• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11c
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• pp.1371-1374
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• 2003

관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.14A no.1 s.105
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• pp.31-38
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• 2007

Code Optimization is converting to a code that is equivalent to given program but more efficient, and this process is processed in Code Optimizer. This paper designed and processed Code Optimizer Generator that automatically generates Code Optimizer. In other words Code Optimizer is automatically generated for DFA Pattern Matching which finds the optimal code for the incoming pattern description. DFA Pattern Matching removes redundancy comparisons that occur when patterns are sought for through normalization process and improves simplification and structure of pattern shapes for low cost. Automatic generation of Code Optimization for DFA Pattern Matching eliminates extra effort to generate Code Optimizer every time the code undergoes various transformations, and enables formalism of Code Optimization. Also, the advantage of making DFA for optimization is that it is faster and saves cost of Code Optimizer Generator.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.4
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• pp.723-736
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• 1999

Code optimization phase in a compiler are very important because the phase reduces the running time and the storage size of machine codes. I developed flow analyzers and optimizers on intermediate codes. The flow analyzers generate control-flow and data-flow information. The optimizers transform the intermediate codes into the improved codes using this information. This paper describes the development of flow analyzers and optimizers. I also examined the execution performance, the cost and the dependency of each optimization.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.9
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• pp.1247-1256
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• 2006

VM(Virtual Machine) can be considered as a software processor which interprets the abstract machine code. Also, it is considered as a conceptional computer that consists of logical system configuration. But, the execution speed of VM system is much slower than that of a real processor system. So, it is very important to optimize the code for virtual machine to enhance the execution time. In this paper, we designed and implemented the optimizer for the virtual(or abstract) machine code(VMC) which is actually SIL(Standard Intermediate Language) that is an intermediate code of EVM(Embedded Virtual Machine). The optimizer uses the pattern matching optimization techniques reflecting the characteristics of the VMC as well as adopting the existing optimization methodology. Also, we tried a benchmark test for the VMC optimizer and obtained reasonable results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.390-396
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• 1998

본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1357-1363
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• 2019

In this paper, we compares the performance of the gredient descent optimizers of the Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) model for the chromosome object detection in digital images composed of human metaphase chromosomes. In faster R-CNN, the gradient descent optimizer is used to minimize the objective function of the region proposal network (RPN) module and the classification score and bounding box regression blocks. The gradient descent optimizer. Through performance comparisons among these four gradient descent optimizers in our experiments, we found that the Adamax optimizer could achieve the mean average precision (mAP) of about 52% when considering faster R-CNN with a base network, VGG16. In case of faster R-CNN with a base network, ResNet50, the Adadelta optimizer could achieve the mAP of about 58%.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.108.1-108.1
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• 2010

분류층 가스화기는 석탄과 산소(공기) 및 수증기가 반응하여 $1200{\sim}1600^{\circ}C$의 고온, 20~60기압의 고압에서 작동되어 합성가스를 생성하며 합성가스에 포함된 입자 및 황화합물 등을 정제설비를 통하여 정제 후 발전 및 화학원료로 사용한다. 석탄가스화 중 석탄에 포함된 대부분의 회분은 용융슬래그 형태로 가스화기 벽면을 따라 흘러 내려 가스화기 하부의 냉각수조에서 급랭되어 배출된다. 이때 용융슬래그의 원활한 배출을 위해서는 일정범위의 점도를 유지하는 것이 필요하다. 슬래그의 점도는 가스화기 온도 및 Ash의 조성에 따라 크게 변하며 가스화기 설계 및 운전 시 매우 중요한 변수이다. 따라서 최적의 설계 및 운전을 위해서는 Ash의 점도예측이 중요하며, 분류층 가스화기내부에서 Ash 점도 예측을 위한 DooVisco 프로그램을 개발하였다. DooVisco는 가스화기 내부에서 슬래그 용융온도 및 온도별 점도, 가스화기 최소 운전온도 및 석회석 투입 효과 분석뿐만 아니라 석탄의 혼합 사용 시의 특성 예측도 가능하도록 개발되었다. DooVisco는 슬래그 주요 4성분인 SiO2, Al2O3, CaO, FeO 성분에 대한 Phase Diagram을 이용하여 1차적으로 슬래그용융온도(Liquidus Temperature)를 예측하고, 주요 4 성분 외에 Na2O, MgO, K2O, TiO2 등을 고려한 Kalmanovich Model을 이용하여 점도를 예측한다. 최종적으로 슬래그 용융온도와 점도를 활용하여 분류층 가스화기 운전가능 온도범위를 예측한다. 개발된 DooVisco를 활용하여 300MW급 실증 IGCC 플랜트에 사용가능성이 있는 석탄을 대상으로 슬래그의 용융온도 및 점도 등을 예측하였으며 최적 운전을 위한 슬form점도 조절용 Flux인 석회석 투입량 등을 평가하였다. 평가 결과 슬래그 용융온도가 $1700^{\circ}C$ 이상으로 석회석 투입이 필요하다고 판단되었다. 약 가스화기 내부 온도를 $1500^{\circ}C$ 정도에서 원활한 운전을 위해서는 석탄 대비 약 10% 내외의 석회석 투입이 필요할 것으로 평가되었다. DooVisco는 분류층 가스화기 설 계시 가스화기 최적 운전 온도 설정 및 Flux 투입필요성, 종류, 투입량 선정에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 플랜트 운전시 석탄의 탄종 적합성 등을 판단하는데 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.1_2
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• pp.73-80
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• 2003

The Java programming language is designed for developing effective applications in a heterogeneous network environment. Major problem in Java is its performance. many attractive features of Java make the development of software easy, but also make it expensive to support ; applications written in Java are often much slower than their counterparts written in C or C++. To use Java`s attractive features without the performance penalty, sophisticated optimizations and runtime systems are required. Optimising Java bytecode has several advantages. First, the bytecode is independent of any compiler that is used to generate it. Second, the bytecode optimization can be performed as a pre=pass to Just-In-Time(JIT) compilation. Many attractive features of Java make the development of software easy, but also make it expensive to support. The goal of this work is to develop automatic construction of code optimizer for Java bytecode. We`ve designed and implemented a Bytecode Optimizer that performs the peephole optimization, bytecode-specific optimization, and method-inlining techniques. Using the Classfile optimizer, we see up to 9% improvement in speed and about 20% size reduction in Java class files, when compared to average code using the interpreter alone.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.541-544
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• 2005

EVM(Embedded Virtual Machine)은 모바일 디바이스, 디지털 TV 등 임베디드 컴퓨팅 환경에서 동적인 응용프로그램을 실행할 수 있는 가상기계 플랫폼(Virtual Machine Platform)이다. 가상기계를 이용한 응용프로그램은 플랫폼 독립적인 실행 및 효과적인 다운로드 솔루션을 통한 동적인 실행이 가능하다. EVM을 위한 가상기계 코드인 SIL(Standard Intermediate Language)은 언어/기계 독립적으로 설계되었다. 본 논문은 SIL 코드가 시스템 리소스의 제한이 큰 임베디드 시스템상에서 보다 효율적으로 실행되기 위하여 최적화를 수행하였다. 기존의 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 SIL 코드 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기를 설계하고 구현현하였다. SIL 코드 최적화기는 컴파일러에 의해 생성된 SIL 코드를 입력으로 받아 효율적인 코드로 변환하여, 전체 코드의 크기를 줄이고 수행 속도의 개선효과를 얻을 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.11
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• pp.1117-1124
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• 1991

Locally optimum detectors are useful for detection of signals with small strength, but it is often difficult to implement the exact form of the locally optimum nonlinearity. In this paper, a suboptimum quantizer detection system in which the locally optimum nonlinearity is replaced by a uniform quantizer and a coder is proposed. The proposed system does not require iteration to obtain the quantizer parameters and is easily implementable.