분기 히스토리는 분기 예측기의 주된 입력 요소로 사용된다. 따라서 적절한 분기 히스토리의 사용은 분기 예측의 정확도 향상에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 향상시키기 위한 방법의 하나로, 명령어의 연관성 분석을 통한 선별적 분기 히스토리 사용 기법을 제안한다. 우선, 본 논문에서는 명령어의 연관성을 분석하는 세 가지 서로 다른 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 명령어의 레지스터 쓰기 연산에 기반하는 방법, 분기 명령어의 참조 레지스터에 기반하는 방법, 그리고 이들 두 가지 방식을 상호 결합하는 방법이다. 또한, 제안된 세 가지 알고리즘의 실질적 구현을 위해 이를 적용할 수 있는 가변 입력 gshare 예측기를 제안한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 세 가지 알고리즘의 특징 및 장단점을 비교 분석한다. 특히, 기존의 고정된 입력을 사용하는 방식과 비교하여 제안된 기법의 성능 향상의 정도를 분석하며, 사전 프로파일링을 통해 얻어진 최적의 입력에 대한 성능상의 차이도 소개한다.
본 논문에서는 명령어 실행 전에 소프트웨어 또는 하드웨어의 공격에 의한 변조된 명령어의 실행을 방지할 수 있는 새로운 명령어 연관성 기법을 제안한다. 암호화 과정의 복잡성과 암호 모듈의 낮은 처리 속도로 인하여 암호화 기반 보안 프로세서는 오버헤드에 의한 심각한 성능 저하가 발생한다. 반면에, 오류정정부호를 이용한 명령어 기법을 적용한 보안 프로세서는 적은 오버헤드로 인해 일반 프로세서와 비교하여 성능 저하가 거의 없다. 실험 결과 일반 프로세서에 비해 보안 프로그램의 코드와 패리티를 포함하여 필요한 총 메모리양은 평균 26.62% 늘었고, 보안 프로그램의 CPI 상승률은 평균 $1.20%{\sim}1.97%$ 증가하였다.
NAND형 플래시 메모리는저전력, 저렴한 가격, 그리고 대용량 저장매체로 하드디스크 대용을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 기존의 캐쉬 구조인 버퍼 시스템을 이용한 플래시 메모리의 성능향상 연구가 이루어지지만 대부분이 데이터 관련 연구이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 캐쉬 구조의 버퍼를 이용한 고성능 명령어 플래시 메모리를 구현하였다. 제안된 명령어 플래시 메모리 시스템은 분기 명령어를 위한 시간적 버퍼(victim buffer), 명령어의 대표적인 특징인 순차적 인출을 위한 공간적 버퍼(spatial buffer)로 이루어져 있다. 즉, 제안된 명령어 플래시 메모리의 공간적 버퍼는 큰 페칭 크기를 가지므로 명령어의 순차적 인출에 효과적이며, 작은 페칭 크기를 가지는 시간적 버퍼는 공간적 버퍼에 참조된 명령어를 저장하게 되므로 다시 참조를 위한 분기 명령어에 효과적이다. 시뮬레이션 결과 평균 접근 실패율의 경우 미디어 응용군에 대해 4배 크기의 2-웨이 버퍼, 희생 버퍼, 그리고 2배 크기의 완전연관 버퍼에 비해 평균 77% 감소 효과를 얻을 수 있었다.
최근 음성인식에서는 잡음환경에서 좀 더 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보의 내용들을 융합하거나 이전 인식 결과의 후처리를 통하여 성능을 향상시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 잡음 환경에서의 인식률 하락을 보완하기 위해 개인 모바일 기기를 위한 음성 명령어 인식에서 사용자의 사용패턴과 문맥 정보를 사용하는 방법을 제안한다. 기본 인식 결과를 보정하기 위해서 현재 명령어를 발화하기 이전에 사용자가 사용한 순차적 명령어 패턴을 사용하였다. 또한 문맥 정보를 위해서는 사용중인 기기의 현재 기능과 발화된 명령어간의 연관성을 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기본 인식 시스템에서 발생한 오인식의 약 50%를 수정하였음을 보였으며 이로써 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
현대 마이크로프로세서는 적정수준의 전력소모에 고성능의 애플리케이션성능을 요구한다. 전력소모와 성능향상의 상호보정 측면에서 볼때, 명령어 윈도우(Instruction window)는 특별히 중요한 구성요소이다. 이는 명령어 윈도우의 크기를 확장하면 성능향상을 가능하도록 하지만, 기존의 명령어 구조를 그대로 이용하여 크기만 늘리는 것은 전력소모와 복잡도 측면에서 불리하기 때문이다. 본 연구에서는 전력소모를 감소하기 위해서 직접 검색 테이블(Direct table lookup :DTL)을 사용하여 명령어 윈도우에서 발생하는 연관 검색을 최소화한다. 이를 위해 비트 벡터(bit-vector) 기반의 태그 변환 기법을 제안하여 데이터 종속성 및 자원 충돌 현상을 효과적으로 해결한다. 본 논문에서는 SPEC2000 벤치마크를 활용하여 성능평가를 수행하여 제안된 기법이 기존 방법 대비 24.45%의 전력소모 개선 효과를 나타냄을 확인하였다.
본 연구의 목적은 LOGO를 이용한 프로젝트 학습에서 나타난 초등 수학영재 학생들의 전략적 사고 유형을 분석하여 LOGO 학습과 고등 사고 활동과의 연관성을 구체적으로 밝힘으로써 영재교육 프로그램으로서 LOGO 활용에 대한 새로운 방향을 제시하고 LOGO 교수-학습의 효과적인 접근 방안을 모색하는데 있다. LOGO 프로그래밍을 계획하는 과정에서는 기존의 지식과 절차를 활용하는 유추적 사고, 변수를 이용한 일반화, 여러 가지 명령어의 기능을 통합하여 활용하는 통합적 사고, 문제 해결을 위해 기존 명령어를 평가하는 비판적 사고, 현재의 상황을 새로운 관점에서 이해하고 응용하는 발전적 사고, 여러 가지 해결 방법을 구상하는 유연한 사고 등의 전략적 사고가 관찰되었다. 오류 수정 과정에서 나타난 전략은 명령어의 문법적인 지식, 그림과 절차를 대조하는 방법, 절차를 분해하는 분석적 사고, 도형-분석적 추론, 시각적 추론, 경험적 추론 등이 나타났다.
컴퓨터와 통신기술의 발달로 사용자에게 다양한 정보와 편리성이 제공된 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 날로 증가하고 있으며 다양한 침입 방법들이 새롭게 사용되고 있다. 따라서 침입자들의 행위를- 효과적으로 탐지하기 위해서는 기존의 오용탐지 방법과 더불어 비정상행위 모델의 적용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 비 정상행위 탐지 모델에서 사용자의 정상행위 패턴 생성 시 최근에 관찰된 사용자의 행위에 더 많은 영향을 주도록 하는 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시한다 또한 생성된 정상행위 패턴을 토대로 사용자별 그리고 사용자간 클러스터링 과정을 수행함으로써 작업의 유사성을 가진 그룹의 명령어 또는 프로그램 이용정도를 파악한다. 이와 더불어 다양한 실험을 통해서 본 논문에서 제안된 비정상행위 판정시스템에서 탐지율을 최대화 할 수 있는 임계치 값들을 제시한다.
정보보안 분야에 대한 사회적 이슈가 고취되고, 인력수요전망이 매우 높아지고 있다. 이에 본 연구는 컴퓨터 및 네트워크 시스템 등 정보보안 분야에서 관련 직무에 종사하고 있는 실무자들로부터 정보보안에 필요한 지식을 설문조사하였다. 설문자료와 NICE에서 제시한 정보보호 직무체계 그리고 NCS 그리고 KISA에서 분류한 IT기술과 보안영역분류체계와의 연관성을 분석하였다. 분석한 자료를 기반으로 정보보안 분야에서 직무를 수행할 수 있는 전문 인력 양성을 위한 교육과정을 제안한다. 제안하는 교육과정은 2년제, 3년제 그리고 4년제 학제에 각각 적용할 수 있도록 하였다. 제안하는 교육과정은 정보보안 직무체계에서 종사하기를 원하는 많은 인력들이 주어진 학년기간 동안에 반드시 익혀야 될 과정들을 제안하였다. 제안한 각 교육단계는 관련분야와 밀접한 연계성을 갖고 반드시 필요한 교육이 실천될 수 있도록 각 교과목에 세부 지침을 명시하였다. 제안한 교육과정은 반드시 필요하고 기본이 되는 이론교육은 물론 이론과 함께 실시되어야 하는 실무교육을 함께 병행하도록 하여 자칫 이론중심의 교육이거나 단순한 명령어만을 익히는 실습에서 벗어나서 실무와 연계될 수 있는 다양한 시나리오기반의 해킹과 보안 방어 대응책에 대한 교육이 함께 이루어지도록 설계하였다. 이는 스펙이 아닌 직무능력을 갖추어 관련 자격증을 취득하는데 도움이 될 수 있을 뿐만 아니라 차세대 융합형 정보보안 전문인력 양성에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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