NUI는 마우스, 키보드 등의 HID장치를 사용하지 않고 사용자의 신체를 사용하여 장치를 제어하는 모션 인터페이스이다. 본 논문에서는 소형 임베디드보드 라즈베리파이와 라즈베리파이에 연결된 파이카메라를 통해 영상인식과 컴퓨터 비전을 위하여 최적화된 알고리즘을 제공하는 OpenCV를 이용하여 손의 제스처를 인식하여 기존 HID장비와 비교하여 더욱 인간 친화적이며 직관적인 NUI장치 인터페이스를 구현하고자 한다.
copy, load, store와 같은 데이터 이동 명령은 프로그램의 수행시간을 늘리며 코드의 크기도 증가시킨다. 따라서, 최적화 컴파일러의 레지스터 할당 단계에서 이런 데이터 이동 명령들을 줄이는 것이 중요하다. 데이터 이동명령을 줄이기 위해서 그래프 컬러링 기반의 레지스터 할당 기법의 다양한 개선안이 나와있다. 여기서는 이 중에서 조기 분할 레지스터 융합 기법을 VLIW 시뮬레이터에서 구현하여 그 성능을 확인해본다. 조기 분할 레지스터 융합 기법은 융합된 가상 레지스터가 가장 적은 비용을 가지는 레지스터를 포함하고 있는 경우, 융합된 레지스터 자체를 스필하지 않고, 잠재적 스필 단계에서 분리하여 적은 비용의 레지스터만을 스필하도록 하는 것이다.
임베디드 시스템은 정해진 하드웨어 환경에서 특정 어플리케이션이 돌아가는 형태로 존재한다. 코드 압축은 이러한 임베디드 시스템환경에서 메모리와 프로세서간의 소모되는 전력을 줄이는 가장 효과적인 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 기존과는 다른 접근방법을 통해 이 문제를 정의하고, 압축되는 명령어들의 이진코드를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 압축될 명령어들에 적절한 이진코드를 할당한다면 상당한 에너지를 절약할 수 있다. 이는 명령어 접근 때 발생하는 스위칭 활동이 이진코드할당에 큰 영향을 받기 때문이다. 전력 절감을 위해 이 문제를 그래프 최적화 문제로 전환을 하고, 점진적인 노드 커버링 테크닉(incremental node covering technique)을 사용하여 부분적으로는 효율적이면서도 전체적으로는 효과적인 방법으로 해결하고자 한다.
일반적으로 회귀분석의 최적화는 평균적인 개념을 확장하여 사용되어지고 있다. 평균은 관찰값들에 관한 모든 정보와 관련된 통계량으로써 많은 연구에 이용되어지고 있다. 정규분포를 이루는 모집단의 경우 평균을 사용한 추정이 바람직하지만, 이상치로 인한 분포의 꼬리가 두꺼워지는 경우 중위수(median)를 사용하는 것이 바람직하다고 알려져 있다. 강수량의 분포형태는 꼬리(tail)가 두꺼운 왜곡된 형태를 갖고 있으므로 robust 통계량인 Quantile을 이용한 강수량의 분석 및 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 Quantile에 따른 회귀선의 변화를 이용하여 강수량의 경향성을 평가하고, 극치강수량의 변화를 보여줄 수 있는 Quantle값을 추출해 보고자 한다. 또한 bootstrap 방법을 이용하여 Quantile에 따른 회귀계수의 신뢰구간을 분석하여 회귀인자의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 이상값의 영향을 저감시키는 평균과 달리 이상값의 영향을 효과적으로 분리 및 재현시킬 수 있어 극치값에 따른 변화를 효과적으로 평가할 수 있으며, robust 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있다.
주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
선코드 스케줄링은 코드 스케줄링을 먼저 수행함으로써 자료 종속 관계가 복잡해지고. 레지스터를 할당할 때 간섭그래프가 복잡해져 레지스터 할당을 어렵게 만들 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 2-단계 컬러링 기법을 제안한다. 단계 1에서 생존 거리가 큰 변수들에 레지스터 배정, 단계 2에서 나머지 변수들에 레지스터를 할당함으로써 레지스터 할당 소요 비용을 최소화한다. 실험 결과 기존의 방법에 비해 제안한 방법이 효율적임을 검증하였다.
프로파일링 도구는 프로그램 최적화뿐만 아니라 스케줄링이나 호출 그래프 작성, 프로그램의 부하 분석 등과 같은 많은 분야에서 이용되고 있다. 이 논문에서는 한국에서 많이 사용되는 운영체제인 윈도우즈 상에서 동작하며 실행 코드만으로 분석이 가능한 프로파일링 도구에 대해 알아본다. 특히 윈도우즈 상에서 동작하는 유명한 프로파일링 도구인 Very Sleepy, 리소스 모니터, PIX, CodeAnalyst, PCM의 특징에 대해 알아본다. 그리고 프로파일링 도구의 특징을 이용해 특정 상황에 적합한 프로파일링 도구를 제안한다.
요약 분산 시스템의 전체적인 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나는, 소프트웨어 컴포넌트를 어떻게 효율적으로 분산시키는가 하는 것이다. 현재 태스크 기반의 시스템을 분할하여 분산 환경에 할당하는 문제는 연구가 많이 진행되었으나, 객체 지향 프로그램을 구성하는 각 객체들을 분산 객체 환경에 할당하는 기법에 대한 연구는 상대적으로 미약하다. 본 논문에서는 이미 개발되어 있는 C++ 응용 프로그램을 분할하여 C++ 객체들을 CORBA 기반의 분산 객체 환경에 할당하기 위한 그래프 모델을 정의하고, 이를 바탕으로 한 분산 객체 할당 알고리즘을 제안한다. 분산 시스템의 성능은, 주로 객체간의 병렬성, 각 프로세서에 드는 부하의 균등성, 네트워크 상의 통신 량에 의해 결정된다. 이 세 가지 요인을 동시에 최적화하는 해를 찾기 위하여. 본 논문의 분산 객체 할당 기법은 Niched Pareto 유전자 알고리즘(NPGA)에 바탕을 두고 있다. 전형적인 C++ 응용 프로그램에 대한 CORBA 시스템에서의 실험을 통하여 본 논문의 그래프 모델과 객체 할당 알고리즘의 유효성을 검증한다.
대규모 환경의 고성능 그리드 구현을 위해서는 기존 그리드 자원 스케줄링 파라다임이 갖 성능 확장성 측면의 제한성을 극복할 수 있는 새로운 자원 스케줄링 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 자원 스케줄링 성능 최적화를 목표로 자원인자 그래프(Resource Parameter Graph), 자원인자 인덱스 트리(Resource Parameter Index Tree), 그리고 정적 자원 정보 리포지터리로 구성되는 자원인자 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 자원인자 그래프는 자원간의 관계 및 자원의 계층적 구성을 나타낼 수 있는 자원표현기법이며 이러한 표현을 기술하기 위한 XML 기반 자원정보 및 자원요청 기술 스키마를 설계하였다. 또한 자원인자 인덱스 트리는 자원 스케줄링의 자원탐색 및 자원할당, 상태정보 공지 등의 알고리즘의 효율적인 지원을 위한 메모리 기반 인덱스의 데이터 구조이다. 본 논문에서는 이러한 자원인자 스케줄링 프레임워크의 구성 내용에 대하여 기술한다.
OSS(Open-Source Software)의 사용 증가와 함께 라이선스 위반, 취약한 소스코드 재사용 등에 의한 분쟁 및 피해가 빈번해지고 있다. 이에, 실행파일(바이너리) 수준에서 프로그램에 OSS 모듈이 포함되었는지 여부를 확인하는 기술이 필요해졌다. 본 논문에서는 바이너리에서 함수 수준의 특징정보를 사용하여 OSS 모듈을 탐지하는 기법을 제안한다. 기존 소프트웨어 특징정보(버스마크) 기반 도용 탐지 기법들은 프로그램 전체 간 유사성을 비교하기 때문에 프로그램의 일부로 포함된 OSS 모듈들을 탐지하는데 부적합하다. 본 논문에서는, 함수 수준의 실행명령어, 제어 흐름 그래프(Control Flow Graph)와 개선된 함수 수준 구조적 특징정보를 추출하고 유사성을 비교하여 OSS 모듈의 임의 사용 여부를 탐지한다. 제안기법의 효율성과 각 특징정보들의 OSS 탐지 성능을 평가하기 위해, 특징정보량, OSS 모듈 탐지 시간 및 정확도, 컴파일러 최적화에 대한 강인성을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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