모바일 기기에서 어플리케이션의 에너지 소비는 운영체제, 실행시간 환경, 컴파일러, 어플리케이션 등이 복잡한 상호 작용을 통해 이루어진다. 최근까지 에너지-지향적인 고수준 및 저수준의 컴파일러 기술을 적용하여 모바일 기기에서 어플리케이션의 에너지 소비를 줄이기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 달빅에서 실행되는 dex 파일로부터 달빅 바이트코드를 추출한 후 에너지 소비 최적화를 위한 리스트 인스트럭션 스케줄링을 적용하여 어플리케이션의 에너지 소비를 줄이고자 한다. 이러한 연구는 급속도로 확산되고 있는 안드로이드 기반 어플리케이션이 전력 공급이 제한적인 모바일 환경에서 최적화된 전력 에너지 소비할 수 있는 환경을 구축하는 데 활용할 수 있다.
최근 Kotlin, Swift 와 같은 목표 기능에대해 최적화된 다양한 고급 컴퓨터 언어들이 출범함에 따라 이에대한 중요도와 이해력이 필요하다. 그에따라 고급 컴퓨터 언어 제작의 프로토타입 제작에 의의를 두고, 전세계 사람들에게 통용되는 사칙연산에 기반한 수학기호 코드 언어를 해석하는 프로그램을 구현한다. 단순한 계산기라기보다는. 수학기호 문자를 컴파일하여 프로세스로 변환하는 컴파일러로 접근하고 특성파악, 구상, 구현 과정을거쳐 본 프로그램을 제작하고 고급 컴퓨터 언어에 대한 저자의 이해를 서술한다.
CTOC에서 SSA Form으로 변경된 표현식에 대해 최적화를 적용하기 위해선 중복된 표현식을 제거하여야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 VN(Value Numbering)을 적용하였다. VN을 수행하기 위해서 우선 SSA Form 형태로 정보를 유지하는 SSAGraph를 생성하고, 그래프에서 동등한 노드를 찾은 후, SCC(Strong1y Connected Component)를 생성한다. SCC를 통해 동등한 노드에 같은 valnum을 설정하게 된다. VN을 수행한 결과 SSA Form 수행 과정에서 추가되었던 많은 노드에 대한 제거를 확인할 수 있었다. 설정된 valnum은 최적화와 타입 추론에 적용된다.
임베디드 시스템에서 최적화 기술의 성능은 크로스 컴파일러의 성능과 실행상황, 대상 하드웨어의 특징 등에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 최적화 기술 중 루프 펼침과 형 변환을 이미지 처리 코드에 적용하여 성능을 측정하였다. 그 결과 기술을 적용하지 않은 성능을 기준으로 55%의 성능향상이 이루어졌다.
기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.
양자 컴퓨터가 빠르게 발전됨에 따라 기존의 공개키 암호들이 기반하고 있는 난제인 소인수분해, 이산로그 문제를 다항 시간 안에 풀 수 있는 Shor 알고리즘에 의해 기존 암호의 보안 강도 약화 및 무력화 시기가 다가오고 있다. NIST에서는 양자 컴퓨터 시대에 대비하여 양자 컴퓨터가 등장하더라도 안전한 암호인 양자내성암호에 관한 공모전을 개최하였다. 양자 컴퓨터 환경에서 암호 분석을 통해 암호의 보안 강도를 확인할 수 있는데, 이를 위해서는 암호를 양자회로로 구현해야한다. 본 논문에서는 NIST PQC 공모전의 4 라운드 후보 알고리즘인 HQC (Hamming Quasi-Cyclic)의 PKE (Public Key Encryption) 버전에 대한 키 생성 및 인코딩 연산 중 핵심 역할을 하는 바이너리 필드 산술과shortened Reed-Solomon 코드의 인코딩 연산에 대한 최적화된 양자회로 구현을 제안하고, 이를 위해 필요한 자원을 추정한다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서 DSP를 위한 메모리 접근 변수의 저장 방법에 대한 최적화 ILP 알고리즘을 제안하였다. 본 논문은 0-1 ILP 공식을 이용하여 DSP 주소 생성 유닛의 메모리 변수 데이터 레이아웃을 최소화한다. 제약 조건을 기반으로 변수의 메모리 할당 여부를 식별하고, 변수가 지시하는 주소코드를 프로그램 포인터에 등록한다. 프로그램의 처리 순서가 프로그램 포인터에 선언되면, 해당 변수의 주소코드에 대한 자동증감 모드를 적용한다. 주소 레지스터에 대한 로드를 최소화하여 변수의 데이터 레이아웃을 최적화한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 입증하기 위하여 FICO Xpress-MP Modeling Tools을 이용하여 벤치마크에 적용하였다. 벤치마크 적용 결과, 기존의 선언적 주문 메모리 레이아웃보다 제안한 알고리즘을 적용한 최적의 메모리 레이아웃이 주소/수정 레지스터에 대한 로드 수를 감소시켰고, 주소코드의 접근을 줄임으로써, 프로그램의 실행 시간을 단축시켰다.
프로파일링 도구는 프로그램 최적화뿐만 아니라 스케줄링이나 호출 그래프 작성, 프로그램의 부하 분석 등과 같은 많은 분야에서 이용되고 있다. 이 논문에서는 한국에서 많이 사용되는 운영체제인 윈도우즈 상에서 동작하며 실행 코드만으로 분석이 가능한 프로파일링 도구에 대해 알아본다. 특히 윈도우즈 상에서 동작하는 유명한 프로파일링 도구인 Very Sleepy, 리소스 모니터, PIX, CodeAnalyst, PCM의 특징에 대해 알아본다. 그리고 프로파일링 도구의 특징을 이용해 특정 상황에 적합한 프로파일링 도구를 제안한다.
본 연구에서는 항만 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 최적화와 관련된 요소와 트럭 운전기사와 터미널 사이의 협상과 관련된 요소를 새로운 방식으로 고려한 중장기 및 실시간 스케줄링 모델을 제시한다. 중장기 스케줄링 모델은 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 스케줄링 모델은 알파고 제로의 원리와 베이즈 정리를 이용하여 구현했다. 실험 결과 제시된 알파고 제로를 이용한 실시간 스케줄링 시스템이 화물차 평균 지연시간을 30분에서 4분으로 대폭 줄여 지연 시간을 최소화하는 것을 입증했다. 실험 관련 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있다 : https://github.com/yulleta/Application_of_AlphaGo-Zero_to_port_arrival_scheduling
기업에서는 급속한 컴퓨터 환경 변화 및 사용자 요구 증가 등의 요구들에 대응하기 위하여 많은 시간과 비용을 들여 기 개발되어 운영중인 시스템을 유지보수 한다. 하지만 대부분 임시적인 이러한 작업들은 많은 코드의 중복과 최적화 되지 않은 시스템 구조를 산출하여 결국에는 전체적인 성능 저하를 가져오는 등의 문제를 발생시키게 된다. 또한 초기 개발 후 다른 개발자에 의해 작성된 코드는 개발관련 문서의 분실 및 부족, 기존 시스템 개발자의 부재 등의 문제로 코드의 이해와 재사용의 어려움 등의 한계점을 갖게 되었다. 이번 연구는 이러한 코드 재사용의 한계를 극복하기 위하여 객체단위를 재사용 할 수 잇는 객체지향 기반의 Refactoring 프로세스를 제시하고, 이를 D사에서 개발한 윈도우 시스템 개발 도구인 D2D에 적용한다. 또한 이의 과정에서 얻어진 시스템 성능 향상과 개발 및 유지보수 비용의 감소, 구조와 클래스들의 최적화 등의 실제적인 효과 증대 사례를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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