• 제목/요약/키워드: 분기방법

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프로그램 상의 제어 독립성을 이용한 분기 예상 실패 복구 메커니즘 (Branch Misprediction Recovery Mechanism That Exploits Control Independence on Program)

  • 윤성룡;이원모;조영일
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권7호
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    • pp.401-410
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    • 2002
  • 제어 독립성은 슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성을 향상시키기 위한 중요한 요소로 작용하고 있다. 분기 예측기에서 예상이 잘못된 경우에는 예상한 분기 방향의 명령어들을 무효화시키고 올바른 분기 방향의 명령어들을 다시 반입하여 수행해야 한다. 본 논문에서는 컴파일 시 프로파일링을 통한 정적인 방법과 프로그램상의 제어 흐름을 통해 동적으로 제어 독립적인 명령어를 탐지해서 분기 명령어의 잘못된 예상으로 인해 무효화되는 명령어를 효과적으로 감소시켜 프로세서의 성능을 향상시키는 메커니즘을 제안한다. SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 방법 사이의 사이클 당 수행된 명령어 수를 분석한 결과, 4-이슈 프로세서에서 2%~7%, 8-이슈 프로세서에서 4%~15%, 16-이슈 프로세서에서 18%~28%의 성능 향상을 보이고 있다.

여행수요예측모델 비교분석 (Comparative Analysis of Travel Demand Forecasting Models)

  • 김종호
    • 한국산림과학회지
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    • 제84권2호
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    • pp.121-130
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    • 1995
  • 미국 미시간주의 여행수요(旅行需要)를 예측(豫測)하기 위하여 사용되어진 여러 모델들의 예측정확성(豫測正確性)이 검토되었다. 8가지의 연년(連年)모델들은 2년까지 예측하는데 그리고 9가지의 분기(分期)모델들은 4분기(分期)까지 예측하는데 사용되어 졌다. 연년(連年)모델의 예측정확성(豫測正確性) 평가(評價)에서, 중회귀(重回歸)모델은 1년과 2년을 예측(豫測)하는데 있어 다른 방법들 보다 더 정확(正確)했다. 분기(分期)모델에 있어서는, Winters' exponential smoothing와 Box-Jenkins 방법이 1 분기예측(分期豫測)에 있어 naive 1 s 보다 더 정확(正確)했으나 2분기(分期), 3분기(分期), 4분기(分期)를 예측(豫測)하는데 이 방법(方法)들은 naive 1 s 보다 정확(正確)하지 않았다. 정교(精巧)한 모델들은 분기별(分期別) 예측(豫測)을 하는데 있어서 단순(單純)한 모델들보다 더 정확(正確)하지 않았다. 연년(連年)모델과 분기(分期)모델을 이용한 1년간(年間) 예측비교(豫測比較)에서, 중회귀모형(重回歸模型)은 연간자료(年間資料)보다 분기자료(分期資料)에 적용(適用)할 때 더 좋은 결과(結果)를 얻었으나 그 차이(差異)가 미약(微弱)하며 다른 모델들은 일관성(一貫性)있게 좋은 결과(結果)를 갖지 않으므로 연년(連年)모델보다 分期모델을 사용하도록 강력하게 권장할 수 없다. 연년(連年)모델은 기대(期待)하였던 것처럼 예측기간(豫測期間)이 길어짐으로서 예측정확성(豫測正確性)이 감소(減少)하였으나 분기(分期)모델은 이같은 결과(結果)를 나타내지 않았다.

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동적 분기 커버리지를 위한 테스트 데이터 자동 생성 (Automated Test Data Generation for Dynamic Branch Coverage)

  • 정인상
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권7호
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    • pp.451-460
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    • 2013
  • 높은 테스트 커버리지 달성을 위해 심볼릭 실행, 자료 흐름 분석 및 제약 해결 기법 등을 이용하여 테스트 데이터 생성을 하는 것이 일반적이다. 최근에 그와 같은 정교한 수단 없이도 높은 커버리지를 효과적으로 달성 할 수 있는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법도 실행 중에 다른 메모리 로케이션들이 바인딩되는 분기 조건을 갖는 프로그램에 대해서는 높은 커버리지를 가져오는 테스트 데이터 생성이 어려웠다. 특히 플래그 조건을 가지는 프로그램에 대해서는 특정 분기들이 실행되지 않아 높은 커버리지를 달성하지 못하는 경우가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 다루기 위하여 기존 커버리지 기준을 개선한 동적 분기 커버리지 기준들과 동적 분기에 기반 한 테스트 데이터 생성 전략을 제안한다. 실험을 통하여 플래그 조건이 있는 프로그램들에 대해서도 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 효과적으로 커버리지를 달성함을 보인다. 요약은 무슨 연구를 어떻게 수행하였는지, 주된 연구결과와 그 중요성에 관해 간결하게 기술하여야 한다.

객체지향 데이터베이스에서 적응 선채취 캐슁을 위한 분기점 조정기법

  • 남인길
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.153-164
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    • 1998
  • 적응 선채취 캐슁은 시스템 성능 향상을 위한 효율적인 기법이다. 이 논문에서는 객체지향 테이터베이스에서 디스크 참조에 대한 평균 서비스 기간을 감소시키기 새로운 캐슁 기법을 제안한다. 이전에 사용된 방법과는 달리 제안한 방법에서는 과거의 이력을 참조하여 채취 분기점을 탄력적으로 조정함으로써 캐슁의 효율을 향상시킨다. 다양한 질의로 시뮬레이션 한 결과 성능의 우수함을 확인할 수 있었다.

제어 흐름 무결성 검증을 위한 간접 분기 주소의 효과적인 비교 (Effective Comparison of Indirect Branch Addresses for Checking Control-flow Integrity)

  • 김태환;성인형;한경숙;표창우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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    • pp.86-88
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    • 2012
  • 코드 포인터 공격을 이용한 제어 흐름은 실행 중에 간접 분기의 무결성을 검사하는 것으로 보호할 수 있다. 간접 분기는 반복되는 목적지 주소로의 분기인 경우가 많지만, 목적지 주소는 실행 시간에만 알 수 있기 때문에 여러 가지 예외적인 상황을 적절히 대처할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 동적 이진 계측화를 활용하여 실행 중 발생하는 간접 분기를 분석하고, 수집한 주소들을 빠르게 비교하는데 효과적인 주소 비교 기법들을 제시한다. 또한 각 기법을 비교하여 프로그램에 따라 주소 비교의 효율성을 극대화하는 방안을 모색하였다. 이러한 기법을 통해 간접 분기가 야기하는 여러 문제점에서부터 보안 분야에 이르기 까지 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대한다.

가상벨트 분할에 기반한 등고선으로부터의 표면재구성 방법 (A Surface Reconstruction Method from Contours Based on Dividing Virtual Belt)

  • 최영규;이승하
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권6호
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    • pp.413-422
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    • 2007
  • 등고선으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 등고선 삼각분할법이라고도 불리는 이 방법의 가장 어려운 문제가 인접 단층사이에서 표면이 다중으로 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등고선이 인접한 층의 두 개 이상의 등고선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 다중분기문제를 여러 개의 가상벨트와 가상계곡으로 나누어 이들에 대한 표면생성문제로 단순화 시키는 방법을 제안한다. 가상벨트의 표면생성에는 띠분할 알고리즘을 채택하였으며, 가상계곡은 반복적인 볼록정점 제거와 중앙정점 추가로 보다 자연스러운 표면을 생성한다. 기존의 대부분의 알고리즘특이 다중분기문제를 한 쌍의 등고선간의 표면생성문제로 변환하는데 초점을 맞추는데 비해 제안된 방법은 더 작은 형태인 가상벨트와 가상계곡으로 단순화한다. 또한 제안된 방법은 표면정의에 복잡한 기준을 사용하지 않으며, 표면삼각분할을 위한 매우 명확하고 일관된 알고리즘을 제공한다. 실험을 통해 제안된 방법이 많은 분기가 발생하는 복잡한 데이터에서도 잘 동작하는 것을 알 수 있었다.

2차원 벽구동 캐비티유동 분기현상의 수치해석 (Numerical analysis for Bifurcation phenomenon in a Two dimensional wall-driven cavity flow)

  • 조지룡;홍상표
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산유체공학회 2000년도 추계 학술대회논문집
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    • pp.115-122
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    • 2000
  • 본 연구에서는 2 차원 벽구동 캐비티 유동에 의하여 나타나는 이력효과에 의한 분기(Bifurcation)현상을 전산유체기법을 사용하여 연구하였다. 캐비티는 북쪽과 동쪽벽이 움직일 수 있고, 다른 두 벽은 고정되어있는 구조이다. 실험은 Reynolds 수 100 에서 1000까지 증가시켜가면서 북쪽벽과 동쪽벽을 동시에 가속 시켜 정상상태에 이르게 한 경우와 북쪽벽이 먼저 가속되어 정상해에 이른 후 동쪽벽을 나중에 가속하여 재차 정상상태에 이르게 한 경우를 비교하였다. 그 결과 Reynolds수가 약 200이상부터 벽에 작용하는 항력, 유량함수의 값, 재부착점등이 분기현상을 나타냄을 확인하였다.

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외곽선을 이용한 효율적인 기하모델 재구성 (An Efficient Geometric Model Reconstruction from Contour Lines)

  • 정회상;신병석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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    • pp.895-897
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    • 2004
  • 3차원 모델 재구성 방법 중 하나는 평행한 2차원 영상위의 외곽선들을 이용하여 본래의 기하정보를 복원하는 것이다. 표면 재구성 과정은 크게 대응관계 결정, 타일화, 분기처리로 이루어진다. 단순한 외곽선의 쌍인 경우에는 간단한 방법으로 기하정보를 생성할 수 있으나, 하나의 외곽선이 인접 슬라이스의 여러 외곽선으로 분기되는 경우는 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 분기가 있는 복잡한 외곽선의 쌍으로부터 본래의 형상을 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 외곽선의 각 정점에 대응하는 인접 외곽선의 최단거리 정점들을 찾아서 기본영역을 타일화 하고 남은 부분(클레프트)들은 대응하는 잔여 정점들의 중점을 찾아 타일화 한다. 이렇게 함으로써 여러 개로 분기된 외곽선을 본래의 형상으로 재구성 할 수 있으며 이를 실험을 통하여 확인하였다.

부분 오프로딩을 위한 DAG의 분기구조 분할 (Branch Structure Partitioning of DAG for Partial Offloading)

  • 백재석;장민석;이연식
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.621-623
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    • 2022
  • 본 논문은 FEC (Fog Edge Computing) 환경의 모바일 장치에서 요구되는 서비스의 구현 모듈을 에지 서버에 부분 오프로딩하기 위하여, 서비스 구현 모듈의 DAG 토폴로지에 포함된 분기구조의 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 최소-컷 문제를 적용하여 분기구조들의 오프로딩 여부 결정, 부분 모듈들의 실행위치 결정 및 최적 실행경로 추출에 유용하게 사용된다.

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고성능 프로세서를 위한 분기 명령어의 동적 History 길이 조절 기법 (Dynamic Per-Branch History Length Fitting for High-Performance Processor)

  • 곽종욱;장성태;전주식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제44권2호
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    • pp.1-10
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    • 2007
  • 분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 시스템 전체의 성능 향상에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위한 방법의 하나로, 각 분기 명령어 별로 사용되는 History 길이를 동적으로 조절할 수 있는 "각 분기별 동적 History 길이 조절 기법"을 소개한다. 제안된 기법은, 분기 예측에 있어서 관련된 레지스터들 사이의 데이터 종속성을 추적하여, 최종적으로 관련이 있는 레지스터를 포함하도록 유도하는 분기를 파악한 후, 관련 분기의 History만을 사용하게 해 주는 방식이다. 이를 위해 본 논문에서는, 데이터 종속성을 추적할 수 있는 알고리즘과 관련 하드웨어 모듈을 소개하였다. 실험 결과 제안된 기법은, 기존의 고정 길이 History를 사용하는 방식에 비하여 최대 5.96% 분기 예측 정확도의 향상을 가져 왔으며, 프로파일링을 통해 확인된 각 응용 프로그램 별 Optimal History 길이와 비교해서도 성능 향상을 보였다.