최근 많이 사용되고 있는 자바 바이트코드의 분석과 최적화를 효율적으로 수행하기 위해 CTOC 프레임워크가 구현되었다. CTOC에서는 바이트코드에 대해 분석과 최적화를 수행하기 위해 가장 먼저 eCFG를 생성하였다. 분석하기 어렵다는 바이트코드의 특성 때문에 기존의 바이트 코드를 제어 흐름 분석에 적합하게 확장하여 제어 흐름 그래프를 작성하였다. 이를 확장된 제어 흐름 그래프인 eCFG라 부른다. 또한 정적으로 분석하기 위해 eCFG를 SSA Form으로 변환 하였다. 변환 시 많은 프로그램에서 루프가 발견되었다. 이전 CTOC에서는 루프에 대한 처리를 수행하지 않은 상태에서 직접 SSA Form으로 변환을 수행하였다. 하지만 SSA Form으로 변환하기 이전에 루프에 대한 부분을 처리하면 더욱 효율적인 SSA Form을 생성할 수 있게 된다. 본 논문은 루프에 대한 처리를 효율적으로 하기 위해 eCFG를 SSA Form으로 변환하는 과정 이전에 루프를 발견하고 이와 관련된 루프 트리를 생성하는 과정을 보인다.
본 논문에서는 바이너리 프로그램의 정적인 구조를 표현하는 제어 흐름 그래프를 비교하는 방법을 제안한다. 제어 흐름 그래프를 비교하기 위해서 기본 블록에 포함된 프로그램의 명령어 및 구문 정보를 비교한 후 기본 블록 사이의 유사한 정도를 측정한다. 또한, 에지 확장을 통해 기본 블록들 간의 제어 흐름을 표현하는 그래프 에지의 유사성을 함께 반영한다. 각 기본 블록 사이의 유사도 결과를 기반으로 기본 블록을 서로 매칭하고, 기본 블록 사이의 매칭 정보를 이용해서 전체 제어 흐름 그래프의 유사도를 측정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 자바 프로그램으로부터 추출한 제어 흐름 그래프를 대상으로 제어 흐름 구조의 유사성에 따라 두 가지 기준으로 실험을 수행하였다. 그리고, 성능을 평가하기 위해서 기존의 구조적 비교 방법을 함께 실험하였다. 실험 결과로부터 에지 확장 방법은 서로 다른 프로그램에 대해 충분한 변별력을 가지고 있음을 확인할 수 있다. 프로그램 비교에 좀 더 많은 시간이 소요되지만, 구조가 유사한 프로그램에 대한 매칭 능력에서 기존의 구조적 비교 방법에 비해 우수한 결과를 보였다. 제어 흐름 그래프는 프로그램의 분석에 다양하게 활용될 수 있으며, 제어 흐름 그래프의 비교 방법은 프로그램의 유사성 비교를 통한 코드의 최적화, 유사 코드 검출, 코드의 도용 탐지 등 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것이라 기대된다.
정보 통신 기술의 발달로 엄청난 양의 정보가 World Wide Web을 통해 저장되고 공유된다. 웹 정보의 양이 커질수록 이의 구조화 노력은 점증될 수밖에 없다. 본 논문의 목적은 웹을 유향그래프로 인식하고, 특히 웹 사이트에 초점을 맞추어 웹의 시작페이지(default page)와 이를 제외한 모든 페이지에 대해 최적구조화를 수행하되, 각 개별 웹 페이지를 하나의 종점(terminal page)으로 정의하고, 시작 페이지로부터 각 페이지로의 최적의 경로를 찾아내면서 전체 site의 비용을 최소화할 수 있는 구조를 탐색하는 것이다. 또한 라그랑지안 릴렉세이션을 적용하여 경로 제약조건의 변화에 대해 효율적인 최적해의 변화를 검증하며, 웹의 구조적분석에 적합한지 여부를 적용하는 것이다. 본 연구에서는 웹에 대해 최적화 모델링을 입안 및 분석하였으며, 실험으로서 입안된 모델을 최적화 툴에 적용하여 최적구조화에 부합되는 결과를 얻을 수 있음을 입증하였다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 자바 메소드의 제어 흐름 그래프 유사도에 기반한 자바 버스마크를 제안한다. 제어 흐름 그래프 유사도는 노드의 유사도와 에지의 유사도로 나누어 계산하였다. 노드의 유사도는 인접 노드의 유사도를 함께 고려했으며, 에지 유사도는 이미 매칭된 노드들 사이의 거리를 측정하는 방법을 사용했다. 본 논문에서 제안한 버스마크를 평가하기 위해서 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰도와 프로그램 최적화나 난독화에 견딜 수 있는 강인도에 대한 실험을 하였다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안하는 버스마크가 기존의 정적 버스마크보다 신뢰도가 높으면서도 난독화나 컴파일러 변경에 강인하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 COVID-19와 같은 위급한 상황에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 K-d 트리 기반의 그래프 구축과 환자 이동 경로 시스템을 제안한다. 가상환경에서 활용되는 대표적인 길 찾기 알고리즘은 A*나 NavMesh 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하려는 방법이기 때문에 가상환경에서 NPC를 제어할 때는 효율적이지만, 실제 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 제어할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
객체지향 프로그래밍 방식으로 인해 프로그램의 재사용성이 증대되었다. 객체들을 재사용함으로서 프로그램을 수정 갱신하는 일이 더욱 많아져 점진적 데이터 흐름 분석 기법은 코드 최적화의 성능을 향상하는 중요한 방안이 되었다. 이에 본 논문에서는 데이터 흐름 분석을 위한 지배자연결그래프를 점진적으로 구성하는 알고리즘을 제안하고 이의 타당성과 성능을 실험을 통하여 제시하였다.
본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.
Just-Just-in-Time 컴파일러를 이용하여 자바의 성능을 향상시키려면 여러 문제들을 극복하여야 한다. 이 문제 중 중요한 부분을 차지하는 것이 null check 코드와 array bound check코드를 어떻게 최적화하느냐는 것이다. Static한 컴파일 환경에서는 이미 많은 연구가 진행되어 매우 강력한 성능을 가지는 알고리즘이 알려져 있으나 이를 컴파일 시간이 수행시간의 일부인 Just-in-Time 컴파일 환경에 적응하기에는 컴파일 오버헤드가 너무 커서 적절하지 않다. 현재 Just-in-Time 컴파일러들은 가볍고 단순한 알고리즘을 적용하지만 중복된 array bounds check를 충분히 제거하지 못하거나 아니면 강력하지만 flow-insensitive한 SSA form을 기반으로 해야 하는 알고리즘을 사용하고 있다. SSA form의 적용은 SSA form으로의 변환과 되돌림에 의한 overhead로 가볍고 빠른 컴파일러를 지향하는 Just-in-Time 컴파일러에 부합되지 않는다. 본 논문은 변수간의 대소관계를 표현하는 그래프를 array bounds check 알고리즘에 적용해 충분한 power를 내면서도 flow-sensitive한 환경에서 동작하는 알고리즘을 제안한다.
프로그램 슬라이싱은 프로그램의 특정 위치에서 변수들의 값에 영향을 주는 문장을 추출하는 방법이다. 프로그램 슬라이싱의 유용성은 디버깅, 최적화, 프로그램 유지보수, 테스팅, 재사용 부품 추출 그리고 프로그램 이해를 포함하는 다른 응용 분야에 널리 알려져 있다. 본 논문은 C언어에서의 함수 호출이 존재하는 모듈간 프로그램 슬라이싱에 관한 연구이다. 기존의 모듈간 슬라이싱 알고리즘들은 함수의 호출 문맥 설명에 실패하거나 문장 기반 그래프를 사용함으로써 정확한 슬라이스 생성에 실패한다. 본 논문에서는 기존 방법들의 문제점을 지적하고, 시스템 정보 흐름 그래프 (System Information Flow Graph)를 이용하여 정확하고 수행 가능한 모듈간 슬라이스 생성 방법을 제안한다.
본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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