x ’ yz 멱등법칙 =  x [ yz  + ( yz ) ’ ] + ( x  +  x ’ ) yz 교환법칙 ,  분배법칙 =  x     1 + 1     yz 보법칙 =  x  +  yz 항등법칙
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) x 0 0 1 1 y 0 1 0 1 f 0 0 0 0 0 f 1 0 0 0 1 f 2 0 0 1 0 f 3 0 0 1 1 0 0 0 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 0 0 0 0 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 1 0 0 1 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 2 0 0 1 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 3
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],0 1 1 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 6 0 1 1 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 7 1 0 0 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 8 1 0 0 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 9 x 0 0 1 1 y 0 1 0 1 f 4 0 1 0 0 f 5 0 1 0 1 f 6 0 1 1 0 f 7 0 1 1 1 f 8 1 0 0 0 f 9 1 0 0 1 0 1 0 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 4 0 1 0 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 5
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1 1 0 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 12 1 1 0 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 13 1 1 1 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 14 1 1 1 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 15 1 0 1 0 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 10 1 0 1 1 0 ( y ’ ) 1 ( y ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) f 11 x 0 0 1 1 y 0 1 0 1 f 10 1 0 1 0 f 11 1 0 1 1 f 12 1 1 0 0 f 13 1 1 0 1 f 14 1 1 1 0 f 15 1 1 1 1
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],000 ( x ’ y ’ z ’ ) 100 ( xy ’ z ’ ) 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 001 ( x ’ y ’ z ) 101 ( xy ’ z ) 01 ( y ’ z ) 011 ( x ’ yz ) 111 ( xyz ) 11 ( yz ) 010 ( x ’ yz ’ ) 110 ( xyz ’ ) 10 ( yz ’ ) 0 0 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 0 1 01 ( y ’ z ) 0 1 11 ( yz ) 0 0 10 ( yz ’ ) 0 1 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 0 0 01 ( y ’ z ) 1 0 11 ( yz ) 1 1 10 ( yz ’ )
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1 0 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 1 0 01 ( y ’ z ) 1 0 11 ( yz ) 1 0 10 ( yz ’ ) 0 0 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 0 0 01 ( y ’ z ) 1 1 11 ( yz ) 1 1 10 ( yz ’ ) 1 1 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 0 0 01 ( y ’ z ) 0 0 11 ( yz ) 1 1 10 ( yz ’ )
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1 1 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 1 1 01 ( y ’ z ) 1 0 11 ( yz ) 0 0 10 ( yz ’ ) 0 1 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 1 1 01 ( y ’ z ) 1 1 11 ( yz ) 0 1 10 ( yz ’ ) 1 1 00 ( y ’ z ’ ) 0 ( x ’ ) 1 ( x ) 0 1 01 ( y ’ z ) 1 0 11 ( yz ) 1 1 10 ( yz ’ )
[object Object],10.  카르노 맵 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],0000 ( w ’ x ’ y ’ z ’ ) 0100 ( w ’ xy ’ z ’ ) 00 ( y ’ z ’ ) 00 ( w ’ x ’ ) 01 ( w ’ x ) 0001 ( w ’ x ’ y ’ z ) 0101 ( w ’ xy ’ z ) 01 ( y ’ z ) 0011 ( w ’ x ’ yz ) 0111 ( w ’ xyz ) 11 ( yz ) 0010 ( w ’ x ’ yz ’ ) 0110 ( w ’ xyz ’ ) 10 ( yz ’ ) 1100 ( wxy ’ z ’ ) 1000 ( wx ’ y ’ z ’ ) 11 ( wx ) 10 ( wx ’ ) 1101 ( wxy ’ z ) 1001 ( wx ’ y ’ z ) 1111 ( wxyz ) 1011 ( wx ’ yz ) 1110 ( wxyz ’ ) 1010 ( wx ’ yz ’ ) 0 0 00 ( y ’ z ’ ) 00 ( w ’ x ’ ) 01 ( w ’ x ) 1 1 01 ( y ’ z ) 1 1 11 ( yz ) 0 0 10 ( yz ’ ) 0 0 11 ( wx ) 10 ( wx ’ ) 1 1 1 1 0 0
[object Object],10.  카르노 맵 이산수학 Discrete Mathematics ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[ 참고 ] 5- 변수 이상의 카르노 맵은 본 강의에서 다루지 않음 0 0 00 ( y ’ z ’ ) 00 ( w ’ x ’ ) 01 ( w ’ x ) 1 1 01 ( y ’ z ) 1 1 11 ( yz ) 0 1 10 ( yz ’ ) 0 1 11 ( wx ) 10 ( wx ’ ) 0 1 0 1 0 1 1 1 00 ( y ’ z ’ ) 00 ( w ’ x ’ ) 01 ( w ’ x ) 1 0 01 ( y ’ z ) 0 1 11 ( yz ) 1 1 10 ( yz ’ ) 0 1 11 ( wx ) 10 ( wx ’ ) 0 1 1 1 1 0
11. 조합회로 조합 논리 회로는 기억 특성을 가지고 있지 않으므로 회로의 출력은 현재 가해지는 입력의 조합에 의해서만 결정된다 . 반가산기 (half adder) 2 진수 한 자리를 더하는 회로를 반가산기라 하며 ,  연산회로의 기본이 된다 . 2 개의 비트  X, Y 를 산술적으로 더하여  합 S  와 캐리 C 를 구하는 회로 X  Y S  C 0  0 0  1 1  0 1  1 0  0 1  0 1  0 0  1
11. 조합회로 전가산기 (full adder) X, Y 와 밑자리에서 올라오는  Carry  까지 고려해서  3bit 를 더하여  S , C 를 구하는 회로  (2 개의 반가산기와  1 개의  OR  게이트 ) X Y C i S  C 0  0  0 0  0  1 0  1  0 0  1  1 0  0  0 0  0  1 0  1  0 0  1  1 0  0 1  0 1  0 0  1 1  0 0  1 0  1 1  1
11. 조합회로 비교기 (comparator) 2 개의 수  A, B 를 비교하여 대소를 결정하는 회로 A  B A>B  A=B A<B 0  0 0  1 1  0 1  1 0  1  0 0  0  1 1  0  0 0  1  0
11. 조합회로 디코더 (decoder :  해독기 ,  복조기  ) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],A  B Y 0   Y 1   Y 2   Y 3 0  0 0  1 1  0 1  1 1  0  0  0 0  1  0  0 0  0  1  0 0  0  0  1
11. 조합회로 ,[object Object]
11. 조합회로 인코더 (encoder) ,[object Object],[object Object],[object Object],D 0   D 1   D 2   D 3 A  B 1  0  0  0 0  1  0  0 0  0  1  0 0  0  0  1 0  0 0  1 1  0 1  1
11. 조합회로 멀티플렉서 (multiplexer :  다중화기  - MUX ) ,[object Object],[object Object],S 0  S 1 Y 0  0 0  1 1  0 1  1 I 0 I 1 I 2 I 3
11. 조합회로 디멀티플렉서 (demultiplexer) ,[object Object],E  S 0  S 1 D 0   D 1   D 2   D 3 1      0  0  0 0  0  1 0  1  0 0  1  1 1  1  1  1  1  0  0  0 0  1  0  0 0  0  1  0 0  0  0  1
12. 순서논리회로 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],기본적인 플립플롭 (SR  래치 ) S  R Q 0  0 0  1 1  0 1  1 불변 1 0 불안정
12. 순서논리회로 S-R  플립플롭 D  플립플롭 S  R Q 0  0 0  1 1  0 1  1 불변 1 0 불능  ( 허용 안됨 ) D Q 1 0 1 0
12. 순서논리회로 J-K  플립플롭 T  플립플롭 RS  플립플롭에서  R=S=1  을 허용하지 않는 보완한 것이  JK  플립플롭이다 .  J,K  값이 동시에  1 이 될때 원래값에 반전된다… Toggle  플립플롭이다 . JK  플립플롭의 입력을 묶어서 하나의 입력  T 로 많든 플립플롭 J  K Q 0  0 0  1 1  0 1  1 불변 0 1 토글 ( 반전 ) T Q 0 1 불변 보수
13.ROM ROM: Two dimensional array of 1's and 0's Row is called a &quot;word&quot;; index is called an &quot;address&quot; Width of row is called  bit-width  or  wordsize Address is input, selected word is output Dec 0 n-1 Address 2  -1 n 0 Word Line 0011  Word Line 1010 Bit Lines j i +5V +5V +5V +5V
13.ROM F0 = A' B' C  +  A B' C'  +  A B' C F1 = A' B' C  +  A' B C'  +  A B C F2 = A' B' C'  +  A' B' C  +  A B' C' F3 = A' B C  +  A B' C'  + A B C' address  outputs  A  B  C  Address  by ROM  8 w  ords  ¥  4 bits  F  0  F  1  F  2  F  3  B  0  0  1  1  0  0  1  1  W  ord Contents  A  0  0  0  0  1  1  1  1  C  0  1  0  1  0  1  0  1  F  0  0  1  0  0  1  1  0  0  F  1  0  1  1  0  0  0  0  1  F  2  1  1  0  0  1  0  0  0  F  3  0  0  0  1  1  0  1  0
14.ALU
14.ALU(32bit)

More Related Content

What's hot

Rの環境とスコープ
Rの環境とスコープRの環境とスコープ
Rの環境とスコープ
Itoshi Nikaido
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1
Len Matsuyama
 
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
ryotat
 

What's hot (20)

PRML 5.2.1-5.3.3 ニューラルネットワークの学習 (誤差逆伝播) / Training Neural Networks (Backpropa...
PRML 5.2.1-5.3.3 ニューラルネットワークの学習 (誤差逆伝播) / Training Neural Networks (Backpropa...PRML 5.2.1-5.3.3 ニューラルネットワークの学習 (誤差逆伝播) / Training Neural Networks (Backpropa...
PRML 5.2.1-5.3.3 ニューラルネットワークの学習 (誤差逆伝播) / Training Neural Networks (Backpropa...
 
連続最適化勉強会
連続最適化勉強会連続最適化勉強会
連続最適化勉強会
 
PRML5
PRML5PRML5
PRML5
 
ベクトルで理解する相関係数
ベクトルで理解する相関係数ベクトルで理解する相関係数
ベクトルで理解する相関係数
 
Fisher Vectorによる画像認識
Fisher Vectorによる画像認識Fisher Vectorによる画像認識
Fisher Vectorによる画像認識
 
Hoare論理
Hoare論理Hoare論理
Hoare論理
 
Rの環境とスコープ
Rの環境とスコープRの環境とスコープ
Rの環境とスコープ
 
PRML Chapter 5
PRML Chapter 5PRML Chapter 5
PRML Chapter 5
 
線形カルマンフィルタの導出
線形カルマンフィルタの導出線形カルマンフィルタの導出
線形カルマンフィルタの導出
 
PRML 5章 PP.227-PP.247
PRML 5章 PP.227-PP.247PRML 5章 PP.227-PP.247
PRML 5章 PP.227-PP.247
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第5章5.1 〜 5.3.1
 
主成分分析
主成分分析主成分分析
主成分分析
 
Feature Selection with R / in JP
Feature Selection with R / in JPFeature Selection with R / in JP
Feature Selection with R / in JP
 
PRML 1.5-1.5.5 決定理論
PRML 1.5-1.5.5 決定理論PRML 1.5-1.5.5 決定理論
PRML 1.5-1.5.5 決定理論
 
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
 
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
 
PRML復々習レーン#3 3.1.3-3.1.5
PRML復々習レーン#3 3.1.3-3.1.5PRML復々習レーン#3 3.1.3-3.1.5
PRML復々習レーン#3 3.1.3-3.1.5
 
深層学習 勉強会第5回 ボルツマンマシン
深層学習 勉強会第5回 ボルツマンマシン深層学習 勉強会第5回 ボルツマンマシン
深層学習 勉強会第5回 ボルツマンマシン
 
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of  Generative Neural Network生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of  Generative Neural Network
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
 
非ガウス性を利用した 因果構造探索
非ガウス性を利用した因果構造探索非ガウス性を利用した因果構造探索
非ガウス性を利用した 因果構造探索
 

Similar to 제4강 명제와 논리-정보

부울 대수와 컴퓨터 논리
부울 대수와 컴퓨터 논리부울 대수와 컴퓨터 논리
부울 대수와 컴퓨터 논리
suitzero
 
7조 발표자료
7조 발표자료7조 발표자료
7조 발표자료
진환 김
 
1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법
1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법
1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법
홍준 김
 
Manage your expectation
Manage your expectationManage your expectation
Manage your expectation
Gregory Rho
 

Similar to 제4강 명제와 논리-정보 (20)

부울 대수와 컴퓨터 논리
부울 대수와 컴퓨터 논리부울 대수와 컴퓨터 논리
부울 대수와 컴퓨터 논리
 
RUCK 2017 베이즈 모형의 꽃 - 계층 모형
RUCK 2017 베이즈 모형의 꽃 - 계층 모형RUCK 2017 베이즈 모형의 꽃 - 계층 모형
RUCK 2017 베이즈 모형의 꽃 - 계층 모형
 
python 수학이해하기
python 수학이해하기python 수학이해하기
python 수학이해하기
 
7조 발표자료
7조 발표자료7조 발표자료
7조 발표자료
 
Wasserstein GAN 수학 이해하기 I
Wasserstein GAN 수학 이해하기 IWasserstein GAN 수학 이해하기 I
Wasserstein GAN 수학 이해하기 I
 
Taocp 1 2-2
Taocp 1 2-2Taocp 1 2-2
Taocp 1 2-2
 
2012-12-25 사조사2급실기-공식
2012-12-25 사조사2급실기-공식2012-12-25 사조사2급실기-공식
2012-12-25 사조사2급실기-공식
 
Code 10장
Code 10장Code 10장
Code 10장
 
파이썬+Operator+이해하기 20160409
파이썬+Operator+이해하기 20160409파이썬+Operator+이해하기 20160409
파이썬+Operator+이해하기 20160409
 
양자 컴퓨팅 및 양자정보학의 기초 원리-이진형 교수.pdf
양자 컴퓨팅 및 양자정보학의 기초 원리-이진형 교수.pdf양자 컴퓨팅 및 양자정보학의 기초 원리-이진형 교수.pdf
양자 컴퓨팅 및 양자정보학의 기초 원리-이진형 교수.pdf
 
입문 Visual SLAM 14강 - 3장 3d rigid body transform
입문 Visual SLAM 14강 - 3장 3d rigid body transform입문 Visual SLAM 14강 - 3장 3d rigid body transform
입문 Visual SLAM 14강 - 3장 3d rigid body transform
 
Code로 이해하는 RNN
Code로 이해하는 RNNCode로 이해하는 RNN
Code로 이해하는 RNN
 
01.r 기초 확률분포
01.r 기초   확률분포01.r 기초   확률분포
01.r 기초 확률분포
 
1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법
1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법
1.3장 차수 높은 프로시저(higher order procedure)로 요약하는 방법
 
집합
집합집합
집합
 
지도 학습, 함수 근사와 최적화 문제: 데이터는 우악하니 데이터 사이언스라도 우아하게
지도 학습, 함수 근사와 최적화 문제: 데이터는 우악하니 데이터 사이언스라도 우아하게지도 학습, 함수 근사와 최적화 문제: 데이터는 우악하니 데이터 사이언스라도 우아하게
지도 학습, 함수 근사와 최적화 문제: 데이터는 우악하니 데이터 사이언스라도 우아하게
 
Gmm to vgmm
Gmm to vgmmGmm to vgmm
Gmm to vgmm
 
01_ML 기초_선형회귀_Linear Regression
01_ML 기초_선형회귀_Linear Regression01_ML 기초_선형회귀_Linear Regression
01_ML 기초_선형회귀_Linear Regression
 
3 Generative models for discrete data
3 Generative models for discrete data3 Generative models for discrete data
3 Generative models for discrete data
 
Manage your expectation
Manage your expectationManage your expectation
Manage your expectation
 

More from csungwoo

Wordpress_최병우
Wordpress_최병우Wordpress_최병우
Wordpress_최병우
csungwoo
 
Wordle_최병우
Wordle_최병우Wordle_최병우
Wordle_최병우
csungwoo
 
Wordpress_최병우
Wordpress_최병우Wordpress_최병우
Wordpress_최병우
csungwoo
 
Wordle_최병우
Wordle_최병우Wordle_최병우
Wordle_최병우
csungwoo
 
알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력
csungwoo
 
알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력
csungwoo
 

More from csungwoo (11)

Prezi
PreziPrezi
Prezi
 
Wordpress_최병우
Wordpress_최병우Wordpress_최병우
Wordpress_최병우
 
Wordle_최병우
Wordle_최병우Wordle_최병우
Wordle_최병우
 
Wordpress_최병우
Wordpress_최병우Wordpress_최병우
Wordpress_최병우
 
Wordle_최병우
Wordle_최병우Wordle_최병우
Wordle_최병우
 
View Accepted Proposal
View Accepted ProposalView Accepted Proposal
View Accepted Proposal
 
알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력
 
알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력알고리즘 – 논리적 사고력
알고리즘 – 논리적 사고력
 
Csungwoo Key
Csungwoo KeyCsungwoo Key
Csungwoo Key
 
Csungwoo Key
Csungwoo KeyCsungwoo Key
Csungwoo Key
 
Csungwoo Key
Csungwoo KeyCsungwoo Key
Csungwoo Key
 

제4강 명제와 논리-정보

  • 1. 제 4 강 . 디지털 논리
  • 3. 0. 개요 HIGH LOW LOW HIGH +5 +3.5 +0.8 0 전압 [V] +2.5 +1.5 출력신호 입력신호
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50. 11. 조합회로 조합 논리 회로는 기억 특성을 가지고 있지 않으므로 회로의 출력은 현재 가해지는 입력의 조합에 의해서만 결정된다 . 반가산기 (half adder) 2 진수 한 자리를 더하는 회로를 반가산기라 하며 , 연산회로의 기본이 된다 . 2 개의 비트 X, Y 를 산술적으로 더하여 합 S 와 캐리 C 를 구하는 회로 X Y S C 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1
  • 51. 11. 조합회로 전가산기 (full adder) X, Y 와 밑자리에서 올라오는 Carry 까지 고려해서 3bit 를 더하여 S , C 를 구하는 회로 (2 개의 반가산기와 1 개의 OR 게이트 ) X Y C i S C 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1
  • 52. 11. 조합회로 비교기 (comparator) 2 개의 수 A, B 를 비교하여 대소를 결정하는 회로 A B A>B A=B A<B 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59. 12. 순서논리회로 S-R 플립플롭 D 플립플롭 S R Q 0 0 0 1 1 0 1 1 불변 1 0 불능 ( 허용 안됨 ) D Q 1 0 1 0
  • 60. 12. 순서논리회로 J-K 플립플롭 T 플립플롭 RS 플립플롭에서 R=S=1 을 허용하지 않는 보완한 것이 JK 플립플롭이다 . J,K 값이 동시에 1 이 될때 원래값에 반전된다… Toggle 플립플롭이다 . JK 플립플롭의 입력을 묶어서 하나의 입력 T 로 많든 플립플롭 J K Q 0 0 0 1 1 0 1 1 불변 0 1 토글 ( 반전 ) T Q 0 1 불변 보수
  • 61. 13.ROM ROM: Two dimensional array of 1's and 0's Row is called a &quot;word&quot;; index is called an &quot;address&quot; Width of row is called bit-width or wordsize Address is input, selected word is output Dec 0 n-1 Address 2 -1 n 0 Word Line 0011 Word Line 1010 Bit Lines j i +5V +5V +5V +5V
  • 62. 13.ROM F0 = A' B' C + A B' C' + A B' C F1 = A' B' C + A' B C' + A B C F2 = A' B' C' + A' B' C + A B' C' F3 = A' B C + A B' C' + A B C' address outputs A B C Address by ROM 8 w ords ¥ 4 bits F 0 F 1 F 2 F 3 B 0 0 1 1 0 0 1 1 W ord Contents A 0 0 0 0 1 1 1 1 C 0 1 0 1 0 1 0 1 F 0 0 1 0 0 1 1 0 0 F 1 0 1 1 0 0 0 0 1 F 2 1 1 0 0 1 0 0 0 F 3 0 0 0 1 1 0 1 0

Editor's Notes

  1. 안산 1 대학
  2. 안산 1 대학
  3. 안산 1 대학
  4. 안산 1 대학
  5. 안산 1 대학
  6. 안산 1 대학
  7. 안산 1 대학
  8. 안산 1 대학
  9. 안산 1 대학
  10. 안산 1 대학
  11. 안산 1 대학