조건 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신(commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 이를 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존 분기예측기에 age_Counter를 추가하여 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 이를 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. SimpleScalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘은 GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 $9.21\%$와 $2.14\%$가 개선되었고, IPC는 $18.08\%$와 $8.75\%$ 개선되었다.
조건 분기예측은 프로세서 성능 개선을 위한 중요한 기술이다 그러나, 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. 따라서 높은 정확도를 갖는 분기 예측기는 좋은 성능을 갖는 프로세서를 위해 중요하다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신 (commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 그런 문제를 해결하기 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구의 필요성이 제시되었고, 연구 되었다. 본 논문에서는 분기예측실패 발생 후 분기 히스토리를 복구하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. 제안한 복구 메커니즘은 기존 분기예측기에 age_counter를 추가하고 분기 히스토리 레지스터 크기를 2배로 확장시킨다. age_counter는 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용한다. Simplescalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘을 gshare와 GAg 예측기에 적용하였을 때 예측 정확도와 프로세서 성능을 개선시킬 수 있었음 을 보여준다. GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 9.21$\%$와 2.14$\%$가 개선되었고, WC는 18.08$\%$와 8.75$\%$ 개선되었다.
빅 히스토리(거대사)는 빅뱅부터 생명과 인류의 등장, 그리고 문명에 이르기까지 인문학과 자연과학을 모두 아우르는 융합 학문분야로, 최근 들어 중등 및 고등 교육기관 교육자들의 관심을 차츰 받고 있는 분야이다. 미국에서는 현재 빌 게이츠의 지원 아래 '빅 히스토리 프로젝트'를 운영하며 중등학교 교사들이 이용할 수 있는 자료를 구축하고 제공하는 등 활발한 교육 및 연구가 이루어지고 있지만, 아직 우리나라에서는 관련 연구가 교육이 활발히 이루어지고 있지는 않다. 이번 연구에서 우리는 1) 빅 히스토리 프로젝트, 2) 새로운 모습으로 올해 소개된 다큐멘터리 '코스모스', 3) 빅 히스토리 관련 서적들의 콘텐츠를 정리하고, 이들을 시대별, 주제별, 그리고 소주제별로 분류하여 얼마나 다양한 방법으로 접근할 수 있는지 보일 것이다. 향후에는 이 콘텐츠를 대학의 교양교육과정에서 어떻게 이용할 수 있는지를 제시하는 것이 목표이다.
이동 통신 시스템의 가장 큰 특징 중의 하나가 이동노드의 이동성을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다. 그러나 핸드오프 시에 발생되는 패킷의 손실은 지연에 민감하거나 또는 실 시간성을 요하는 서비스에서 요구하는 조건을 만족시키지 못할 경우가 있다. 이에 이동노드가 외부 네드워크로 이동하는 경우 낮은 지연을 가지는 핸드오프 방법으로 사전등록 핸드오프 방법이 있다. 사전등록 핸드오프는 히스토리 파일에 있는 임의의 한 이동노드가 전에 방문한 셀들에 대한 정보를 사용하여 이동 전에 등록에 관한 패킷을 다음 이동할 셀 외부에이전트에게 미리 전송하고 이동을 하는 방법이다. 그러나 히스토리 파일은 이동노드가 외부네트워크를 방문했던 횟수대로 구성되기 때문에 이를 사용했을 때 잘못된 이동 예측이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이동노드의 외부 네트워크 방문 히스토리를 현 이동노드가 위치한 셀의 기준 값을 고려하고, 방향그래프(Directed graph) 형식으로 작성한 히스토리 파일을 이용하여 잘못된 이동 예측을 방지하는 기법을 제안한다.
웹의 급속한 성장에 따라 웹 정보는 시간적 . 공간적 제약을 받지 않고 널리 활용되어지고 있다. 하지만 기존에 유용하게 사용되던 정보가 어느 순간 삭제가 된다면 더 이상 켈 정보를 이용할 수 없게 된다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 아카이브 시스템에 대한 연구와 좀더 효율적으로 삭제된 웹 정보를 저장하기 위한 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 기법들은 단순히 웹 정보를 저장하는 것에만 초점을 두었기 때문에 저장 공간의 효율성 및 제약성을 전혀 고려하지 않는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 WebBase를 기반으로 하여 레포지토리에서 갱신되는 웹 정보들을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 웹 히스토리 저장 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 웹 히스토리 저장 시스템 설계를 위해 별도의 Crawler를 두지 않고 WebBase를 활용함으로써 웹 정보 수집에 대한 오버헤드를 줄일 수 일고, 삭제되는 웹 정보를 RCS를 통하여 체계적이고 효율적으로 저장함으로써 중요한 웹 정보를 공유할 수 있도록 하였다.
소프트웨어 문서는 논리적인 객체와 객체간의 관계로 이루어진 구조를 가지고 있으며 그 구조가 빈번하게 변경된다. 기존의 소프트웨어 객체 버전 관리에서는 한 객체의 변경이 불필요하게 다른 객체로 전파되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 편집 과정에서 객체에 적용된 연산의 히스토리를 이용하여 소프트웨어 객체의 버전을 효율적으로 관리할 수 있는 모델을 제안하였다. 소프트웨어 객체 편집 과정에서 객체에 적용된 연산을 연산 히스토리에 기록되고 버전 저장과 검색에 이용된다. 객체의 연산 히스토리를 이용한 델타에 의해 저장되고 검색되므로 체크인 과정에서 델타 추출을 위한 비교 과정이 필요 없다. 또, 이 모델은 객체의 생성, 삭제, 변경 연산뿐만 아니라 객체의 이동 연산을 지원함으로써 효율적으로 객체 구조의 변경을 관리할 수 있다.
분기 명령어에 대한 예측 정확도는 시스템의 전체 성능 향상에 중대한 영향을 미친다. 분기 정보의 추측적 사용은 미완료 분기에 대한 히스토리 정보를 추측적으로 사용하여 분기 예측을 수행한다. 이러한 방식은 분기 명령어의 가장 최근 기록을 일관되게 사용할 수 있도록 도와주기 때문에 분기 예측의 정확도 향상에 크게 기여한다. 하지만 미완료 분기 히스토리는 올바르지 못한 정보일 수 있으며, 이런 경우 적절한 복구기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 분기 정보의 추측적 사용에 대한 성능 향상의 정도를 살피고, 분기 정보의 추측적 사용에 대한 필요성을 제시한다. 아울러, 분기 정보의 추측적 사용으로 인해 요구되는 적절한 복구 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전역 분기 히스토리를 사용하는 분기 예측기와 지역 분기 히스토리를 사용하는 분기 예측기에 각각 적용 될 수 있는 방식들이다. 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안된 기법이 최대 5.64%의 성능향상을 제공하였다. 아울러 프로그램 수행의 정확성을 해치지 않으면서 기존의 연구와 비교하여 90% 이상의 하드웨어 요구량의 감소를 가져왔다.
본 논문에서는 의상에 대한 사용자 선호도를 찾아내는 기법에 대하여 기술한다. 의상에 대한 사용자 선호도를 찾기 위해서 의상 데이터에 대해 데이터 모델을 새롭게 제안한다. 이 데이터 모델을 기반으로 사용자의 의상관련 히스토리를 저장한다. 이렇게 저장된 히스토리 정보에 기계 학습 기법 중 최근 각광받고 있는 SVM 기법을 적용하여 사용자 선호도를 찾아내도록 하였다. 이 결과를 다른 학습 기법인 Naive Bayes 기법을 사용하여 의상에 대한 사용자 선호도를 검색한 성능과 비교하여 우리 모델이 더 좋다는 것을 확인하였다. 우리는 5명의 사용자에 대해서 동일한 취향을 갖는 사용자가 몇 명인지에 따라 A(모두 다름), B(2명), C(3명), D(4명), E(모두 같음) 형태별, 사용자별 1000건의 히스토리를 일정한 기준에 따라 생성했다. 그리고 이 중에서 900건을 학습용 데이터, 100건을 검증용 데이터로 선정하여 실험이 진행되었다.
본 논문에서는 변위 필드를 이용해 히스토리 레코드를 생성하는 방법과 히스토리 레코드의 기준이 되는 트리거 블록에 우선 순위를 부여하여 효율적인 캐시 교체를 가능하게 하는 하드웨어 프리페치 기법을 제안한다. 히스토리 레코드의 트리거 블록을 기준으로 히스토리를 생성하기 때문에 프로그램의 시퀀스를 고려할 수 있으며, 히스토리를 변위 값으로 저장하기 때문에 트리거 주소와 변위필드에 저장된 값을 더해 빠르게 명령어 또는 데이터 주소를 프리페치 할 수 있다. 또한, 트리거 블록에 우선순위를 부여하고 캐시 교체 정책으로 랜덤 교체 방법을 사용해 캐시 공간이 가득 찼을 때 우선순위가 낮은 블록부터 랜덤하게 교체하는 방법을 제안한다. 제안하는 하드웨어 프리페처의 성능을 평가하기 위해 메모리 분석 시뮬레이터인 gem5와 PARSEC 벤치마크 프로그램을 사용하였다. 그 결과 비트벡터를 이용해 공간영역을 생성하는 기존의 하드웨어 프리페처와 비교해 L1 데이터 캐시의 미스율은 평균 약 44.5% 감소하였고 L1 명령어 캐시의 미스율은 평균 약 31% 감소하였다. 또한 IPC (Instruction Per Cycle)는 평균 약 23.7% 향상을 보였다.
윈도우 95 운영체제하에서 기계설계에서의 솔리드 모델링을 가능하게 하는 SolidWorks 95라고 불리는 완전히 새로운 소프트웨어가 판매중이다. SolidWorks는 변수설계에 기초한 솔리드 모델링이며 drag-and-drop 기법을 이용하여 임의의 솔리드에 원하는 기능을 부여할 수 있게 하였다. 또 이 소프트웨어는 draft angles, thin-wall shells, variable radius fillets, lofts, sweeps, chamfers, revolved surface 등을 제공하고 있다. 이 소프트웨어에만 있는 기능은 다음과 같다. 파트의 실시간 리쉐이핑, 기능구성용 마법사, 그리고 형상 히스토리 등이다. 형상 히스토리는 개개의 모델에 대한 기능과 서로간의 관계를 수록하며 이를 통해 사용자가 원하는 기능을 빨리 선택하게 할 뿐 아니라, drag-and-drop을 통하여 언제라도 다른 영역에 그 기능을 부여할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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