동적 코드 분석 도구는 동적 컴파일(Just-in-Time Compile)을 통한 코드 변환 기술을 이용하여 응용프로그램 실행 중 기계어 수준의 코드를 분석한다. 기존의 동적 코드 분석 도구는 변환과정에서의 부하가 크기 때문에 리얼타임 프로그램에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 기존 동적 코드 분석 도구의 동적 컴파일 기법과 컴파일 프레임워크인 LLVM의 동적 컴파일 기법의 성능을 비교, 분석하였다. 이를 통해 LLVM의 동적 컴파일 기법을 이용한 높은 수행 성능을 가진 동적 코드 분석 도구의 설계 방안을 모색한다.
동적 전력 관리 기법은 임베디드 시스템과 같은 저전력성이 요구되는 시스템에서 널리 활용되고 있다. 동적 전력 관리 기법은 처리율과 소비전력 간의 상관 관계를 통해, 프로세서의 전압과 주기를 조절하여 소비 전력당 처리율을 높이는 기법이다. 이러한 동적 전압 관리 기법이 실시간 특성이 필요한 임베디드 시스템에 적용되는 경우, 실시간 스케줄러에 큰 영향을 끼치게 된다. 실시간 스케줄러에서는 주어진 임계 시간 이내에 작업의 수행을 마치기 위하여, 스케줄 가능성 테스트를 수행하여 적합한 작업들만을 실행하도록 한다. 하지만, 인터럽트 처리 등으로 인한 선점 가능성은 스케줄 가능성에 대한 분석을 복잡하게 만들고 있다. 본 논문에서는 인터럽트 처리를 고려한 실시간 스케줄링 분석 연구를 기반으로 하여, 동적 전력 관리가 추가된 경우의 영향을 분석하도록 한다. 동적 전력 관리로 인한 실시간 처리 요구 사항의 증가와 실제 적용 가능한 사례를 보인다.
구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.
구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.
본 논문에서 우리는 통신 비용과 데이터베이스 비용을 감소시키기 위해 사용자 프로파일 복제본을 이용한 동적 위치 관리 기법을 제안한다. 이 기법에서는 위치등록과 호 설정 과정이 통신비용을 감소시킬 수 있는 복제본이 있는 VLR에서 수행되고, 복제본이 있는 VLR에서 호의 빈도커서 데이터베이스 비용을 감소시킨다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 분석 모델을 작성하고 제안 기법, IS-41 기법, 복제 기법의 성능 분석을 한다. 사용된 비교 척도는 통신 비용, 데이터 베이스 비용, 총비용 그리고 호 설정 지연이다. 이 척도들에 대해서 제안 기법이 IS-41 기법, 복제 기법보다 더 좋은 성능을 보인다.
본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.
대부분의 객체지향 시스템을 비롯한, 복잡한 시스템들은 그 구성요소들이 시스템의 수행시간 중에 변하는 동적인 특성을 가지고 있다. 하지만 대부분의 기존 분석기법들은 이러한 측면을 무시하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동적 시스템을 명세하고 분석하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 동적 시스템의 명세를 기술하기 위한 새로운 시제논리인 HDTL을 제안하고, 기존의 시제논리를 위한 분석기법을 수정하여 새로운 tableau 기법을 제안하였다. HDTL은 변수와 한정자를 사용하여 동적 시스템의 자동적 분석을 가능하게 하였다. 이 기법을 사용하여 우리는 시스템의 요구사항 명세를 기술하고, 시스템의 수행이 그 명세를 만족하는지를 살펴 볼 수 있다 실험을 통해 HDTL과 분석기법의 적용성을 보였다
동적 인스트루멘테이션 기법은 동적 코드 변환 기법을 사용하여 프로그램의 수행 흐름을 흐트러뜨리지 않으면서 분석 코드를 삽입하는 구현 기법으로 사용되고 있다. 기존의 동적 코드 변환 기법은 머신 코드 스트림을 중간 코드 형태로 파싱하고, 이를 일반적인 컴파일러 기법에 적용함으로써 코드를 변환한다. 이러한 방식의 코드 변환 과정에서 수반되는 높은 변환 오버헤드는 응답성이 높은 사용자 프로그램에 적용을 어렵게 한다. 본 논문에서는 변환 과정의 경량화를 통해 변환 오버헤드를 줄임으로써, 높은 동적 코드 변환 성능을 가지는 경량 동적 코드 변환 기법을 제안하고, 이를 기반으로 하는 동적 인스트루멘테이션 프레임워크를 제안한다. 제안 기법은 테이블 기반의 새로운 동적 주소 변환 기법으로 코드를 변환하고, 더불어 자주 실행되는 라이브러리 함수에 대해 변환 과정에 대해서는 주소 변환만을 함으로써 변환 오버헤드를 줄이는 변환 우회 기법을 이용한다. 기존 동적 코드 변환 기법과의 비교를 통해 2%~65%의 성능 향상을 확인하였다.
실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS는 실시간으로 높은 정밀도의 위치결정을 가능케 해준다. 만약 미지정수를 구하기 위하여 정수해를 사용한다면 수 mm의 정확도를 얻을 수 있고, 실 수해를 얻는다면 수십 cm 의 정확도를 얻을수 있다. 본 연구에서는 통일 측점에 대해 기존의 재래식 측량기법(Total Station), 정적(Static) 상대측위 GPS기법과 현장 Calibration에 의한 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS기법에 의해 측량을 수행하여 각 기법별 측정의 정확도 등을 비교 분석하여 현장 Calibration에 의한 실시간 동적 (Real Time Kinematic) GPS기법의 정확도를 분석고자 한다. 국소지역에서 기존의 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS방식을 보완한 현장 Calibration에 의한 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS 측량을 수행한 결과, 미지정수해의 고정해를 얻지 못하는 경우를 제외하고는 모두 6cm 이하의 오차가 나타났고, Control Point의 측점수를 3개와 4개로 변화시켜 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS 측량을 수행한 결과 두 측정치의 차이는 최대 3cm로 나타났다. 최종적으로 국소지역에서도 현장 Calibration에 의한 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS기법이 사용가능함을 알 수 있었다.
최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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