지방화와 정보화사회에서는 지역내총생산(GRDP)이 지역 경제정책 수립에 필수적인 정보로 인식되고 있다. 특히 충청북도의 경제자립도를 제고하고 효과적인 지역경제 발전계획을 수립하기 위해서 개발하는 지역경제 예측시스템에는 충북 GRDP의 분기별 추계가 필요하다. 본 연구에서는 충북 GRDP를 분기별로 추계하기 위하여 소지역 추정법을 적용하는 방안을 제안하였고, 한국은행의 전국 GRDP와 통계청의 충북 연간 GRDP의 변화추이가 공행성을 갖는다는 조건하에서 분기별 충북 GRDP를 추계하고자 하였다. 경제활동 부문별로 전국 분기별 GDP에서 분기별 변화추이 모형을 추정하고, 이를 충북 연간 GRDP를 분기별로 세분화하는데 적용하여 분기별 충북 GRDP를 추계하였다.
지방화와 정보화사회에서는 지역내총샌산(GRDP)이 지역 경제정책 수립에 필수적인 정보로 인식되고 있다. 특히 충청북도의 경제자립도를 제고하고 효과적인 지역경제 발전계획을 수립하기 위해서는 개발하는 지역경제 예측시스템에는 충북 GRDP의 분기별 추계가 필요하다. 본 연구에서는 충북 GRDP를 분기별로 추계하기 위하여 소지역 추정법을 적용하는 방안을 제안하였고, 한국은행의 전국 GRDP와 통계청의 충북 연간 GRDP의 변화추이가 공행성을 갖는다는 조건하에서 분기별 충북 GRDP를 추계하고자 하였다. 경제활동 부문별로 전국 분기별 GDP에서 분기별 변화추이 모형을 추정하고, 이를 충북 연간 GRDP를 분기별로 세분화하는데 적용하여 분기별 충북 GRDP를 추계하였다.
지방화와 정보화사회에서는 지역내총생산(GRDP)이 지역 경제정책 수립에 필수적인 정보로 인식되고 있다. 특히 충청북도의 경제자립도를 제고하고 효과적인 지역경제 발전계획을 수립하기 위해서 개발하는 지역경제 예측시스템에는 충북 GRDP의 분기별 추계가 필요하다. 본 연구에서는 충북 GRDP를 분기별로 추계하기 위하여 소지역 추정법을 적용하는 방안을 제안하였고, 한국은행의 전국 GRDP와 통계청의 충북 연간 GRDP의 변화추이가 공행성을 갖는다는 조건하에서 분기별 충북 GRDP를 추계하고자 하였다. 경제활동 부문별로 전국 분기별 GDP에서 분기별 변화추이 모형을 추정하고, 이를 충북 연간 GRDP를 분기별로 세분화하는데 적용하여 분기별 충북GRDP를 추계하였다.
고성능 마이크로 프로세서들은 성능 향상을 위해 ILP를 지원한다. 병렬성을 극대화시키기 위해서는 많은 성능 저해 요인들을 제거해야 한다. 최근에는 컴파일러의 역할을 증대시켜 이러한 요인들을 줄이기 위한 노력들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 성능 저해 요인인 조건 분기 처리를 위하여 조건 실행과 레지스터 할당을 결합함으로써 메모리로의 대피를 최소화하고 병렬성을 향상시킬 수 있는 개선된 레지스터 할당 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과 간섭 그래프의 에지수가 4.47% 감소되었고 그 결과 요구되는 대피 변수의 수도 21.35% 감소되었다. 그리고 기존의 방법에 비해 19.38%의 성능 향상 결과를 얻었다. 결국 본 레지스터 할당 기법은 조건 실행을 통해 조건 분기 명령을 제거하여 기본 블록 내의 명령어 수를 증가시켜 병렬처리의 기회를 증진시키고 조건 분석을 통해 간섭 그래프의 불필요한 에너지를 제거시켜 보다 효율적인 레지스터 할당을 실현함으로써 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
다중스레드 병렬기계(multithreaded parallel machine)를 위하여 함수 프로그램을 번역할 때 스레드 분할이란 수행 순서를 번역시간에 알 수 있어 정적 스케줄링이 가능한 프로그램의 부분을 식별하여 스레드로 모으는 작업을 말한다. 조건식에서 연산의 수행 순서는 판단식 -> 참실행식 또는 판단식 -> 거짓실행식이므로 번역시간에는 수행순서를 결정할 수 없다. 따라서 기존의 분할 알고리즘은 조건식의 판단식, 참실행식, 거짓실행식을 기본 블록으로 나누고 각각에 대하여 지역 분할을 적용한다. 이러한 제약은 스레드의 정의를 약간 수정하여 스레드 내에서의 분기를 허용한다면 좀더 좋은 분할을 얻을 수 있다. 스레드내에서의 분기는 병렬성을 감소시키거나 동기화의 횟수를 증가시키거나 또는 교착상태를 발생시키는 등의 스레드 분할의 기본 원칙을 어기지 않으며 오히려 스레드 길이를 증가시키거나 동기화 횟수를 줄이는 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 세 가지 기본 블록을 하나 또는 두 개의 기본 블록으로 병합함으로서 스레드 분할을 향상시키는 방법을 제안한다.
로직 밤에서 악성 행위를 트리거하는 분기문의 조건은 미리 파악할 수 없어 안드로이드 악성 앱 분석을 어렵게 하고 있다. 로직 밤과 트리거일 수 있는 잠재적으로 의심스러운 분기문을 탐지하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 리플렉션과 같이 런타임에 결정되는 정보가 포함된 앱에서는 의심스러운 분기문을 제대로 탐지할 수 없다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 리플렉션이 사용되어도 앱 실행 로그 기록과 분석을 통해 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있는 도구를 제안한다. 제안한 도구는 안드로이드 앱이 실행되는 동안 로그에 호출된 사용자 정의 메소드와 자바 API, 리플렉션으로 호출된 메소드 정보와 분기문 정보를 기록하고 이를 분석하여 호출된 메소드와 분기문간의 관계를 파악하여 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있다. 실험을 통해 리플렉션이 사용된 앱에서도 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있음을 확인하였다.
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.
파이프라인 프로세서를 위한 이중 경로 전략의 성능을 개선하기 위해, 본 논문에서는 통합 신뢰 매커지즘과 적극적 이중경로 전략(EDPS)을 제안한다. 통합 신뢰 매커니즘은 동적 신뢰 매커니즘과 정적 신뢰 매커니즘을 결합한 것으로 기존의 신뢰 매커니즘보다 신뢰 예측 정확도를 높일 수 있고 제안하는 EDPS와 결합하여 사용한다. EDPS는 높은 신뢰 집합에 g속하는 분기 명령어도 가능한 경우에는 두 경로를 모두 사용하여 조건 분기 명령어로 인해 발생하는 분기 지연의 총합을 줄일 수 있다. 6개 벤치마크에 대한 추적 기반의 시뮬레이션을 통해, 제안된 통합 신뢰 매커니즘을 사용하는 EDPS가 기존의 선택적 이중 경로 실행에 비해 분기 지연의 총합을 22%을 줄일 수 있다.
최대 휘소 투영(MIP) 볼륨 가시화는 의료기기 등에서 생성된 삼차원 영상 데이터로부터 관찰자가 바라보는 방향으로 최대값을 추출하여 영상을 생성하는 가시화 기법이다. MIP는 조영된 혈관 같은 높은 밀도의 구조를 가려짐 없이 드러내어 의료 영상 등에서 많이 사용된다. 본 연구는 두 단계의 가속화 방법을 제안하여 상용 CPU에서 고속으로 MIP를 수행할 수 있도록 한다. 먼저, 기존 MIP 알고리즘이 다수의 조건 분기 명령으로 구성된다는 것에 착안하여, 상용 CPU에서 제공하는 단일 명령 복수 데이터(single instruction multiple data: SIMD) 연산으로 조건 분기 명령을 제거한다. 많은 시간이 소요되는 조건 분기 명령을 제거하여 가시화 속도가 향상된다. 또한 본 연구는 메모리 참조가 순차적으로 발생하도록 알고리즘을 구성한다, 기존 가시화 방법에서 영상과 객체의 메모리 참조가 무작위로 발생하여 발생하던 속도 저하 문제를 완화시킨다. 두 가지 제안 방법을 통해 기존의 쉬어-왑 볼륨 가시화 기법에 비해 7배 이상의 성능 향상을 얻는다.
철도에 사용되고 있는 분기기는 중요한 시스템 중 하나이다. 분기기 시스템의 건전성은 철도운용 안정성에 매우 중요하다. 분기기 시스템을 진단하기 위하여, LVDT와 accelerometer를 분기기에 설치하였다. LVDT는 분기기에서 변위가 발생하는 부분에 설치하여, 분기기의 이동과 차량의 주행에서 발생되는 변위를 측정하였다. Accelerometers는 충격과 진동이 발생하는 부분에 설치하여 충격량과 진동을 측정하였다. 측정된 데이터를 이용하여 변수화를 위한 데이터를 추출하였으며, 이 변수들은 진단에 사용하였다. 진단 알고리즘은 확률분포와 인공신경망을 사용하였다. 변수화된 값이 확률분포를 이용하여 판단할 수 있으면 확률분포를 사용하였으며, 형태를 보고 판단할 필요가 있으면 인공신경망을 활용하였다. 본 논문에서는 정상적인 상태에서 데이터를 측정하여, 정상상태의 조건을 위한 학습을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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