캐쉬 메모리 시스템의 성능 측정 방법으로 이제까지 널리 사용되고 있는 방법이 트레이스 구동 시뮬레이션이다. 트레이스 구동 시뮬레이션의 정확성은 사용하는 트레이스의 크기, 포함된 정보의 종류 등에 의해서 크게 영향을 받는다. 이에 따라 보다 정확한 트레이스를 생성하기 위해 많은 방법들이 제안되었으며 그 중 하드웨어 모니터링 기법에 의해서 얻어진 트레이스는 응용 프로그램의 메모리 참조에 대한 정보뿐만 아니라, 문맥교환이나 시스템 프로그램의 메모리 참조에 대한 정보, 메모리 참조가 발생한 시간 정보 등을 가진다는 장점을 갖는다. 그러나 하드웨어 모니터링 시스템은 트레이스를 생성하기 위한 시스템에 따라서 설계가 변화되어야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 모니터링 시스템의 단점을 완화하기 위해서 EPLD(Erasable Programmable Logic Device)를 사용하여 트레이스 생성 시스템을 구성하여, 보다 간단한 수정으로 여러 시스템에서 트레이스 생성이 가능한 하드웨어 시스템을 설계하였다. 또한 제작된 트레이스 생성 시스템은 66Mhz의 고속 버스 시스템에서 동작할 수 있는 특징을 갖는다.
최근 플래시 메모리는 여러 장점들 때문에 다양한 휴대기기에서 많이 사용되고 있다. 반면 내구성에 약점을 갖고 있는 플래시 메모리의 특성 때문에 최대한 소거 동작을 적게 하여 오랫동안 사용하는 FTL 알고리즘을 개발하는 연구가 필요하다. 이러한 FTL 알고리즘을 실험하고 평가하기 위해서 트레이스 데이터를 연구에 활용하는 일이 많아지면서, 쉽게 트레이스 데이터에 대한 분석도구를 개발하였다. 우리는 트레이스 데이터를 다양한 그래프로 그려주고 통계치를 산출해주는 도구를 개발하였고, 이를 바탕으로 트레이스 분석 작업을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 마찬가지로 이러한 도구는 버퍼 교체정책을 실험하고 평가하는 일에도 사용 될수 있다. 그리고 각 그래프를 설명하면서 트레이스에 데이터 대한 설명과 함께 분석을 통하여 버퍼교체 알고리즘 및 FTL 알고리즘에 어떻게 활용 할 수 있는지 설명하였다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 정적 API 트레이스 정보를 이용하여 자바 클래스 도용을 탐지하는 방법을 제안한다. 정적 API 트레이스를 생성할 때 제어 흐름을 분석하여 버스마크의 강인성을 높였고, 트레이스를 비교할 때 준전체 정렬 방법을 사용하여 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰성을 높였다. XML Parser 패키지에 대한 신뢰도와 강인도 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 정적 API 트레이스 버스마크가 자바 클래스 도용을 탐지하는데 있어서 기존의 버스마크들보다 효과적임을 보였다.
소프트웨어 공학 관점에서 트레이싱은 프로그램의 실행 정보를 기록하는 로깅의 특수한 형태이다. 엄청난 데이터를 실시간으로 생성하고 디코딩해야 하는 트레이서의 특징상 전용 하드웨어를 사용하는 트레이서가 많이 사용되고 있다. Intel(R) PT는 전용 하드웨어를 사용하여 각 하드웨어 쓰레드에서 소프트웨어 실행에 대한 모든 정보를 기록한다. 소프트웨어 실행이 완료되면 PT는 해당 소프트웨어의 트레이스 데이터를 처리하여 정확한 프로그램 흐름을 재구성할 수 있다. 하드웨어 트레이스 프로그램은 운영체제에 통합되어 사용할 수 있으나 윈도우 시스템의 경우에는 커널 개방과 같은 문제로 인하여 긴밀한 통합은 이루어지지 않고 있다. 또한, 단일 프로세스만 트레이스 할 수 있고 다중 프로세스 스트림을 트레이스 하는 방법은 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 윈도우 환경에서 다중 프로세스 스트림을 트레이스 지원이 가능하도록 기존의 PT 트레이스 프로그램을 확장하는 방안을 제안하였다.
최근 인터넷의 급속한 성장으로 Web TV, PDA 및 Web phone과 같은 장치들이 인터넷에 연결되기 시작하고 있다. 그러나, 이러한 장치들은 복잡한 실시간 응용 시스템을 지원하기 위해 RTOS와 같은 실시간 운영체제가 필요로 하게 되었으며, 특히, 내장형 인터넷 응용 시스템을 개발하기 위한 디버거 등과 같은 적절한 도구들의 부족으로 개발하는데 어려움을 겪고 있다. 이에, 본 논문에서는 Qplus-T 실시간 운영 체제 내장형 시스템을 위한 새로운 트레이스포인트 디버깅 도구를 제안하다. 이 도구는 타이밍 트레이스포인트들을 이용하여 실시간 응용 소프트웨어의 디버깅을 쉽게 한다. 전통적인 브레이크포인트 디버거에 비해, 이 트레이스포인트 디버거는 온라인 및 오프라인 분석을 위해 응용 프로그램의 데이터를 동적으로 수집하고 기록하는 기능을 제공한다. 그리고, 응용프로그램의 실행을 멈추거나 원래의 실행 속도에 참견이 거의 없이 실행중인 응용프로그램의 변수들에 새로운 값을 할당해 보기 위한 수단으로도 제공된다. 본 논문에서 제시하는 트레이스포인트 디버거는 Qplus-T 인터넷 응용프로그램과 같은 타겟 실시간 응용 프로그램에 수많은 모니터링 트레이스포인트들을 추가하기 위한 효과적인 방법을 제공하며, 실행 중에 응용프로 그램의 행위를 모니터하고 분석하기 위한 트레이스포인트를 설정할 수 있다. 또한, RTL(Real-Time Logic) 표현을 이용하여 타이밍 문제를 명세화하고 검출할 수 있어 기존 트레이스포인트 디버거와는 다르다.
동해 울릉분지에서 가스하이드레이트 탐사를 목적으로 획득된 탄성파 중합 자료에 다음 세 가지의 디컨볼루션을 적용하여 지층경계면을 분해하는 특성을 분석하였다: (1) 트레이스별 최소위상 스파이킹 디컨볼루션 (2) 트레이스 평균 최소위상 디컨볼루션 (3) 검층자료를 이용한 디컨볼루션. 트레이스별 최소위상 스파이킹 디컨볼루션의 경우 수직 분해능은 증가하지만 수평 연장성이 감소하는 경향을 보였다. 각 트레이스에서 구한 최소위상 파형요소를 평균하여 구한 대표 파형요소를 이용하는 두 번째 방법은 전체적으로 트레이스별 스파이킹 디컨볼루션의 결과와 비슷하지만 해저면 모방 반사면이 보다 연속적이고 일관된 결과를 보이며 하부 반사면들이 더 뚜렷하게 나타난다. 세 번째 방법의 결과는 쇄설류 퇴적체 내부가 좀 더 상세하게 나타나며 해저면과 해저면 모방 반사면의 파형이 이상적 영위상 형태를 보이며 반사면의 연속성이 향상되었음을 보여준다. 이러한 특성은 가스하이드레이트 안정영역의 하부경계를 지시하는 해저면 모방 반사면의 진폭특성분석과 퇴적상 해석을 향상시키므로 탐사 지역의 가스하이드레이트 분포와 자원량을 정확히 추정하는 데에 도움을 준다.
육상 및 해상 탐사를 할 경우 음원에 따른 수진기는 등간격으로 설치한다. 수진기의 간격을 좁게 설정하여 탐사를 할 경우 자료 획득 과정에서 많은 비용 및 시간이 소요되므로 일반적으로 적절한 간격으로 배치한다. 수진기 간격이 넓으면 공간 알리아싱이 발생한다. 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료를 이용해 자료 처리를 할 경우 좋은 결과를 얻을 수 없다. 이러한 경우 자료 처리 과정에서 트레이스 보간을 이용하여 자료 처리 결과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 공간 알리아싱이 생긴 탄성파 자료 처리에 많이 이용되는 트레이스 보간법 중에서 복잡한 지하구조의 경사에 대한 정보 없이 보간이 가능한 Spitz의 보간 방법을 적용하였다. 주파수-공간 영역에서 선형 이벤트가 존재하는 등간격으로 이루어진 트레이스에 대하여 예측 필터와 기존의 트레이스를 이용하여 새로운 트레이스를 보간하였다. 본 알고리즘을 인공합성 탄성파 자료, 무작위 잡음을 넣은 인공합성 탄성파 자료, 실제 탐사를 통해 얻은 자료에 적용하여 알고리즘의 적용성을 검토하였다. 보간 수행 후에는 동일한 수진기 배열에 대하여 수행전보다 수진기의 간격이 좁아지고 수진기의 개수가 늘어난 효과를 얻었다. 또한 보간된 트레이스간의 이벤트의 연속성도 증가되었다. 이와 같은 보간법을 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료에 이용하면 구조보정을 통하여 향상된 영상을 얻을 수 있을 것이라 생각된다.
모바일 분야의 발전으로 인해 낸드 플래시 메모리의 사용이 급증하였다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 수명에 제한이 있어서 수명을 예측하기 위한 연구가 진행되고 있다. 낸드 플래시 메모리의 수명에 큰 영향을 주는 요소 중 하나가 워크로드인데, 모바일 환경에서의 워크로드 분석 연구는 미비하다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하면서 발생하는 트레이스를 수집하고, 모바일 환경에서의 워크로드 분포를 분석하였다. 수집한 트레이스는 hotness 그룹을 3개로 분류할 수 있다. 또한 트레이스의 분포는 무거운 꼬리를 가지는 형태이다. 본 논문은 이를 Pareto, Lognormal, Weibull 분포에 피팅하였고, 그 결과 Pareto 분포에 가장 가까운 것을 확인하였다.
천부 탄성파 탐사 기록에서 신호부를 약화시키는 레일리파를 제거하고, 초동 인지가 어려운 S파 신호를 강화하는 방법을 제시하고자 다성분 복소트레이스 분석법에 기초한 분극 필터를 작성하였다. 이 분극필터의 효율성을 시험하기 위해서 단순한 수평 2층 모델 자료를 유한차분법으로 합성하였다. 그 결과 타원운동을 하는 레일리파가 비교적 잘 제거되고 선형운동의 P파와 S파도 효과적으로 분리됨을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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