본 논문에서는 코드북 학습 알고리듬의 대표적인 LBG 알고리듬의 탐색시간을 줄이기 위한 새로운 고속 학습 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 각 학습데이타가 모든 코드워드를 탐색하지 않고, 먼저 첫 번째 단계에서 각 학습데이타의 주위에 있는 일정한 개수의 코드워드에 대한 인덱스(index) 정보를 저장하고, 다음 단계에서부터는 이 인덱스가 가리키는 코드워드만을 탐색대상으로 함으로써 학습시간을 줄이는 것이다. 제안한 알고리듬을 기존의 고속 탐색 알고리듬인 FSLBG 알고리듬과 비교하면 제안한 알고리듬이 더 짧은 학습시간으로 더 좋은 성능을 갖는 코드북을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 제안한 알고리듬을 LBG 알고리듬과 비교하면 영상데이타에 대해 코드북의 크기가 256인 경우에는 약 6%, 코드북의 크기가 1024인 경우에는 약 1.6%인 16개의 코드워드만을 탐색대상으로 해서 PSNR(peak signal-to-noise ratio)면에서 거의 성능이 같은 코드북을 생성할 수 있음을 보이고 있다.
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.
본 논문에서는 재분배된 크리프 응력을 근사적으로 접근하기 위해 크리프 해석에 비해 비교적 간단한 탄성 및 탄성-소성 해석법을 사용하여 그 결과와 비교하였다. 탄성해석 결과를 이용하여 $M_{\alpha}-tangent$ method의 Primary Stress와 ASME 코드의 $P_L+P_b/K_t$를 구하였고 탄성-소성 해석 결과를 이용하여 R5 코드의 ${\sigma}^R_{ref}$ 를 구하였다. 용접 형상이 있는 십자 모양의 판 형상에 굽힘 하중, 단축인장 및 이축인장이 작용하는 경우와 r/t가 5, 20인 곡관에 굽힘 하중 및 내압이 작용하는 경우 등 여러 형상에 대한 해석을 수행하였다. 요소 민감도 확인을 위해서는 판 형상에 굽힘 하중이 가해 지는 경우 여러 요소 크기에 대한 해석을 수행하였다. 간략 해석 결과는 크리프 응력과 큰 차이를 보이지 않았지만, $M_{\alpha}-tangent$ method의 경우 요소 크기에 민감하고 ASME코드와 R5코드의 결과는 요소 크기에 민감하지 않았다.
일반적으로 코드 모션 알고리즘은 계산적 최적화와 레지스터 과부하와 연관되는 실행시간 최적화를 수행 한다. 본 논문은 계산적 최적화와 수명적 최적화에 더하여 코드의 크기를 고려하는 희소 코드 모션 알고리즘을 제안한다. 희소 코드 모션 알고리즘에서 BCM 알고리즘은 계산적으로 최적 코드 모션을 수행하고, LCM 알고리즘은 레지스터 과부하를 감소시킨다. 희소 코드 모션 알고리즘은 블필요한 코드 모션을 억제시키기 때문에 계산적으로나 수명적으로 최적인 알고리즘이다. 희소 코드 모션 알고리즘은 성능평가를 통하여 기존의 연구보다 프로그램의 능률 및 실행시간을 향상시켰다.
머신러닝 기법을 다양한 분야에 사용되는 연구가 한창이다. 본 논문에서는 악성 코드의 분류 시스템에 머신러닝 기법을 적용하였다. 악성 코드 파일을 적당한 크기로 이미지화하여 텐서 플로우의 인셉션 V3에 적용하였다. 실험 결과, 이미지의 사이즈 조정과 파라미터 조정을 통해 매우 만족할 만한 수준으로 악성 코드를 잘 분류함을 확인할 수 있었다.
자바 바이트코드는 타겟 머신이 아닌 자바 가상머신 상에서 동작된다. 이러한 자바 바이트코드는 바이너리 코드보다 고수준 표현을 사용하고 있어서 대부분의 자바 바이트 코드는 다시 자바 소스 파일로 바꿀 수도 있다. 난독화란 기본적으로 코드를 이해하기 어렵게 만드는 기술을 의미한다. 자바 코드의 보호를 위해서는 난독화가 사용될 수 있다. 그러나 프로그램을 복잡하게 만드는 난독화 기법은 대부분 프로그램의 크기를 증가시키고 실행 속도 또한 느려지게 만드는 원인이 된다. 본 논문에서는 대입문 병합 기법을 이용한 효율적인 자바 난독화 기법을 새롭게 제안한다. 대입문 병합 기법이 적용되면 대입문에 부작용(side effects)이 추가되어 대입문을 이해하기 어렵게 된다. 추가적으로 바이트코드의 크기가 줄어드는 장점도 있다.
안전중요 소프트웨어 코드의 검증은 1%의 잠재적 가능성을 가진 오류조차 허용하지 않는 철저한 검증방식을 요구한다. 이러한 요구에 부응하여 최근 수학적 모델을 사용한 정형검증 기법이 코드검증에 활발하게 적용되고 있으나, 코드의 복잡도와 크기의 증가에 따른 검증비용의 기하급수적 증가가 해결과제로 부각되어왔다. 본 연구에서는 검증하고자 하는 특성을 중심으로 검증대상 코드를 추출, 정형검증의 대상을 자동으로 축소하는 코드추출기를 개발하였다. 개발된 코드추출기는 자동차 전장용 운영체제의 검증에 보조적으로 활용되어 검증비용을 90% 이상 절감하고 검증 사용성을 높이는데 기여하였다.
자바 프로그래밍 언어는 웹 브라우저에서 실행되는 작은 크기의 응용 프로그램 수행에서는 실행 속도 문제가 중요한 요소가 아니지만 대형 프로그램의 수행에서는 실행 속도가 현저히 저하되는 단점을 지니고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전통적인 컴파일 방법을 사용하여 바이트코드를 특정 프로세서에서 수행될 수 있는 목적기계 코드로 변환하는 다양한 연구가 진행중이다. 본 연구에서도 자바 응용 프로그램의 실행 속도의 개선을 위해 바이트코드로부터 직접 i386코드를 생성하는 네이티브 코드 생성 시스템을 위한 중간 코드 변환기를 설계하고 구현한다. 중간 코드 변환기는 자바 언어 의 중간 코드인 *.class 파일을 입력으로 받아 레지스터 기반의 중간 코드로 변환한다.
동적 코드 분석 도구는 동적 컴파일(Just-in-Time Compile)을 통한 코드 변환 기술을 이용하여 응용프로그램 실행 중 기계어 수준의 코드를 분석한다. 기존의 동적 코드 분석 도구는 변환과정에서의 부하가 크기 때문에 리얼타임 프로그램에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 기존 동적 코드 분석 도구의 동적 컴파일 기법과 컴파일 프레임워크인 LLVM의 동적 컴파일 기법의 성능을 비교, 분석하였다. 이를 통해 LLVM의 동적 컴파일 기법을 이용한 높은 수행 성능을 가진 동적 코드 분석 도구의 설계 방안을 모색한다.
자바 프로그래밍 언어는 웹 브라우저에서 실행되는 작은 크기의 응용 프로그램 수행에서는 실행 속도문제가 중요한 요소가 아니지만 대형 프로그램의 수행에서는 실행 속도가 현저히 저하되는 단점을 지니고있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전통적인 컴파일 방법을 사용하여 바이트코드를 특정 프로세서에 적합한 목적기계 코드로 변환하는 다양만 연구가 진행중이다. ; 연구에서도 자바 응용 프로그램의 실행 속도의 개선을 위해 바이트코드로부터 직접 i386 코드를 생성하는 네이티브 코드 생성 시스템을 위한 중간 언어 변환기를 설계하고 구현한다. 중간 언어 변환기는 자바 언어의 중간 언어인 *.class 파일을 입력으로 받아 레지스터 기반의 중간 언어로 변환한다. 변환한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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