• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.37-38
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• 2023

컴퓨터 부품의 고성능화로 점점 게임이 요구하는 사양이 높아지는 추세이다. 따라서 게임 개발에 있어 최적화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 '오브젝트 풀링'이라는 메모리 최적화 기법을 소개한다. 따라서 '오브젝트 풀링'을 적용한 탄막 게임을 만들어 메모리 최적화를 직접 구현해보고 연구한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.67-69
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• 2003

소프트웨어 시스템을 집적하는데 있어서 컴퍼넌트 중심의 소프트웨어 개발 접근 방법이 큰 경향이다. 집적 소프트웨어 시스템의 전체 신뢰도를 확보하기 위해 소프트웨어 컴퍼넌트의 테스트 및 자원의 유한성 내에서 소프트웨어가요하는 조건을 만족해야만 한다. 기지의 비용, 신뢰도, 테스트 노력, 시스템 컴퍼넌트의 기타 다른 공헌 인자를 가지고 순열조합의 최적화 문제로서 시스템 테스트의 최적화 문제 효율을 공식화할 수 있다. 본 연구에서는 그 각각이 사전에 명세화한 신뢰도 요건을 가진 단일 또는 다중 실용화 시스템에 대한“소프트웨어 컴퍼넌트 테스트 자원 할당”을 고려한다. 이것은 내고장(fault-tolerant) 시스템에도 확장해서 실용화할 수 있다. 테스트 자원 할당문제에 체계적으로 접근하는 절차를 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.222-224
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• 2007

내고장성(fault - tolerance)을 향상시키면서 소프트웨어의 신뢰도를 최적화하는 두가지 접근법으로서 수정복구 블록 스킴과 N-버전 프로그래밍 기법이 있다. 본 연구에서는 중복모줄을 가지고 소프트웨어의 신뢰도를 극대화하기 위한 하나의 알고리즘으로서 수정복구 스킴을 제안한다. 개발소프트웨어의 최적구조를 결정하는 기법을 수립하기 위해 최적화 공정 결과를 적용한다. 주어진 가용자원 범위 내에서 정규실행모줄과 테스트모줄의 신뢰도 및 확률을 계산하여 소프트웨어 시스템의 신뢰도를 극대화하기 위한 소프트웨어의 형상을 고찰한다. 간단한 예로서 한 개의 경우를 예시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.523-525
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• 1998

소프트웨어 개발의 생산성과 신뢰성을 향상시키기 위해 소프트웨어 재사용이 필요하며, 소프트웨어 재사용에서는 원하는 부품을 정확하고 신속하게 검색하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 재사용 라이브러리에서 재사용 부품 추출을 위하여 정보추출 기법의 질의어 최적화 과정에 시뮬레이티드 어닐링을 적용하였다. 최적화 과정은 적합성 피이드백(relevance feedback)과 벡터 공간 모델을 적용하여 선형추출(linear retrieval)을 할 때 질의어 용어 가중치를 최적화 하는 것으로써, 실험을 통하여 최적화한 질의어의 추출효과도(retrieval effectiveness)척도가 최적화 하지 않은 경우의 척도보다 결과가 매우 좋다는 것을 보인다. 그리고 언덕 오르기(Hill-climbing)알고리즘을 사용한 방법과 비교, 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.43-44
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• 2009

임베디드 소프트웨어의 경우, 시스템 제약으로 인해서 일반 소프트웨어에 비해 최적화의 역할이 상대적으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 환경에서 다양한 코드 최적화 기법을 적용하고 각 최적화 기법의 성능 향상기여도를 평가하여, 다양한 최적화 전략에 대한 효율성을 분석하였다. 이는 향후 임베디드 소프트웨어 엔지니어를 위한 코드 최적화 가이드라인으로 활용되거나, 자동화된 최적 임베디드 코드 생성을 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.4
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• pp.55-64
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• 2016

컴퓨터 시스템을 위한 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화는 하드웨어 및 운영체제에 대한 전문 지식과 다양한 상황을 고려할 수 있는 숙련을 필요로 하는 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 특히, 임베디드 시스템의 경우 사용되는 하드웨어와 운영체제의 종류가 매우 다양하여 임베디드 소프트웨어의 성능 최적화에는 더욱 많은 시간과 노력이 요구된다. 자가적응형 컴퓨팅은 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화 작업 노력을 최소화하기 위한 기술로 소프트웨어 실행을 실시간으로 감시하면서 소프트웨어 실행에 관여하는 다양한 컴퓨터 시스템 리소스들을 제어하여 소프트웨어가 요구하는 성능을 자동으로 맞춰주는 컴퓨팅 기술이다. 본고에서는 자가적응형 컴퓨팅 기술 현황을 살펴본 후 임베디드 디바이스를 위한 자가적응형 컴퓨팅 기술 개발 사례를 소개한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.1
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• pp.99-106
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• 2008

Recently developed compilers perform some optimizations in order to speed up the execution time of source program. These optimizations require the reordering of the sequence of program statements. This reordering does not give any problems in a single-threaded program. However, the reordering gives some significant errors in a multi-threaded program. State-of-the-art model checkers such as JavaPathfinder do not consider the reordering resulted in the optimization step in a compiler since they just consider a single memory model. In this paper, we develop a new verification tool to verify Java source program based on Java Memory Model. And our tool is capable of handling the reordering in verifying Java programs. As a result, our tool finds an error in the test program which is not revealed with the traditional model checker JavaPathFinder.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.119-122
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• 2000

인터넷이 일상생활에 다양하게 활용되면서 인터넷 채널을 통한 정보의 형태는 문자와 이미지 외에 음성, 오디오 신호 및 동영상 부분까지 확대되고 있다. 본 논문에서는 MPEG4-CELP를 인터넷 화상 통신의 음성 코덱용으로 사용하기 위한 최적화 기법 및 알고리듬의 개선을, DSP칩이 내장된 보드가 아닌 인터넷의 터미널로 사용되고 있는 펜티엄 프로세서를 장착한 PC에 초점을 맞추어 수행하였다. MPEG4-CELP VM C소스를 분석 및 프로파일(Profile)한 결과를 토대로 패라미터 추출을 위해 많은 연산을 수행하는 부호화기에 대해서 CPU상에 부하를 많이 주는 함수들을 제 1차 최적화 대상 함수들로 선정하고, CPU에 부하를 많이 주지는 않으나 호출되는 회수가 많은 함수를 2차 최적화 대상 함수로 선정해, C소스 레벨의 소프트웨어 파이프 라이닝(Software Pipelinging) 기법들을 적용하여 최적화를 수행하였다. 또한 1차 최적화 대상 함수의 경우에는 소프트웨어 파이프라이닝의 적용과 함께 연산량 감소를 위한 알고리듬 변형까지 수행하였다. 위의 과정을 거쳐 최적화 된 MPEG4-CELP는 펜티엄Ⅲ 450㎒ PC에서 음성을 부호화 하는데 원 VM소스에 비해 약 2배정도의 시간이 단축되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.623-624
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• 2009

본 논문에서는 선박 등에서 사용되는 자재관리 시스템에서 자재를 효율적으로 배치하기 위한 것이다. 선박자재 관리 시에 제한 시간 안에 자동으로 최적화된 요소를 낭비 없이 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하여 실제 선박자재 관리시스템에 적용한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.339-348
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• 2021

In recent software defect prediction research, defect prediction between cross projects and cross-version projects are actively studied. Cross-version defect prediction studies assume WP(Within-Project) so far. However, in the CV(Cross-Version) environment, the previous work does not consider the distribution difference between project versions is important. In this study, we propose an automated Bayesian optimization framework that considers distribution differences between different versions. Through this, it automatically selects whether to perform transfer learning according to the difference in distribution. This framework is a technique that optimizes the distribution difference between versions, transfer learning, and hyper-parameters of the classifier. We confirmed that the method of automatically selecting whether to perform transfer learning based on the distribution difference is effective through experiments. Moreover, we can see that using our optimization framework is effective in improving performance and, as a result, can reduce software inspection effort. This is expected to support practical quality assurance activities for new version projects in a cross-version project environment.