• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.232-234
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• 2003

자바가상기계는 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당할 공간이 없을 때 가비지 콜렉션과 함께 이미 해제된 힙과 자바 스택 영역을 재사용 가능하도록 메모리 공간을 재구성하게 된다. 한편 메모리 단편화로 인해 객체 또는 스택 프레임을 더 이상 할당하지 못하는 경우 자바가상기계는 컴펙션을 수행하여 메모리 단편화를 제거하면서 메모리를 재구성한다. 하지만 자바가상기계에서 메모리 재구성은 가비지 콜렉션및 컴펙션과 함께 길고 예측할 수 없는 지연시간에 의해 내장형 자바가상기계의 성능을 저하시키는 단점을 가진다. 본 논문은 소규모 내장형 자바가상기계의 성능을 개선하기 위한 방안으로, 가변 크기를 가지는 객체와 스택 프레임을 고정 크기로 변환하여 메모리를 할당하는 고정 크기 메모리 할당에 대해 기술하고 있다. 고정 크기 메모리 할당은 메모리 전체 사용율은 떨어지지만 외부 단편화가 발생하지 않기 때문에 회수된 메모리 공간을 재구성하지 않고도 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당 가능하다. 본 논문에서 기술한 고정 크기 메모리 할당 방식으로 객체와 스택 프레임을 할당하게 되면 가변 크기 메모리 할당 보다 약 10% ~ 30% 효율향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권1호
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• pp.53-59
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• 2008

무선 센서 네트워크의 발달에 따라 그 응용분야는 점점 더 복잡해져 가고 있음에도 불구하고, 대부분의 센서 노드 플랫폼은 여전히 심각한 자원 제약을 가지고 있다. 특히 적은 메모리 공간과 메모리 관리 유닛(MMU)의 부재는 스레드의 스택 관리에 있어 메모리 공간 낭비, 스택 오버플로우와 같은 문제를 야기해왔다. 이에 다 수의 스레드가 하나의 스택을 공유 함으로써 기존의 고정 크기 스택에 의해 낭비되는 메모리의 양을 최소화 시킬 수 있는 공유 스택 기법이 제안되었다. 본 논문에서는, 고정 크기 스택기법과 공유 스택 기법의 수학적 분석 모델을 제시하였다. 그 모델을 바탕으로 각각의 스택 오버플로우 확률을 계산하고 공유 스택 기법이 고정 크기 스택보다 더 안정적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권11호
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• pp.572-580
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• 2007

무선 센서 네트워크는 자연 환경의 정보를 수집하고, 수집한 정보를 가공하고, 가공된 정보를 무선 통신을 통하여 사용자에게 실시간으로 전달하는 기능을 가진 설비이다. 이러한 센서 네트워크는 다수의 무선 센서 노드들로 이루어지고, 이 센서 노드들은 비용 효율성의 이유로 매우 제한적인 하드웨어 칩들로 구성된다. 예를 들어, UC Berkeley에서 설계한 MICA센서 노드에는 8-bit CPU, 4KB RAM, 그리고, 128KB FLASH 등으로 구성된다. 따라서 이것들을 동작시키는 센서 운영체제는 이러한 하드웨어 제약성을 감내할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티 쓰레디드 센서 운영체제를 위한 공간 효율적인 쓰레드 스택 관리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 컴파일 시점에 각 쓰레드 함수의 스택 사용량 정보를 측정한다. 측정된 결과를 바탕으로, 함수 호출 시와 같은 스택 영역의 요구가 발생할 경우에 스택의 할당 및 반환 작업을 수행하여 쓰레드 스택 영역을 동적으로 관리한다. 본 기법은 나노 Qplus 센서 운영체제에서 구현되었다. 본 논문의 성능 실험을 통하여, 제안한 기법을 사용하는 것이 기존의 정적인 스택 관리 방법을 사용하는 것 보다 스택 메모리 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있음을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.253-255
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• 2006

무선 센서 네트워크는 수백 혹은 수천 개의 무선 센서 노드들로 이루어지고 센서 노드의 플랫폼은 비용 효율성 때문에 매우 제한적인 메모리 공간을 지닌다. 이러한 센서 노드들은 자연의 정보를 수집하고, 이웃 노드들끼리 통신하며, 정보를 가공하여 사용자에게 실시간으로 전달하는 기능을 담당한다. 따라서 무선 센서 네트워크를 위한 센서 운영체제는 공간 효율적이고 다수의 작업들을 실시간으로 처리할 수 있는 멀티 쓰레드 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 제약적인 센서 운영체제를 위한 스택리스 쓰레드 기법을 제안한다. 제안한 기법을 사용하면, 기존의 스택기반 쓰레드를 사용하는 것보다 메모리 공간의 사용량을 절감지킬 수 있다. 본 논문의 비교 실험 결과를 통하여, 제안한 기법을 사용하는 것이 기존의 방법보다 메모리 사용량을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.940-942
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• 2004

자바가상기계의 메모리 할당에서 서로 다른 크기의 메모리 할당과 해제는 힙 영역과 자바 스택 영역에 심각한 외부 단편화를 발생시킨다. 자바가상기계에서 외부 단편화는 가비지 콜렉션의 발생을 증가시키고 메모리를 할당하기 위한 메모리 접근이 증가되는 고비용의 동작이 발생하므로 소규모 메모리에서 동작하는 임베디드 자바가상기계에서 성능저하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 임베디드 자바가상기계에서 외부 단편화를 최소화하고 메모리를 효율적으로 관리하기 위한 한 가지 방안으로 고정크기 메모리 할당 방법에 대한 연구이다. 고정크기 메모리 할당 기법은 자바가상기계의 힙 영역에 가장 큰 객체의 크기를 기준으로 할당하고 자바 스택 영역에 가장 큰 스택 프레임을 기준으로 할당하도록 하여, 힙 영역과 자바 스택 영역에 외부 단편화를 최소화하도록 하는 메모리 할당 정책이다. 고정 크기 메모리 할당은 내부 단편화에 따른 메모리 낭비가 발생될 수 있지만, 외부 단편화는 최소화되기 때문에 가비지 콜렉션 발생 횟수를 감소시킬 수 있으며, 회수된 메모리 공간을 재구성하는 고비용을 제거 할 수 있다. 또한 할당 해제된 영역들은 Free-List로 연결되어 메모리 할당을 위한 메모리 접근을 최소화시키는 장점을 가진다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권6호
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• pp.445-452
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• 2014

본 논문은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 대규모 구조해석을 위해 고안된 보조기억장치를 활용하는 선형 직접해법에 대해 논의한다. 대용량 구조해석은 많은 기억공간과 계산량을 요구하기에 계산 자원이 부족할 경우 보조기억장치를 활용하는 해법을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 한정된 주기억장치의 활용성을 극대화하고 상대적으로 느린 보조기억장치 저장량을 최소화하는 다중프론트 해법의 알고리즘을 소개한다. 구조해석 문제의 대칭성을 활용한 스택 공간 사용 기법과 역순 스택 자료 구조, 데이터 블록 크기에 따른 선택적 저장 기법과 데이터 복원 기법을 제시하였다. 본문에서 논의된 방법들을 적용한 다중프론트 해법이 여러 성능비교 문제에서 더 나은 계산 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.175-176
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• 2020

본 논문에서는 가상 현실 기기를 이용하여 스택, 큐, 트리 등과 같은 복잡한 자료구조에 대한 학습을 도와주는 학습 지원 시스템을 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍에서 적절한 자료구조를 선택함으로써 보다 효율적인 알고리즘을 구현할 수 있으며 프로그램 실행시간, 메모리 용량과 같은 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 EZ 학습 시스템은 비전공자의 자료구조 학습에 도움을 주며 특히, 스마트 폰 기반의 가상 현실 기기를 사용하여 학습자의 흥미를 유발하고자 한다. 학습자는 가상공간을 통해 정보를 보다 쉽게 받아들이고, 게임적인 요소를 통해 학습에 대한 집중도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. EZ 학습 시스템은 스택 자료형에 대한 개념 설명, 스택 연산자 학습, 미로 탐색을 통한 스택 응용 사례를 제공한다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제41권11호
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• pp.735-742
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• 2017

본 연구에서는 PEM 연료전지 온도 센서의 고장을 감지 및 판별할 수 있는 모델 기반 센서 고장 감지 방법이 적용된다. 연료전지 차량이 작동하는 과정에서 스택 온도는 연료전지의 내구성에 영향을 미친다. 따라서 고장 진단 알고리즘이 고장 신호를 감지하는 것은 중요하다. 센서 고장 감지의 주요 목적은 연료전지 시스템의 안정적인 작동을 보장하여 고온과 저온으로부터 스택을 보호하는 것이다. 상태 공간에 기반한 패러티 방정식이 스택 온도와 냉각수 입구 온도와 같은 센서 고장을 감지하는데 적용되며, 잔차는 정상적인 온도 신호와 비교된다. 그리고 잔차는 현재의 센서 고장을 감지하는 다양한 고장 시나리오에 의해 평가된다. 결론적으로, 본 연구에서 설계된 고장 알고리즘이 고장 신호를 감지할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.177-185
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• 2010

광선-다각형 교차 계산은 광선 추적법 계산의 상당 부분을 차지하는 중요한 구성요소로서, 보편적으로 정적인 장면에 대해서는 kd-트리와 같은 공간 자료구조를 사용하여 교차 계산을 가속하여왔다. 최근 CPU에 비해 상대적으로 제한된 계산구조를 가지는 GPU에 적합하도록 변형된 kd-트리 탐색 기법이 몇 가지 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 방법을 보완할 수 있는 두 가지 구현 기법을 제안한다. 첫째, 트리 탐색을 위한 스택을 전역 메모리에 할당할 경우 전역 메모리 접근으로 인한 비용을 줄이고자 하는 캐쉬 적용 스택 방법과 둘째, 기존의 로프 방법의 문제점인 상당한 메모리 요구량을 줄이고자 하는 적은 깊이의 스택(short stack)을 사용한 로프 방법을 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 보이기 위하여 기존의 GPU용 탐색 방법과의 성능 비교 분석을 수행한다. 이러한 실험 결과는 향후 GPU용 광선추적법 소프트웨어 개발자들이 상황에 맞는 적절한 kd-트리 탐색 방법을 선택할 수 있도록 해주는 중요한 정보를 제공하게 될 것이다.