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저자정보
안지은 (서울대학교) 김재준 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
450 - 454 (5page)

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Fine-tuning transformer based language models has proven to be effective across diverse domains in sentence-level tasks. In this paper, we present evaluating bidirectional encoder representations from transformers (BERT) in clock domain crossing (CDC) analysis. Meta-stability, which is one of main CDC issues, occurs between asynchronous clock domains in digital sequential logic, making its analysis more complex in full chip design. We demonstrate CDC bug can be automatically detected by fine-tuning BERT. We fine-tune pre-trained BERT on collected waivers and augmented bugs reported in block level. Our results show that supervised finetuning in BERT yields 97.14% recall rate in bug detection within the target domain. We also show that data augmentation and balancing offers large improvement in supervised finetuning BERT for bug classification.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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