• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권8호
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• pp.741-751
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallelism)을 적극적으로 활용하기 위해서는 명령들 사이에 존재하는 제어 종속관계 및 데이타 종속관계를 극복하는 것이 필수적이다. 데이타 값 예측은 하나의 명령 결과가 생성되기 전에 미리 결과 값을 예측하고 이 예측된 결과를 사용하여 데이타 종속관계가 있는 명령들을 투기적으로 실행(speculative execution)하는 기법이다. 본 논문에서는 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이타 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 최근 값 예측기, 스트라이드 예측기 및 2 단계 예측기를 결합한 혼합형으로 구성되며, 예측되는 명령은 하드웨어에 의한 동적 분류에 의해 각 예측기로 할당된다. 각 명령들의 특성에 따라 각 예측기로 실행 시에 동적 분류됨으로써 각 예측기는 기존의 혼합형 방식보다도 더욱 효과적으로 활용될 수 있다. 제안된 방식의 타당성 검증을 위해 실행구동방식(execution-driven) 시뮬레이터를 사용하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하여 비교한다. 실험 결과 Instruction Per Cycle 비교실험에서 2 단계 예측기 보다 0.36, 혼합형 예측기 보다 0.0l8의 성능을 보였고, 제안된 방식이 기존의 혼합형 방식보다 예측 정확도가 평균 16%가 향상되었고, 하드웨어 비용을 측정한 결과 45%의 감소효과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.107-115
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• 2002

데이타 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 여러 결과값 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 혼합형 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절한(stale) 데이타로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 또한 정적 분류 정보를 사용하여 명령의 반입시 적절한 예측기에 할당함으로써 예상 정확도를 더욱 향상시키며, 하드웨어 비용을 효율적으로 감소시키도록 하였다. 5개의 SPECint 95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 16-이슈 폭에서 모험적 갱신을 사용한 평균 예상 정확도는 73%의 실험 결과가 나왔으며, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 예상 정확도가 88%로 증가된 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.21-23
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• 1998

본 논문에서 ILP (Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hydrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing 을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.865-867
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• 2001

데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 여러 결과값 예측기의 장점을 이용하여 놓은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 혼합형 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절한(Stale) 데이터로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 또한 정적 분류 정보를 사용하여 명령의 반입시 적절한 예측기에 할당함으로써 예상 정확도를 더욱 향상시키며, 하드웨어 비용을 효율적으로 감소시키도록 하였다. 5개의 SPECint 95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 16-이슈 폭에서 모험적 갱신을 사용한 평균 예상 정확도는 73%의 실험 결과가 나왔으며, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 예상 정확도가 88%로 증가된 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.682-684
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• 2002

최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권10호
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• pp.569-578
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• 2003

데이타 종속성은 명령어 수준 병렬성을 향상시키는데 중요한 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이타 종속을 제거하기 위하여 결과 값을 예상하는 방법이 연구되고 있다. 혼합형 결과 값 예측기는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만, 동일한 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 엔트리를 갖게되어 높은 하드웨어의 비용을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정적 및 동적 분류 정보를 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 결과 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 반입 단계 동안 정적 분류 정보를 사용하여 적절한 예측기에 할당함으로써 테이블 크기를 효과적으로 감소시켰고 예상정확도를 향상시켰다. 또한 제안된 예측기는 동적 분류를 사용하여“Unknown”유형의 명령어에 가장 적절한 예측방법을 선택하도록 하여 예상 정확도를 더욱 향상시켰다. SimpleScaiar/PISA 툴셋과 SPECint95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 평균 예상 정확도가 85.1%, 정적 및 동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.6%의 평균 예상 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.97-103
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• 2009

본 논문에서는 슈퍼스칼라에서 윈도우 크기에 따른 명령 페치율에 따라 혼합형 값 예측기의 성능을 평가한다. 일반적으로, 명령의 데이터 의존성은 명령의 페치수에 따라 증가된다. 그러므로, 명령 페치율이 증가할 때 값 예측기의 성능이 높다고 본다. 이러한 성능은 명령 페치 메카니즘인 컬랩싱 버퍼와 트레이스 캐쉬로 연구한다. 실험결과는 명령 윈도우 크기에 따른 명령 페치율 증가와 혼합형에서 non-tc 와 tc을 적용한 IPC와 예측률의 값 예측기의 성능 효과를 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권6호
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• pp.693-698
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• 2003

야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생성하며, 이러한 기록을 기반으로 다음 경기에 대한 승패예측이 이루어진다. 프로야구 승패 예측에 대한 연구는 많은 사람들에 의해 행해져 왔으나 아직 이렇다할 결과를 얻지 못하고 있는 상태이다. 이처럼 승패 예측이 어려운 이유는 많은 경기 기록들 중 승패 예측에 영향을 주는 요소의 선별이 어렵고, 예측에 사용된 자료들 간의 중복 요인으로 인해 학습 모델의 복잡도만 증가시킬 뿐 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 전문가들의 의견을 바탕으로 학습 요소들을 선택하고, 선택된 자료들을 이용하여 휴리스틱 함수를 구성하였다. 요소들 간의 조합을 통해 예측에 영향을 줄 수 있는 새로운 값을 산출함과 동시에 학습 알고리즘에 사용될 입력 값의 차원을 줄일 수 있는 혼합형 모델을 제안하였다. 그 결과, 학습 알고리즘으로 사용된 역전파 알고리즘의 복잡도를 감소시키고, 프로야구 경기 승패 예측에 있어서도 정확성이 향상되었다.

• 한국추진공학회지
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• 제3권3호
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• pp.1-8
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• 1999

$H_2$O/Kerosene을 사용하여 Unlike 충돌형 인젝터(FOOF형)에서 산화제와 연료의 운동량비 변화에 따른 혼합효율을 측정하였다. 모의 추진제의 운동량비 1.5(총혼합비 1.89)에서 혼합성능은 최대 값을 나타내었으며 모의 추진제의 실험결과는 실제 추진제인 LOX/Kerosene에 적용하여 혼합특성속도 효율을 예측하였다 연구 결과 혼합특성속도 효율은 운동량비 2.0에서 최대 값을 나타내었다. 이러한 예측은 실제 연소실험을 통하여 얻어진 연소효율과 약간의 차이는 있으나 초기설계자료로서 충분한 가치가 있는 것으로 판단된다.

• 한국진공학회지
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• 제2권1호
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• pp.41-49
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• 1993

두 층으로 이루어진 박막에서 이온선 혼합에 의해 형성되는 결정상 및 비정질상을 예측할 수 있는 새로운 모델을 제시하였다. 기존의 예측 모델과는 달리, 이온선 혼합 공정에서의 확산메카니즘에 영향을 미치는 변수로서 각 원소의 응집에너지와 침입형자리 크기 그리고, 이온반경을 이용하였다. 비정질상 형상 여부를 결정하는 인자로서 ADF(amorphization determinating factor)를 새로 정의하여 다음과 같이 모델식을 세웠다. 즉, ADF=C1(RB-rA)＋C2(Ecoh, max/Ecoh, min)＋$\alpha$이다. ADF가 양의 갓을 갖는 계는 이온선 혼합에 의해 비정질상이 형성되며 ADF가 음의 값을 갖는 계는 비정질상이 형성되지 않는다. 70여 가지의 금속/금속 및 금속/실리콘계에 대한 실험결과로부터 본 모델을 검증하였으며 아직까지 실험결과가 부족한 몇 가지 금속/실리콘계에 대해서 본 모델을 이용하여 비정질상 형성 여부를 예측하였다.