랜덤워크 기반 노드 랭킹 방식 중 하나인 RWR(Random Walk with Restart) 기법은 희소행렬 벡터 곱셈 연산과 벡터 간의 합 연산을 반복적으로 수행하며, RWR 의 수행 시간은 희소행렬 벡터 곱셈 연산 방법에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 CSR5(Compressed Sparse Row 5) 기반 희소행렬 벡터 곱셈 방식과 CSR-vector 기반 희소행렬 곱셈 방식을 채택한 GPU 기반 RWR 기법 간의 비교 실험을 수행한다. 실험을 통해 데이터 셋의 특징에 따른 RWR 의 성능 차이를 분석하고, 적합한 희소행렬 벡터 곱셈 방안 선택에 관한 가이드라인을 제안한다.
최근까지 개발된 시뮬레이션 소프트웨어를 검토 정리한 후, 시뮬레이션 소프트웨어와 그 모델과의 연관성을 파악하기 위하여 총체적인 시뮬레이션 모델을 관찰하였으며, 시뮬레이션 소프트웨어의 유연성에 대한 근원을 시스템 모듈식 접근 방법을 통하여 추적하였다. 실존 시스템, 모델, 그리고 소프트웨어 시스템과의 관계를 조사한 결과 시뮬레이션 소프트웨어의 주요한 성능 척도는 flexibility와 accuracy라는 것이 밝혀졌다. 객체지향 시뮬레이션 소프트웨어의 metrics와 formalism의 모델을 개발하였으며, 이것은 유연한 객체지향적 시뮬레이션 소프트웨어 구조를 디자인하는데 근본 방침을 제시한다. 끝으로 앞에서 개발한 모델을 기초로, 유연한 객체지향적 시뮬레이션 소프트웨어 시스템을 분석하였다.
기존의 뮤직 소프트웨어 설계에서는 실시간 태스킹 모델을 고려하지 않았기 때문에 주요 모듈의 실행 시간에 대한 시간적 제약을 고려하는 시스템의 성능 분석이 어려웠으며, 소프트웨어 구조가 복잡하고 확장성이 부족하였다. 이러한 문제를 종합적으로 해결하기 위하여 RTSA를 사용하여 뮤직 임베디드시스템을 분석하고 분석 사양에 DARTS를 적용하여 컨커런트 태스킹 아키텍처를 설계하였으며, 각 태스크가 갖는 시간적 제약을 만족될 수 있는지를 검증하기 위하여 RMA (Rate Monotonic Analysis)를 사용하여 시스템 성능을 분석하였다. 설계 결과는 임베디드리눅스를 탑재한 인텔 벌버드 (Bulverde) 마이크로프로세서 기반의 Xhyper272 보드에서 구현하였다.
종래의 방법론은 분석대상 시스템의 기능적 요구사항을 추출하는데 초점이 맞춰져 있어서 상대적으로 시간 제한과 같은 개념은 다루어지고 있지 않다. 시간 제한과 같은 개념이 개발 시에 제대로 적용되지 않거나 간과하게 됨으로써 개발된 시스템의 성능은 예측 불가능하게 되며 시스템을 구현완료하고 테스팅 단계에서 시스템이 잘 못 개발되었다는 것을 확인하게 된다. 본 연구는 일반 업무용 소프트웨어 시스템의 개발에 있어서 비 기능적 요구사항으로 다루어지는 성능 관련 항목을 시스템 개발과정에 강제 시킴으로써 예측 가능한 소프트웨어 시스템을 구성할 수 있게 한다. 또한 하드웨어 중립적인 시간 개념을 사용함으로써 소프트웨어가 작동하는 하드웨어의 성능에 맞는 적절한 소프트웨어를 개발해 낼 수 있도록 한다.
본 논문에서는 풍력발전시스템의 정상 및 과도 응답과 같은 동적 거동 분석은 물론 피치제어 시스템의 성능 예측을 위하여 개발된 시뮬레이션 소프트웨어의 검증을 위하여 실제 현장에서 측정한 자료와 비교 검증을 수행하였고 실제와 유사하도록 시스템 모델링 및 소프트웨어의 개선 방향을 제시함으로써 향후 본 연구를 통하여 개발한 소프트웨어의 유용성을 제시하고자 한다.
이제까지 대부분의 소프트웨어 작성자들은 순차 유지적(sequential consistency) 메모리모델을 기본으로 생각하여 프로그램을 작성하였다. 그러나 이 모델은 쓰기버퍼, 명령어 재배치 등과 같은 하드웨어적인 성능증가뿐 아니가 소프트웨어적인 성능증가기법들을 사용하는 데 많은 제약으로 작용하였다. 따라서 대규모 성능이 우수한 프로그램 실행환경을 채택하고 있다. 이러한 유연한 메모리모델은 분류하기에 따라 매우 다양하지만 일반적으로 process consistency, weak consistency, release consistency 등을 예로 들 수 있다. 본 고에서는 가장 일반적이고 대표적인 메모리 모델인 sequential consistency에 대해 여러 예를 통해 살펴보고, 이제까지 제안되거나 분류된 여러 메모리 모델에 대해 살펴보고 결론을 맺는다.
한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.
국방 시스템 분석에서 순 방향 시뮬레이션은 주로 전장 환경에 주어진 국방 시스템의 공학 제원이나 운용 전술을 바탕으로 이에 대응하는 체계 효과도를 분석하는 과정에 활용된다. 이러한 순 방향 시뮬레이션 과정은 다양한 교전 시나리오에 대한 전투 결과를 분석하기에는 용이하나, 목표 효과도를 달성하기 위한 국방 시스템의 요구 성능을 역으로 도출할 때는 비효율적이다. 본 논문은 국방 시스템의 요구 성능 분석을 위해 역 방향 시뮬레이션 소프트웨어 아키텍처를 제안한다. 제안하는 아키텍처는 기능적으로 구분된 하위 모듈들을 바탕으로 시스템 모델을 그대로 활용하되 역 모델 설계 유무에 따라 적합한 역 방향 시뮬레이션 방안을 선택할 수 있게 하였다. 사례 연구로 수상함의 대공/대잠전 시나리오에 제안한 소프트웨어 아키텍처를 적용하였는데, 국방 시스템의 요구 성능 분석을 하는데 있어 순 방향 시뮬레이션과 비교하여 동일한 수준의 요구 성능 분석을 보다 신속히 수행할 수 있음을 보였다. 마지막으로 본 논문의 연구 결과는 국방 시스템의 운용 전술 개발 뿐 아니라 다양한 시스템의 문제해결에 적절한 해결 방안을 제시할 것으로 기대한다.
오픈 소스 웹 관련 소프트웨어는 주로 UNIX 기반 운영체제 상에서 작동하며, 사용하는 운영체제에 따라 웹 시스템 전체의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 운영체제가 웹 서비스를 얼마나 잘 지원하는 가를 분석하기 위해 소스 코드 수준의 시간 측정 도구를 만들고, 오픈 소스 웹 프록시 캐쉬 소프트웨어인 Squid가 요청하는 운영체제 시스템 호출의 수행 시간을 측정하였다. Squid는 2.4.STABLE1을 사용하였으며, 기반 운영체제로는 역시 오픈 소스인 Linux 2.4.2와 Solaris 8을 사용하여 시스템 서비스 성능 차이를 비교하였다. 이 결과 전체적으로 Squid를 지원하는 데에는 Linux 2.4.2가Solaris 8보다 나은 것으로 나타났다. 실험 결과는 오픈 소스 소프트웨어를 이용하여 웹 서비스를 구축하는 경우, 소프트웨어 선택을 위한 판단 자료로 사용될 수 있고, 웹 관련 소프트웨어를 지원하는 운영체제 서비스의 성능 개선을 위한 자료로도 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 임베디드 소프트웨어 개발자가 임베디드 소프트웨어 개발시 쉽고 편리하게 테스트 및 프로파일의 결과를 분석하고 개발의 효율성을 높일 수 있도록 직관적인 GUI를 가지는 레포팅 뷰어를 설계 및 구현한다. 제안하는 레포팅 뷰어는 프로파일 결과 테이터 처리기와 GUI 레포트 생성기로 구성된다. 결과 데이터 처리기는 임베디드 소프트웨어의 성능 프로파일링을 통해 생성된 문자 스트링 형태의 저수준 결과를 XML 문서로 구조화 하여 객체 형태의 API를 제공한다. 레포트 생성기는 결과 데이터 처리기에 의해 생성된 API 객체를 이용하여 다양한 그래픽 기반 프로파일 레포트 뷰를 출력한다. 사용자는 제안하는 레포팅 뷰어가 제공하는 객체 형태의 API를 통해 자신이 원하는 프로파일 레포트 화면을 구성할 수 있기 때문에 기존 소프트웨어보다 더욱 다양하고 직관적인 레포트 뷰(view)를 생성할 수 있다. 따라서 사용자는 보다 빠르고 다양한 방법으로 성능 분석과 코드 수정이 가능하여 효율적이고 신뢰성 있는 임베디드 소프트웨어를 개발할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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