슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성 (Instruction Level Parallesim, ILP)을 향상시키는 기법이다. 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블의 갱신이 테이블의 참조 속도를 따라가지 못하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때까지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 스트라이드 값 예측기를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마트를 시뮬레이션하고 제안된 스트라이드 모험적 갱신(stride speculative update)이 기존의 스트라이드 예측기 보다 성능이 향상됨을 보인다.
정보통신의 발전에 따라 컴퓨터 및 주변 장치간에 칼라를 정확히 재생할 수 있는 능력이 산업 경쟁력에 중요한 요소로 부상하고 있다. 본 논문에서는 모니터 상의 이미지를 프린터로 인쇄하기 위하여 사용되는 기존의 참조테이블(Look Up Table) 방식을 살펴보고 이 기능을 대체할 수 있는 신경회로망에 의한 칼라보정 매핑 방법을 제안하였다. 참조테이블 방식에서는 3차원으로 구성된 테이블을 구성하기가 쉽지 않고 구간 사이의 칼라값은 보간법을 써서 구해야 한다. 신경회로망에 의한 방법에서는 일단 학습을 완료하면 실시간으로 칼라를 보정해 주는 장점이 있다. 실험에서는 두 가지 방법에 의한 칼라 샘플의 모델을 통한 결과 값을 비교해 보고 상호간의 장단점과 성능 향상을 위한 방법을 토의하였다.
스트림 데이터는 고속으로 생성되고 용량이 방대하여 저장하기 힘들며 데이터가 흘러가는 가운데 분석해야 하므로 기존 데이터 분석 방식을 그대로 사용하기는 어렵다. 본 연구에서는 스트림 데이터 분석 연산중의 하나인 다차원 집계 연산을 고속으로 처리하는 방법을 제안한다. 기존 연구들과 마찬가지로 스트림 데이터를 시간 차원 기준으로 윈도우 단위로 나누고, 각 윈도우마다 독립적인 집계 연산을 하도록 하였으며, 생성하고자 하는 집계 테이블들은 스트림 데이터가 입력되기 전에 미리 결정된다고 가정하였다. 정렬되지 않은 스트림 데이터를 고속으로 집계하기 위해 본 연구에서는 배열과 AVL 트리 구조를 혼합하여 사용하였다. 이 방법은 생성할 집계 테이블들 선택이 자유롭고, 집계 테이블들 전체가 메모리에 상주할 수 없을 정도로 큰 경우도 집계 연산을 실행할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 KRISTAL2000을 성능 향상시킨 KRISTAL2002의 특징을 간략히 소개하고 KRISTAL2002와 성능을 비교 분석한다. 개선된 부분 중에서 KRISTAL2000 시스템의 단점이었든 하나의 데몬으로 하나의 테이블 밖에 지원하지 못하던 기능을 KRISTAL2002에서는 하나의 데몬이 여러개의 테이블들을 검색 지원한다. 본 논문에서는 다중 테이블을 이용하여 KRISTAL2002의 성능을 실험하고 그 결과를 비교 분석하였다.
통합 테스트 단계에서 검사팀에 의해 일반적으로 사용되는 테스트 시나리오는 요구분석 및 설계단계에서 도출된 각종 명세서를 기반으로 하여 작성된다. 본 논문에서는 이런 테스트 시나리오를 작성할 때 오류를 최소화하기 위한 테이블 분석방법을 제시한다. 이를 이용하면 통합 테스트 단계에서 특별한 검토과정 없이 요구분석 및 설계단계에서 얻어진 명세서에 의존해서 테스트 시나리오를 작성하는 방법에 비해 테이블 정보에 대한 오류를 최소화함으로써 테스트 능률향상 뿐 아니라 테스트 비용을 크게 줄일 수 있다. 이를 바탕으로 통합 테스트를 수행한다면 보다 정확한 테스트가 가능하므로 최종산출물인 소프트웨어에 대한 품질을 향상시킬 수 있다.
시맨틱 웹의 구현을 위한 수단으로 RDF 및 기타 기반 기술이 사용되고 있다. 이에 따라, 방대한 RDF 데이터의 효율적인 관리를 위한 연구들이 최근 활발하게 국내외에서 진행 중이다. 기존의 많은 연구들은 관계형 데이터베이스 시스템을 이용하여 트리플 형태의 RDF 데이터의 저장하는 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 하나의 대규모 테이블상에 RDF 데이터를 저장하므로 데이터 관리측면에서 장점이 있으나 질의 처리 측면에서 볼 때 항상 테이블 전체를 접근해야 하므로 검색 성능이 저하될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 질의 처리 성능을 높이기 위해 프로퍼티를 기반으로 RDF 데이터를 절러 개의 테이블로 분할 저장하는 기법을 제안한다.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터의 병렬 처리에 사용되는 프로그래밍 모델이다. 조인(join)은 둘 이상의 테이블에서 동일한 애트리뷰트 값을 가지는 레코드들을 결합하는 연산으로, 데이터베이스 분야에서 가장 중요한 연산 중 하나이다. 본 논문은 맵리듀스를 이용하여 다중 조인(multi-way)을 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. n개 테이블의 다중 조인을 처리하기 위해 기존 방법은 2-way 조인을 수행하는 맵리듀스 잡을 (n-1)번 수행하거나, 레코드들을 중복시켜 n개 테이블의 조인을 1 개의 맵리듀스 잡으로 한 번에 처리한다. 하지만 전자는 맵리듀스 잡을 (n-1)번 수행해야 하며, 후자는 레코드들을 상당히 많이 중복시켜야 한다는 단점이 있다. 본 논문은 레코드를 전혀 중복시키지 않고도 ${\lceil}{\log}_2n{\rceil}$개의 맵리듀스 잡만으로 다중 조인을 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안 방법은 기존 방법에 대해 다중 조인을 더 빠르게 처리함을 보인다.
이 논문은 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 공간 조인 연산 과정 중 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 관련 연구는 Spatial Hash Join(SHJ)과 Scalable Sweeping-Based Spatial Join(SSSJ) 알고리즘이 대표적이다. 하지만 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중 분포할 경우 성능이 급격히 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 SHJ 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 특성을 이용한 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. 기존 SHJ 알고리즘과의 차이점은 입력 데이터 집합을 버킷에 할당할 때 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 I/O 성능의 향상을 위해 우수한 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 끝으로 이 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능은 실제 Tiger/line 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 SHJ와 SSSJ 알고리즘 보다 편중된 입력 테이블의 조인 연산에 대해 월등히 우수함이 검증되었다.
본 논문에서는 메타 테이블(meta table)을 이용한 광선(ray)과 삼각형(triangle)들의 교차검사를 할 수 있는 효율적인 레이트레이싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 kd-tree 탐색은 깊이 우선 탐색을 하면서 이미 방문했던 노드들을 방문하지 않기 위해서 스택을 이용하는 방법을 택하고 있는데, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 스택을 사용하지 않고 읽기 전용으로만 쓰이는 메타 테이블을 둠으로써 기존의 트리 탐색 과정보다 효율적으로 트리의 리프 노드들에 접근할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안된 레이트레이싱 알고리즘이 기존의 kd-tree의 트리 탐색보다 노드 방문을 5배 이상 적게 하였고, 이미지 렌더링 시간도 총 2배 정도 향상됨을 볼 수 있었다.
소프트웨어 개발 프로젝트의 위험관리는 프로젝트의 성패를 좌우하는 매우 중요한 영역이다. 그러나 위험관리의 주체가 관리자의 역할을 가진 사람들에 의해 진행되고, 방법론이나 지침에서 제시하고 있는 위험관리 또한 여러 활동들과 산출물이 실제 위험관리정보를 필요로 하는 개발자들에게는 적절하게 연결이 되지 않고 있어서 개발자들이 필요한 정보를 파악하기에 문제점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 개발자들을 위한 위험관리방법으로, 요구사항추적테이블이라는 양식과 위험관리리스트간의 연결방안을 제안한다. 요구사항추적테이블은 소프트웨어 개발 생명주기 전체 과정에서 활용하고 있으며 개발자들이 사용하기 쉬운 양식이므로 요구사항추적테이블과 위험관리리스트를 연결하는 것으로 개발자들로 하여금 위험에 대한 정보를 파악하기 용이하게 하여 설계와 구현 시 관련 위험에 대해 예측이 가능하며 대처방안을 사전에 고려할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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