자바 언어는 빠른 속도로 인터넷 및 분산 응용 분야 등에서 활용되고 있으며 단순히 응용 소프트웨어를 개발할 수 있는 프로그래밍 언어이상으로 활용 범위가 확대되고 있다. 특히, 실행 환경인 자바 가상 기계에 연관되어 다양한 연구가 진행되고 있으며 자바 클래스 파일에 대한 분석 및 응용 분야에 적합한 형태로 정보를 활용할 수 있는 다양한 시도가 진행되고 있다. 자바 언어에 대한 클래스 파일은 소스 프로그램의 의미를 자바 가상 기계에서 실행 가능한 형식으로 변환된 형태이다. 이러한 클래스 파일의 구조 및 실질적인 실행 과정에 대한 분석은 디컴파일러 구성, 소스 프로그램의 디버깅 등에 편리성을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 클래스 파일에 대한 분석을 비롯하여 실제로 실행되는 과정을 보다 시각적으로 표현하기 위한 실행 분석기 개발에 관한 연구이다 이를 위해 클래스 파일의 내용을 GUI 환경에서와 같이 접근 및 표현이 용이하도록 구현하였다. 클래스 파일이 포함하고 있는 정보들을 Constant_Pool 부분, Class_file 부분, Interface 부분, Field 부분, Method 부분, Attribute 부분으로 나뉘어서 나타내도록 해주었다. 또한 클래스 파일의 실행 과정에서 핵심 정보를 저장하고 있는 메소드 영역 정보, 오퍼란드 스택 정보, 지역 변수의 정보를 시각적으로 표현하였다.
로더/링커는 자바 클래스 파일 또는 .NET 환경의 중간 표현인 PE 파일을 입력으로 받아 검증, 레졸루션, 초기화, 실행에 필요한 최적화된 정보 저장 등 실질적인 실행에 필요한 모든 정보 생성 및 무결성을 보장하는 아주 중요한 부분이다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일과 .NET 환경의 PE 파일에 대한 통합 로더/링커 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해, 자바 클래스 파일과 .NET PE 파일 정보를 모두 저장할 수 있는 새로운 실행 파일 포맷(*.evm) 및 메모리 포맷을 설계했으며 저장된 실행 정보를 활용하여 JVM 또는 .NET 환경에서 실행할 수 있도록 링커/로더 시스템을 구현하였다.
JSize 는 유닉스 운영체제의 size 프로그램에 대응하는 자바 등가 프로그램이다. 유닉스 size 프로그램은 실행 파일을 분석하여 그 파일이 메모리에 적재되었을 때 얼마 정도의 코드와 데이터 영역을 차지할지를 예측하게 한다. 마찬가지로 JSize 는 자바 클래스 파일을 분석하여 그 파일이 메모리에 적재되었을 때 얼마 정도의 클래스 영역 메모리를 차지할지를 예측하게 하는 기능을 갖는다. 본 논문은 클래스 파일을 분석하여 얻은 정보로부터 클래스 영역의 크기를 예측할 수 있게 하는 원리에 대해 소개한다. 아울러 실험을 통해 JSize 의 예측 정확성을 실제로 알아보았다.
가상 기계(Virtual Machine; VM)는 언어에 대한 장치 독립성 및 플랫폼 독립성을 지원하는 프로그래밍 실행 환경이다. 현재까지 자바 언어를 위해 JVM, KVM 등이 다양한 환경에서 사용되고 있으며 유사한 가상 기계가 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일(*.class)에서 PDA와 같은 소규모 장치에서 반드시 필요한 요소를 추출하고 실행 효율성을 위해 클래스 파일의 포맷을 재구성한 클래스 파일(*.rclass)을 설계하고 변환기를 개발하였다. 또한 재설계된 클래스 파일을 입력으로 받아 실행 결과를 생성하는 가상기계를 구현하였다.
런타임 실행 압축 기술을 이용하는 안드로이드 패커(packer) 서비스는 덱스클래스로더(DexClassLoader)를 이용하여 원본 어플리케이션으로 전환한다. 하지만 덱스클래스로더의 API 인터페이스는 로드할 덱스(Dalvik EXcutable)의 경로와 컴파일 된 파일의 경로를 입력 받으므로 원본이 파일시스템에 드러나는 문제점이 있다. 따라서 해당 API를 패커 서비스에 그대로 사용하는 것은 안전하지 않다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 덱스클래스로더 API의 컴파일 흐름과 로드 흐름을 변경하여 해결하였다. 이 변경된 실행 흐름으로 인해 컴파일 된 파일을 암호화하여 파일 시스템에 두거나 메모리에만 존재하도록 하고, 이후 로드할 때 복호화 또는 치환을 하여 원본 앱 전환을 가능하게 한다. 제안하는 기법을 통해 원본 파일이 파일시스템에 노출되지 않음으로써 패커의 안정성이 올라갈 것이라 예상한다.
PRAM, FRAM, MRAM 등 스토리지 클래스 메모리(SCM)는 가까운 미래에 접근 속도는 DRAM에 용량은 플래시 메모리에 근접할 것으로 예상된다. 따라서 SCM이 컴퓨터 시스템에서 메모리(DRAM)뿐만 아니라 스토리지(하드디스크 혹은 플래시 메모리)를 대체할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 SCM 기반 컴퓨터 시스템을 위한 효율적인 파일 접근 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 SCM에 파일 저장을 위한 영역과 메모리 사용을 위한 영역을 구분하지 않는다. 또한 제안하는 프레임워크는 파일 관리를 위하여 단일 데이터 접근 경로, 파일 매핑을 통한 제로 카피 데이터 읽기, 카피 온 라이트 기반 데이터 쓰기, 다수 페이지 프리 폴팅 등 다양한 메모리 관련 기술들을 사용한다. 주요 실험 결과를 통해서 논문에서 제안하는 프레임워크는 SCM 기반 컴퓨터 시스템의 운영체제 디자인을 위한 초석이 될 것이다.
내장형 시스템은 데스크톱 시스템과 달리 메모리 사용상 큰 제한을 받는다. 자바 프로그램 실행을 위해서는 클래스 파일들이 메모리 상에 배치되어져야 하는데, 클래스 파일은 내부에 상수풀, 클래스 정보, 필드 정보, 그리고 메소드 정보 등을 갖는다. 이 정보들 중 어떤 것들은 디버깅 등의 목적으로 사용되며 또 어떤 것들은 실제 프로그램 실행을 위해 사용되어진다. 본 연구에서는 내장형 자바 시스템을 위한 클래스 파일들의 내부 정보, 즉 형식에 대해 분석해보고, 그것이 메모리 상에 배치되었을 때 요구되어지는 메모리의 양 둥을 해당 정보별로 조사해보았다. 실험은 원천코드가 공개되어져있는 상용제품인 simpleRTJ 내장형 자바 시스템에 대해 이루어졌다.
하둡(Hadoop)은 맵리듀스(MapReduce) 분산처리 프로그래밍 모델과 HDFS(Hadoop distributed file system) 분산 파일시스템으로 구성된다. 하둡은 빅데이터 처리에 적합한 프레임워크로서, 대량의 스몰파일 처리에 문제점이 있다. 하둡에서 대량의 스몰파일 처리는 하나의 파일마다 매퍼가 생성되며, 파일의 메타정보를 저장하기 위해 많은 메모리가 필요한 문제점이 있다. 본 논문은 하둡 플랫폼에서 다양한 방법으로 대량의 스몰파일 처리방법을 비교 검토하였다. 일반 압축은 데이터의 크기와 상관없이 하나의 매퍼로 처리해야 하기 때문에, 하둡 처리 포맷으로 적절하지 않다. 시퀀스 와 하둡 아카이브 파일의 처리는 스몰파일을 압축 및 병합을 통해 네임노드의 메모리 문제가 제거되었다. 하둡 아카이브 파일은 스몰파일의 병합시간이 시퀀스 파일보다 빠른 속도를 보였다. CombineFileInputFormat 클래스를 이용한 처리는 병합과정이 필요 없으며, 빅데이터 처리방법과 유사한 속도를 보였다.
컴퓨터 실습수업이 갖는 학생들의 학습효과는 이론수업을 종합하여 궁극적인 학습목표로 도달할 수 있도록 진행되고 있다. 또한 향상된 컴퓨터의 기능과 환경으로 학생들은 보다 다양한 정보를 손쉽게 접할 수 있도록 하였다. 하지만 이러한 환경이 학생들을 컴퓨터 실습시간에 인터넷 및 여타 다른 흥미 위주로 빠져들기 쉽고 다중작업으로 인한 분산된 집중력으로 학업성취율이 떨어질 수 있다는 점이다. 이러한 유혹을 최소화하기 위하여 학생들의 실습 컴퓨터를 제어 할 수 있어야 한다. 이에 이 논문에서는 학생들의 실습 컴퓨터의 프로세스를 감시하고 제어 하며, 수업에 필요한 예제 파일 전송 및 삭제, 컴퓨터 일괄종료, 화면 캡쳐의 기능을 구현하고 기존 방식의 수업과 구현된 프로그램을 적용해 수업을 실시하고 수업내용을 바탕으로 실습과제를 부여하였다. 수업종료 후 설문내용 실습과제, 캡쳐파일, 로그파일을 통하여 학생들의 집중도와 학업성취도에 어떠한 영향이 있는지 알아보고자 한다.
Geographically dispersed computing system is made of computers interconnected by a telecommunications network. To make the system operated efficiently, system designer must determine the allocation of data files to each node. In designing such distributed computing system, the most important issue is the determination of the numbers and the locations where database files are allocated. This is commonly referred to as the file allocation problem (FAP)[3]. The proposed model is a 0/l integer programming problem minimizing the sum of file storage costs and communication(query and update) costs. File allocation problem belongs to the class of NP-Complete problems. Because of the complexity, it is hard to solve. So, this paper presents an efficient heuristic algorithm to solve the file allocation problem using Tabu Search Technique. By comparing the optimal solutions with the heuristic solutions, it is believed that the proposed heuristic algorithm gives good solutions. Through the experimentation of various starting points and tabu restrictions, this paper presents fast and efficient method to solve the file allocation problem in the distributed computing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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