올 1/4분기에도 기업들이 현장에서 느끼는 체감경기 위축이 지속될 것으로 나타나, 본격적인 경기 회복에는 다소 시일이 걸릴 것으로 전망됐다. 대한상공회의소가 최근 설문조사를 통해 집계, 발표한 자료에 따르면 1/4분기의 BSI 전망지수는 전분기(90)보다 낮은 '89'로 기준치를 밑돌아 기업들이 여전히 향후 경기를 어둡게 보고 있는 것으로 나타났다. BSI 추이를 보면 작년 2/4분기에 정점(133)을 형성한 이후 3분기 연속 하락을 거쳐 올해 2/4분기(97)에는 상승세로 반전되었으나, 다시 3/4분기부터 3분기를 연속해 기준치를 크게 밑도는 횡보세(3분기 '89', 4분기 '90', 1분기 '89')를 보이고 있다.
2분기 DB산업 기업경기가 완만한 회복세를 보일 것으로 전망됐다. 한국데이터베이스진흥센터(KDPC)가 최근 발표한 2분기 DB산
업 기업경기(BSI) 조사결과에 따르면 DB BSI 실적은 지난해 3분기를 최저점으로 확연히 상승세(2003년 3분기 39 → 2003년 4
분기 46 → 2004년 1분기 80)로 돌아섰으며, 2분기 전망 또한 1분기에 이어 평년수준(100)를 넘어설(119) 것으로 전망했다.
분기 명령어에 대한 예측 정확도는 시스템의 전체 성능 향상에 중대한 영향을 미친다. 분기 정보의 추측적 사용은 미완료 분기에 대한 히스토리 정보를 추측적으로 사용하여 분기 예측을 수행한다. 이러한 방식은 분기 명령어의 가장 최근 기록을 일관되게 사용할 수 있도록 도와주기 때문에 분기 예측의 정확도 향상에 크게 기여한다. 하지만 미완료 분기 히스토리는 올바르지 못한 정보일 수 있으며, 이런 경우 적절한 복구기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 분기 정보의 추측적 사용에 대한 성능 향상의 정도를 살피고, 분기 정보의 추측적 사용에 대한 필요성을 제시한다. 아울러, 분기 정보의 추측적 사용으로 인해 요구되는 적절한 복구 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전역 분기 히스토리를 사용하는 분기 예측기와 지역 분기 히스토리를 사용하는 분기 예측기에 각각 적용 될 수 있는 방식들이다. 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안된 기법이 최대 5.64%의 성능향상을 제공하였다. 아울러 프로그램 수행의 정확성을 해치지 않으면서 기존의 연구와 비교하여 90% 이상의 하드웨어 요구량의 감소를 가져왔다.
본 논문은 기하학적 비선형성을 가진 보존적 단일 하중 매개변수의 탄성 상태 공간구조의 분기이론에 관한 수치 해석적 기본 방법 및 경로 추적, pin-pointing, 경로 전환을 기술하고 있다. 비선형 탄성 불안정 상태는 극한점과 분기점으로 분류될 수 있으며, 평형경로상의 평형점의 계산 및 평형경로상의 특이점을 찾기 위한 pin-pointing 반복계산을 수행하는 일반적인 비선형 수치해석법으로 극한점을 계산할 수 있다. 그러나 분기좌굴 해석을 위해서는 좌굴 후 분기경로의 추적을 위한 분기경로 전환 알고리즘이 추가적으로 필요하다. 본문에서는 에너지이론에 기초한 일반 탄성안정이론을 소개하고, 평형경로 추적, 분기 좌굴점을 찾기 위한 직접법과 분기경로 전환에 관한 이론을 전개한다. 분기좌굴 해석예제로 트러스로 이루어진 스타돔, 핀지지의 평면아치, 평면프레임, 3차원 공간프레임의 분기좌굴 해석을 수행하여 본문에서 제시한 수치해석법의 정확성 및 실용성을 검증한다.
슈퍼스칼라 프로세서에서는 분기 명령의 결과 지연으로 명령의 공급이 중단되는 것을 방지하고 지속적인 파이프라인 처리를 위해서 분기의 결과를 미리 예측하여 명령을 폐치하고 있다. 본 논문에서는 심플스칼라 툴 셋을 사용하여 슈퍼스칼라 프로세서에서 사용되는 대표적인 동적 분기예측 방법 시뮬레이션 환경을 구축한다. 동적 분기예측 방법으로 분기 타겟버퍼(Branch Target Buffer, BTB) 상에서 분기명령의 자기 히스토리에 근거한 BTB 방식과 이전 분기명령의 히스토리와의 상관관계를 고려한 Gshare 분기예측기를 적용 구현한다. 심플스칼라 시뮬레이터에 SPEC95 벤치마크 프로그램을 실행시켜 디자인 파라미터 변화에 따른 분기 예측기의 예측정확도를 실험한다. 또한 BTB와 Gshare 분기예측기를 VHDL로 구현하고 Synopsys 툴을 이용하여 시뮬레이션 및 합성 과정을 거쳐 게이트 크기와 파워 소모량을 측정한다.
파이프라인과 슈퍼스칼라 방식이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어는 시스템 전체적인 성능에 중요한 영향을 미친다. 특히 분기 예측이 실패했을 경우, 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생한다는 점에서 분기 예측의 정확도에 대한 중요성은 크다고 할 수 있다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이를 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 변화를 분석하고, 이를 분기 예측에 새롭게 반영하고자 한다. 본 논문에서는 이를 위해 실행 구동 방식의 시뮬레이터인 SimpleScalar를 통하여 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 새로운 기법이 기존의 일반적인 이단계 적응형 분기 예측 기법이나 gshare 기법에 비하여 더 우수한 결과를 보였다.
현재 철도차량이 분기기 통과 시에 횡압의 변화를 최소화하는 설계가 요구되고 있다. 따라서 차량이 분기기를 통과하는 경우에 분기기에 작용하는 횡압 및 탈선계수를 예측하기 위하여 차량과 분기기간의 상호작용에 따른 동역학 해석을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 분기기에서 차량의 주행안전성을 향상시키기 위하여 차량 및 분기기 해석모델 구축, 분기기 통과시의 주행안전성 해석을 수행하였다. 또한 차량 및 분기기 모델의 검증을 위해 분기기 통과 시에 차륜과 레일 사이의 접촉점 위치 해석과 텅레일 및 크래들부의 단면 변화에 따른 분기기에서의 차량의 주행안전성 해석을 수행하였다.
등치선(wire-frame contour)으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 등치선 삼각화법(contour triangulation)이라고도 하는 이 방법에서 가장 문제가 되는 것이 인접 단층사이에서 표면이 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등치선이 인접한 층의 두 개이상의 등치선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시의 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 분기문제를 가장 일반적으로 발생하는 이중분기문제와 그 이상의 다중분기문제로 구분하고, 먼저 이중 분기 알고리즘을 제안하였으며, 다중분기문제를 다수의 이중분기문제로 단순화하는 다중분기 알고리즘을 제안하였다. 제안된 이중분기 알고리즘은 모 등치선을 분할하는 방법을 이용하였는데, 먼저 해협다각형을 정의하고 이를 삼각분할하여 분할선을 구하는 것에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 이중분기가 매우 복잡하게 나타나는 경우에도 잘 적용이 되며, 분할선의 레벨을 조절함으로써 매우 사실적인 표면을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다. 또한 다중분기문제를 단층 간격의 문제로 규정하고, 인접한 두 층 사이에 가상의 등치선을 추가하여 가지 등치선을 연속적으로 병합하는 방법으로 해결하였다. 제안된 방법은 등치선 삼각화의 가장 큰 문제인 분기문제를 해결하기 위한 매우 구조적인 접근방법으로, 다양한 실제 등치선 데이타에 적용한 결과 좋은 성능을 나타냈다.
조건부 분기 명령어는 분기 벌칙을 야기함으로써 명령어 수준의 병렬도 향상에 제약을 가한다. 고성능 슈퍼스칼라 프로세서의 등장으로 인해, 정확한 분기 예측의 중요성은 더욱 높아지고, 이를 위해 동적 분기 예측의 일종인 2단계 적응적 분기 예측(2-level adaptive branch prediction) 방식이 개발되었다. 그러나 2단계 적응적 분기 예측이 상당히 높은 예측 정확도를 보여주고 있음에도 불구하고, 정확도에 따른 비용이 기하급수적으로 증가하는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 2단계 적응적 분기 예측의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 세트 연관 캐쉬를 이용한 캐쉬 상관 분기 예측기(cached correlated branch predictor)를 제안하고, 기존의 방식에 비해 예측의 정확도는 증가하고, 비용은 줄어든 것을 시뮬레이션을 통하여 확인한다. 세트 연관 예측기의 경우 전역과 지역 방식의 가장 좋은 예측 실패율은 각각 5.99%, 6.28%이며, 이는 종래의 2단계 적응적 분기 예측 방식에서의 가장 좋은 결과인 9.23%, 7.35%에 비해 각각 54%, 17% 향상된 결과이다.
조건 분기예측은 프로세서 성능 개선을 위한 중요한 기술이다 그러나, 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. 따라서 높은 정확도를 갖는 분기 예측기는 좋은 성능을 갖는 프로세서를 위해 중요하다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신 (commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 그런 문제를 해결하기 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구의 필요성이 제시되었고, 연구 되었다. 본 논문에서는 분기예측실패 발생 후 분기 히스토리를 복구하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. 제안한 복구 메커니즘은 기존 분기예측기에 age_counter를 추가하고 분기 히스토리 레지스터 크기를 2배로 확장시킨다. age_counter는 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용한다. Simplescalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘을 gshare와 GAg 예측기에 적용하였을 때 예측 정확도와 프로세서 성능을 개선시킬 수 있었음 을 보여준다. GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 9.21$\%$와 2.14$\%$가 개선되었고, WC는 18.08$\%$와 8.75$\%$ 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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