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.
주어진 입력 프로그램과 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 바꾸는 것을 코드 최적화라 하며, 이런 과정은 코드 최적화기예 의해 수행된다. 본 논문에서는 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 도구인 코트 최적화긴 생성기를 설계하고 구현하였다. 즉 패턴 형식에 대한 표현을 입력으로 받아 기술된 형태의 최적화 코드를 찾아내는 DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 것이다. DFA 패턴 매칭은 패턴들의 정규화 과정을 통해 패턴 검색 시 발생하는 중복 비교를 제거하여, 패턴 형태의 단순화 및 구조를 개선함으로 비용이 적게든다. DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기의 자동적 생성은 다양한 형태의 중간코드로 바뀌더라도 해당하는 코트 최적화기를 만들어야 하는 수고를 덜어줌으로써 코드 최적화에 대한 정형화(formalism)를 할 수 있다. 또한, DFA로 구성되어 최적화를 하기 때문에 최적화 속도가 빠르고, 코드 최적화기를 만드는데 필요한 시간과 비용을 절약할 수 있는 장점을 가진다.
컴파일러의 코드 최적화(code optimization)는 생성되는 기계 코드의 실행 시간을 감소시키고 기억장소 크기를 감소시키기 때문에 매우 중요한 단계이다. 본 연구에서는 튜플(tuple) 형태의 중간코드에서 제어 및 자료 흐름 분석(control and data flow analysis)을 수행하여 프로그램의 흐름 분석 정보를 얻어 각종 최적화를 수행하는 최적화기(optimizer)를 구현하였다. 또한, 각 최적화기들이 수행한 최적화 정도를 비교 분석하고 최적화기들 상호간의 의존성을 분석하였다. 따라서, 컴파일러 최적화 단계에서 우선적으로 수행할 최적화기를 선택 문제를 해결하구 상호간의 의존도로부터 최적화들간의 순서를 정할 수 있다.
가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과는 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 컴퓨터이다. 그러나 가상 기계는 실제 프로세서로 처리하는 것보다 실행 속도가 매우 느리기 때문에 실행되는 코드의 최적화가 매우 중요하다. 본 논문은 가상 기계 코드 최적화기의 실험대상으로 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 코드인 SIL(Standard Intermediate Language)을 이용하였다. 현존하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 가상 기계 코드 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 가상 기계 코드 최적화기는 주어진 패턴을 찾아서 패턴에 해당하는 부분을 최적화 코드로 바꾸어, 전체 코드의 크기를 줄이고 실행 속도의 개선효과를 가진다. 또한, 구현된 최적화기의 실험 결과를 도출하였다.
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.
본 논문은 사람의 중기 염색체로 이루어진 디지털 이미지에서 Faster Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN) 모델로 염색체 객체를 검출할 때 필요한 경사 하강 최적화기의 성능을 비교한다. Faster R-CNN의 경사 하강 최적화기는 Region Proposal Network(RPN) 모듈과 분류 점수 및 바운딩 박스 예측 블록의 목적 함수를 최소화하기 위해 사용된다. 실험에서는 이러한 네 가지 경사 하강 최적화기의 성능을 비교하였으며 VGG16이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adamax 최적화기가 약 52%의 Mean Average Precision(mAP)를 달성하였고 ResNet50이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adadelta 최적화기가 약 58%의 mAP를 달성하였다.
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.
자바언어는 인터넷 및 분산 환경 시스템에서 효과적으로 응용 프로그램을 개발할 수 있도록 설계된 프로그래밍 언어로써 객제지향 패러다임 특성 및 다양한 개발 환경을 지원하고 있다. 그러나, 자바는 클래스 파일이 이동하여 JVM 환경에서 인터프리팅 되는 시스템이므로, 성능의 저하 없이 실행되기 위해서는 효율적인 최적화와 실행 시스템이 요구된다. 본 논문은 네트워크 상에서 동적으로 다운로드 되는 클래스 파일을 바이트코드 수준에서 최적화하였다. 최적화된 바이트코드들이 인터프리팅 되는 시스템에서 적은 네트워크 로드를 가지고 실행할 수 있도록 하며, 효율적인 실행 속도를 보이도록 하는 것이다. 본 논문에서 구현된 바이트코드 최적화기에서는 내부적으로 바이트코드 최적화기와 클래스 파일 생성기를 이용하여 실행시간을 개선하고 전체 클래스 파일의 크기를 줄이게 된다. 바이트코드 최적화기는 바이트코드를 클래스사이의 계층 분석과 제어 흐름의 분석을 통하여 클래스들간의 연관 관계를 분석한 후 그래프를 구성하고, 패턴 탐색 결과 기본 블록 분리를 통하여 전역 최적화를 이루고, 기본 블록 안에서의 연산강도 경감, 그리고 도달할 수 없는 코드 블록의 제거를 수행한다. 바이트코드 최적화 단계를 수행한 클래스 파일은 부분적으로 클래스 파일의 최적화를 가져와 전체 클래스 파일의 크기를 줄이고, 인터프리터를 통하여 실행될 때 수행 속도 면에서 좀더 빠른 실행속도를 가지게 된다.
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.
잡음(雜音)에 견주어 세기가 작은 신호(信號)를 검파(檢波)할 때에는 국소(局所) 최적(最適) 검파기(檢波器)가 쓸모있는데, 이 검파기(檢波器)를 이루는 국소(局所) 최적(最適) 비선형성(非線型性) 함수(函數)는 때때로 구현(具現)하기 어렵다. 이 논문(論文)에서는 국소(局所) 최적(最適) 비선형성(非線型性) 함수(函數)를 균(均) 최자화기(最子化器)와 부호화기(符號化器)로 바꾸는 準最適 양자화(量子化) 검파(檢波) 방식(方式)을 제안(提案)하였다. 이 방식(方式)은 양자화기(量子化器) 매개(媒介) 변수(變數)를 쉽게 얻을 수 있고 구현(具現)하기 쉽다는 좋은 점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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