개요 Quine-McCluskey Method가 비교적 Karnaugh map에 비해 variable 수가 많을 때 더 유용하긴 하지만, 여전히 과정이 오래걸리는 것은 사실이다. 특히 term은 별로 없으면서 cover하는 minterm이 많은 경우에는 특히 더 오래걸리는 때가 있다. 이런 경우에는 Karnaugh map을 사용하는 편이 더 좋은데, 그것도 6-variable이 넘어가는 경우에는 사용하기가 어려웠다. 하지만 Karnaugh map을 약간만 발전시키면 이 문제를 해결할 수 있다. 예제 예를들어 6-variable의 function이 있다고 하자. 우리는 이를 4-variable Karnaugh map에 나타낼 생각이다. 어떤 6-variable function이 다음과 같이 정의된다고 하자..

적용 방법 이 포스트에서는 'don't care'에 해당되는 minterm이 있을 때, Quine-McCluskey Method를 어떻게 적용할 것인가 하는 문제를 다룰 것이다. 방법은 기존과 거의 비슷하므로, 대략적인 차이에 대해서 먼저 설명해 보면, 일단 prime implicant를 찾는 과정에서는, don't care들을 모두 1인 것으로 간주하여 prime implicant를 찾는다. 그래야만, 각 term에서 최대한 많은 variable을 제거할 수 있다. (product 내의 각 variable을 literal이라고 한다.) 제거하는 과정에서 필요한 don't care들이 자동적으로 포함되는 셈이다. 한편, prime implicant chart를 그릴 때에는 don't care의 minte..

Location of Minterms on Karnaugh Map Variable이 4개인 경우에는 보통 정사각형 모양으로 Karnaugh Map을 그리기 위해 variable을 두 개씩 나누어 행과 열에 배치한다. 3-variable에서와 같이 여기서도 행과 열을 각각 00, 01, 11, 10으로 배치했다. 그 결과 각 칸의 decimal notation은 위와 같게 된다. 예를 들어 14인 칸에 대해서, 14는 2진수로 1110 으로 표현되므로, A=1, B=1, C=1, D=0 인 칸임을 알 수 있다. 이외에 특기할 만한 사항이 없으므로 곧바로 예제를 살펴보도록 하자. Getting Minimum Expression 다음을 Karnaugh map에 그리고 minimum expression인지 확인..

Don't Care 비교적 큰 규모의 digital system은 많은 subcircuit으로 나뉜다. 위 그림과 같이 2개의 subcircuit N_1과 N_2이 있는 system을 생각해 보자. 만약, w, x, y, z의 어떤 조합도 ABC = 001 이나 110 이 되는 output을 만들어내지 않는다고 가정하자. 즉, ABC는 001이나 110의 값을 가지는것이 불가능하다. 그렇다면 이때의 F는 어떻게 정의될까? 결론 부터 말하자면, 정의할 필요가 없다. 즉, ABC = 001 or 110 이 되는 그러한 상황에 대해서 고려하지 않더라도 시스템을 분석하는데 문제가 없다. 이런 경우에 우리는 N_2에 대해 다음과 같이 truth table을 만들어볼 수 있다. 위의 truth table을 보면, ..