자바는 객체 지향 언어이고, 분산 환경을 지원하고, 플랫폼에 독립적인 장정을 갖지만 다른 C나 C++같은 컴파일언어에 비해서는 실행속도가 느리다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위한 방법으로 네이티브 코드로의 변환, 코드 최적화, JIT 컴파일 방법 등을 이용한다. 그러나 이전 방법들은 다음과 같은 한계점을 가진다. 클래스 파일을 네이티브 코드로의 변환은 플랫폼의 종속되고, 코드 최적화 방법은 고유의 최적화 방법만을 적용할 수 있었고, JIT컴파일 방법은 한 번의 실행 후 다음 실행해야 속도향상을 꾀할 수 있었다. 본 논문은 바이트 코드를 최적화하기 위한 자바최적화 프레임워크를 설명하고 자바최적화 프레임워크의 구성을 하는 부분 중 3주소형식의 중간코드를 스택기반 코드로 변환하는 부분을 설계하고. 3주소 코드로 변환한 중간 코드를 스택 기반 코드로 변환하면서 생기는 과다한 load/store의 문제점을 지적하고 그것을 해결할 수 있는 변환기를 제안한다.
본 연구에서는 파이프라인 구조를 갖는 시스템의 효율적인 설계를 위하여 변환을 이용한 설계 최적화 기술을 개발하였다. 변환 최적화 기술은 파이프라인 구조로의 변환과 retiming을 이용한 변환을 포함한다. 새로운 변환 방법은 다음의 세 가지 특징을 갖는다. 첫째, 여러 개의 파이프라인 블록을 동시에 고려하여 retiming 등의 변환을 수행함으로써, 파이프라인 구조 시스템의 전체 성능을 최적화한다. 둘째, 시스템의 면적과 수행시간 간의 trade-off를 가능하도록 하여, 회로 설계자가 다양한 설계의 대안을 찾고자 할 때 실용적인 도움을 준다. 셋째, 본 방법은 새로운 변환 및 알고리즘 개발 등의 문제로 쉽게 확장 가능하고, 메모리 또는 버스 등을 고려한 최적화 문제에도 사용될 수 있다. DSP 예제들에 대하여 실험한 결과, 평균적으로 면적은 21%, 성능은 17% 개선되었다. 특히, 본 기술은 여러 설계 대안의 효율적인 탐색에 유용하다.
본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 변환하는 과정에서 최적화된 매개변수를 적용하는 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 주어진 영상 신호에 3차 회선 보간 기법을 수행하여 높은 해상도로 변환시킨다. 변환된 영상 신호는 다시 3차 회선 보간 기법으로 변환 과정을 통해 처음 주어진 원 영상 신호와 같은 해상도로 변환시킨다. 여기서 변환된 영상 신호와 원 영상 신호의 차이를 최소로 만드는 매개변수는 적응적으로 최적화된다. 적응적으로 최적화된 매개변수는 보간 커널을 최적화하여 3차 회선 보간 기법의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 알려진 여러 영상으로 기존에 존재하던 보간 기법들과 비교하는 실험을 하고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증한다.
해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.
최근 모바일폰에 500만 화소 이상의 카메라 모듈이 장착되는 등 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 크게 늘어남에 따라 저성능 시스템에서 실시간으로 동작하는 영상 코덱 구현에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩의 마지막 단계인 컬러변환 과정에 대해 계산 복잡도를 최적화하는 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환과 컬러변환 간의 선형성을 바탕으로 이들 연산 순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고, 재배열된 부동소수점 연산에 대해 정수 맵핑을 적용하여 계산 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 최적화하였다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가를 통해 제안된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 실행시간을 크게 단축함을 얄 수 있었으나 복원 영상의 화질이 상대적으로 저하됨을 확인하였다.
밀리미터파 대역에서 동축선로-마이크로스트립 변환구조가 지니는 여러 가지 문제점을 극복하기 위해서 antipodal finline을 이용하는 구형 도파관-마이크로스트립 변환구조를 설계, 제작하였다. 반복 실험을 통한 실험적 최적화 및 수치해석을 통한 해석적 최적화 과정을 통해 작은 삽입손실 갖는 변환구조를 설계하였다. 실험적, 해석적으로 최적화된 변환구조는 Ka-band(26.5 - 400Hz)에서 변환구조당 0.3 -0.4 dB의 작은 삽입손실을 나타냈다. Finline 변환 구조를 사용하는 경우, 중요 설계변수가 기판상에 있으므로 재현성이 뛰어나며 정밀한 금속가공이 필요치 않아 동 축선로-마이크로스트립 변환구조의 문제점을 극복할 수 있었다. 또한, 기존의 임피던스 변환기를 개선시키기 위해 새롭게 지수함수 유전체 임피던스 변환기를 시도하였으며 이를 통하여 0.54dB 정도의 삽입손실을 개선시켰다.
본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.
캐리-세이브 가산기(CSA)는 연산식의 빠른 수행을 위해 가장 일반적으로 쓰이는 연산기중에 하나이다. 일반적인 CSA 적용의 근본적인 한계로는, 연산 회로중에 바로 덧셈 연산으로 변환되는 부분만이 적용이 가능하다는 사실이다. 이러한 제한점을 극복하기 위하여, 우리는 간단하고도, 효율적인 CSA 변환 방법을 제시한다. 이들은(1) 멀티플랙서를 포함한 최적화, (2) 회로 경계를 포함한 최적화, (3) 곱셈기를 포함한 최적화이다. 이러한 방법을 포함하여, 우리는 전체적인 회로에서 CSA를 충분히 사용할수 있는 새로운 지연시간 최적화를 목표로 하는 CSA 변환 방법을 만들어 내었다. 실험에서는 실제적인 여러 회로에 대해 제시된 방법이 효율적임을 보였다.
자바 바이트코드는 많은 장점을 가지고 있지만, 수행속도가 느리고 프로그램 분석이나 최적화에 적절한 표현이 아니라는 단점이 존재한다. 따라서 네트워크와 같은 실행 환경에서 효율적으로 수행되기 위해서는 최적화된 코드로 변환이 필요하다. 따라서 우리는 최적화된 코드로의 변환을 위해 CTOC를 구현하였다. 최적화 과정에서 CTOC는 정적으로 값과 타입을 결정하기 위해 변수를 배정에 따라 분리하는 SSA From을 사용하였다. 하지만 SSA Form변환 과정에서 ${\phi}$-함수의 추가에 의해 오히려 노드의 수가 증가되는 문제점이 발생하였다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 SSA Form에서 복사 전파와 죽은 코드 제거 최적화를 수행한다. 또한 기존의 SSA Form은 표현식보다는 주로 변수에 관련된 것이라는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 SSA Form 형태의 표현식에 대해 복사 전파와 죽은 코드 제거와 같은 최적화를 적용한 후 다시 중복된 표현식을 제거하는 과정을 추가로 수행한다.
자바 바이트코드는 다양한 장점을 갖지만. 실행속도가 느리고 분석이 어렵다는 단점이 존재한다. 따라서 네트워크와 같은 실행환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 최적화된 코드로 변환이 요구된다. 최적화된 코드로 변환하기 위해 CTOC가 구현되었다. CTOC는 기존의 바이트코드를 이용해서 CFG를 생성한 후 분석과 최적화를 위해 SSA Form을 생성하였다. 하지만 SSA Form으로 변환하는 과정에서 ${\phi}$-함수의 삽입으로 인해 노드의 개수가 늘어나는 현상이 발생하였다. 노드의 개수를 줄이기 위한 한 가지 방법으로 SSA Form에서 적용 가능한 최적화인 복사 전파를 수행하였다. 복사 전파란 하나의 변수 값이 다른 변수의 값으로 복사하는 과정이다. 복사 전파에 의한 변환은 변환 자체로는 큰 효과를 나타내지 못하는 경우가 존재하지만 이후 최적화 과정에서 변수가 사용되지 않는 경우 해당 변수에 대한 복사식을 제거할 수 있는 가능성을 제공하기 때문에 중요한 과정이다. 본 논문은 SSA Form에서 좀 더 최적화된 코드를 얻기 위한 복사 전파 수행을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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