본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel을 소개하고 두 가지 분할 기법(FM, hMETIS)을 통해 효율적인 초기 배치를 얻음으로써 Mongrel의 성능을 개선한다. Mongrel은 middle-down 방법론을 채택한 전역 배치와 상세 배치의 2단계 표준 셀 배치기이며 전역 배치 단계에서는 RBLS(Relaxation-Based Local Search)를, 그리고 상세 배치 단계에서는 최적 인터리빙(optimal interleaving) 기법을 통해 최적화 알고리즘을 수행한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 Mongrel의 성능을 평가하고 효율적인 초기배치가 최종 결과에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 메모리 접근 연산을 레지스터 접근 연산으로 변환함으로써 레지스터를 할당하여 내장형 소프트웨어의 성능 향상을 도모할 수 있는 위한 레지스터 할당 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 프로파일링(Profiling)을 통하여 메모리 트레이스(trace)를 얻는다. 그리고 각 함수의 수행 횟수에 대한 프로파일링 결과로부터 높은 동적 호출 횟수를 가지는 대상 함수를 선정하여 제안된 레지스터 할당 기법을 적용한다. 이와 같이 최적화의 대상이 되는 함수의 수를 줄임으로써 전체적인 컴파일 시간을 줄일 수 있다. 최적화대상 함수의 메모리 트레이스를 탐색하여 레지스터 접근 연산으로 변경될 경우 수행 사이클을 줄일 수 있는 메모리 접근 연산을 찾는다. 찾아진 메모리 접근 연산에 대해서는 컴파일러의 중간단계 코드를 수정하여 프로모션 레지스터(promotion register)를 할당한다. 이와 같은 과정을 거쳐 메모리 접근 연산이 프로모션 레지스터에 대한 접근 연산으로 대체되고 이로부터 성능향상을 얻을 수 있다. 제안된 레지스터 프로모션 기법을 ARM과 MCORE 프로세서용 컴파일러에 적용한 후 MediaBench와 DSPStone 벤치마크를 이용하여 cycle count를 비교함으로써 성능을 측정하였다. 그 결과 ARM과 MCORE에 대하여 평균 14%와 18%의 성능향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 병렬 프로그램을 실행할 때 계산량이 작은 병렬 루프를 병렬로 실행하는 경우에 생기는 프로그램의 성능 저하를 피하기 위하여, 컴파일 시나 실행 시에 성능 예측 모델을 이용하여 병렬 루프의 성능을 예측한 다음 적응형 실행 기법을 이용하여 병렬 프로그램을 실행하는 방법을 소개한다. 성능예측 알고리즘과 적응형 실행 알고리즘은 컴파일러 전처리기에 구현이 되었으며, 이 전처리기는 병렬 루프가 실행되는 방식을 컴파일 시나 실행 시에 결정하는 코드를 원래의 병렬 프로그램에 삽입한다. Fortran77로 씌어진 다섯 개의 대표적인 과학 수치계산 병렬 벤치마크 프로그램을 32개의 프로세서로 구성된 분산 공유 메모리 병렬 컴퓨터(SGI Origin2000)에 실행하여 본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가를 하였을 때, 제안한 기법을 적응한 경우가 32, 16, 8, 및 4개의 프로세서에서 원래의 병렬 프로그램 보다 각각 26%, 20%, 16%, 및 10% 빨리 실행되었다. 이중 한 프로그램은 원래 병렬 프로그램 보다 32개 프로세서에서 두 배 이상 빠르게 실행되었다.
한정된 자원을 여러 사용자에게 공유해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 응용프로그램의 실행을 최적화하는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간, 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서는 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 소스코드에 대한 별도의 이해 없이 응용프로그램 특성분석을 실행하고, 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링 알고리즘을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행지원을 위한 프로파일링 테스트베드 클러스터를 구축하고 구축한 클러스터 환경에서 하드웨어 성능 카운터를 기반으로 응용프로그램의 특성을 분석하는 프로파일링 기법의 확장성을 실험하였다. 이를 통해 응용프로그램의 문제크기를 축소하거나 프로파일링에 사용되는 노드수를 최소화하여도 개발한 하드웨어 성능 카운터 기반의 프로파일링 기법이 확장성 있게 동작하여 실제 스케줄링 최적화시에 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 실험을 통해 프로파일링에 사용되는 노드의 수를 1/4로 줄여도 전체 노드를 사용한 프로파일링 대비 응용프로그램의 실행 시간이 1.08% 증가할 뿐 스케줄링 최적화 성능은 순차실행 대비 최대 37% 향상되었다. 또한 응용프로그램의 문제크기를 축소하여 프로파일링한 결과 프로파일링 데이터 수집 단계의 시간적 비용을 1/4배 이상 낮추면서 최대 35% 성능 향상 효과를 얻었다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 포함한 다중 반송파 시스템에서 발생하는 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 감소시키기 위해 특정 톤 위치에 새로운 톤을 삽입하는 톤 삽입 기법은 성상도를 확장하여 평균 신호전력 대비 최대 신호 전력을 감소시키는 기법이다. 이러한 톤 삽입 기법은 최적의 PAPR 저감 성능을 얻기 위한 삽입 톤 결정을 위해 많은 탐색 연산량을 필요로 함과 동시에 높은 전력상승의 문제를 야기하는 반면, 전력상승을 고려하여 삽입 톤을 결정하면 사용 가능한 톤 삽입 신호가 제한됨에 따라 PAPR 저감 성능이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 톤 삽입 기법이 갖는 상충적인 목적들을 다목적 최적화 기법에 적용하여 PAPR 저감 성능과 전력상승을 절충하여 상호간의 유연한 조절이 가능한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 기법을 제안한다 모의 실험을 통하여 제안한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 방법은 PAPR과 전력상승의 문제를 사용자의 의사를 반영하는 가중치에 따라 적절하게 조절할 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크에서 에너지 효율성을 향상시키기 위한 방안 중 하나는 계층적 클러스터링 기법이다. 이 기법은 센서 노드가 이웃 노드와 통신할 필요 없이 오직 클러스터 헤드 노드와 통신하게 함으로써 에너지 소비량을 줄이게 된다. 하지만 이러한 클러스터링 기법은 클러스터 반경 크기에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드 노드의 잔류 에너지양에 따라 동적으로 클러스터 반경 크기를 조절함으로써 에너지 소비를 최적화시킬 수 있는 기법을 제안한다.
수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.
현재 국내의 침윤소화약제 기술기준은 심부화재 진압용 침윤소화약제의 기술기준인 '소화약제의 형식승인 및 제품검사의 기술기준 고시(2012-57호)'에서 물리적 기술기준인 표면장력에 대한 기준만 존재하며, 침윤소화약제의 성능평가 실험은 NFPA 18에서 명시하고 있는 실험방법으로 국한되어 있어 이를 통한 침윤소화약제의 실질적인 성능평가는 어려운 실정이다. 이 때문에 명확하고 구체적인 침윤소화약제의 성능평가 기법을 제시하기 위해 실험기기를 자체 개발하였으며, NFPA18의 침윤소화약제 성능평가와 자체 개발한 실험기기를 이용한 성능평가의 결과를 비교 분석하여 최적화된 성능평가 방법을 제시하고자 한다. 이에 앞서 본 연구에서는 NFPA 18상에 명시되어 있는 심부화재 테스트를 동일 조건으로 진행하여, 수돗물과 침윤소화약제의 성능 비교에 대한 변별력을 확인하였다.
내장형 시스템에 보다 강력한 성능이 요구됨에 따라 내장형 마이크로 프로세서는 보다 깊은 파이프라인을 채택하고 있다. 따라서, 내장형 마이크로 프로세서는 보다 정확한 분기 예측기를 필요로 하고 있다. 이러한 상황에서 분기 예특기의 구조, 성능 및 전력 소모와 전체 시스템의 전력 소모 사이의 trade-off를 분석하는 것은 매우 중요하다. 내장형 환경에서 시스템의 전력 소모는 설계 시 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히 내장형 시스템의 요구사항은 동작할 응용 프로그램에 의하여 규정되고, 전력 소모도 응용프로그램의 구조와 강하게 연관되어 있다. 본 논문의 목표는 내장형 환경에서 성능-전력 공간에서 분기 예측기를 분석하는 기법을 제시하는 것에 있다. 이를 통하여, 분기 예측기 테이블의 성능-전력을 고려한 최적화된 크기를 찾을 수 있다. 이러한 목표는 수학적 모델링을 통한 정량적 예측의 수행 및 시뮬레이션 결과와의 비교를 통한 수학적 모델링의 검증의 과정을 통하여 이루어진다. 결과는 우리의 수학적 모델이 성능-전력 공간에서 분기 예측기 테이블의 최적화된 크기 결정의 해법을 제공하고 있음을 보여주고 있다.
전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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