프로그램의 실행시간은 캐쉬메모리의 효율적 사용과 밀접한 관계가 있다. 특히 간섭 실패는 프로그램의 성능에 큰 영향을 미치지만 나타나는 형태가 불규칙적이므로 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 직접 사상 캐쉬전략을 사용한 완전 중첩 루프 내 배열의 캐쉬 실패율(cache miss ratio)을 구하는 분석적 모델을 제시한다. 논문에서 제시한 모델을 임의의 캐쉬 위치에 각 배열이 접근한 시간을 기반으로 다음주기에서 캐쉬 실패의 발생 여부를 예측하는데, 간섭으로 발생한 캐쉬 실패 개수에 대해 기존에 제시된 모델보다 더 빠르고 정확한 예측이 가능하다. 특히, 한문장의 수행시간 예측시간은 배열의 크기와 독립적이기 때문에, 전체 프로그램의 수행시간 예측은 배열의 크기 및 문장의 반복 회수 배만큼 빠른 결과를 보여준다. 본 모델은 프로그램의 성능예측 뿐만 아니라 데이터 지역성의 최적화, 캐쉬 구성, 스케쥴링 등에서도 이용 가능하다.
검사점 작성을 이용하는 실시간 태스크의 스케줄링 가능성을 알기 위한 선행 조건으로 최악 수행시간을 분석하고 이를 최소로 하는 효율적인 검사점 작성의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 여기서 사용하는 조건은 k 개의 연속적인 결함을 허용하고 태스크의 검사점 작성 비용이 고정적인 경우와 가변적인 경우를 가정한다. 이러한 각 조건에서 최악 수행 시간을 최소로 하는 검사점 작성 알고리즘을 제시한다.
본 연구에서는 국내 61개 지점의 강우자료를 사용하여 게릴라성 호우 및 국지성 호우가 빈번하게 발생하기 시작한 1998년을 기준으로 강우의 변동 특성을 분석하고자 하였다. 분석은 두 가지 방법으로 수행하였으며 우선, 지속시간별 초과 강우의 발생 횟수를 산정하여 분석하였다. 또한, 각 지점의 연도별 10분, 1시간, 1일 최대 강우량을 산정하여 변동성 분석을 수행하였다. 분석 기법으로는 WMO에서 2000년도에 제시한 경향성 및 변동성 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과 지속시간별 초과 횟수의 분석에서는 임의의 초과 시간 기준에 대해 모든 지속시간에서의 변동성이 통계적으로 유의성을 나타내었으며, 이는 각각의 지속시간에 대해 일정 규모이상의 강우가 발생하는 횟수가 과거에 비해 증가하였음을 의미한다. 최대 강우량을 사용한 분석에서도 이러한 변동성이 확인 되었다. 기간이 짧은 10분 최대 강우량에서만 변동성을 가진 지점은 3개 지점 이었지만, 1시간 및 일 최대 강우량 값은 61개 지점 중 30개 지점에서의 변동성이 유의한 것으로 나타났다. 본연구를 통하여 대규모 강우의 발생 횟수 및 단기간 강우량이 98년을 시점으로 한 변동성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
컴퓨터의 빠른 발달과 보급 속도로 인해 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용(Human-Computer Interaction; HCI)이 중요해 지면서, 인터페이스 개발과 평가가 강조되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 시스템의 정량적 사용성 평가에 널리 이용되는 GOMS에 대한 이해와 함께 인터페이스 평가에서의 GOMS의 한계와 개선 방향에 대하여 알아보고자 한다. 먼저 연구 대상이 되는 컴퓨터 작업 환경을 선정하고, 특정 작업에 대한 작업 분석을 실시하였다. 그리고 작업 분석 결과를 바탕으로 NGOMSL을 이용하여 모델링 하였다. 모델링 결과 작업 Operators의 구성을 알 수 있었고, 총 수행시간과 학습시간을 예측할 수 있었다. GOMS 모델링 결과가 실제 사람의 수행 결과와 얼마나 일치하는지를 비교하기 위하여 Empirical Test를 실시하였고, 그 결과 GOMS 모델링을 통해 예측된 수행시간과 실험을 통해 얻은 총 수행시간 사이에는 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 차이를 줄이고 실제 사용자의 수행과정과 유사하게 모델링을 하기 위하여 두 가지 가정을 바탕으로 GOMS 모델을 개선하였다. 본 연구를 통하여 GOMS 모델링은 컴퓨터 시스템의 효과적인 상대적 사용성 평가 도구로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 컴퓨터 하드웨어 기술의 비약적인 발전으로 인하여 고가의 슈퍼컴퓨터를 대신하여 저가의 컴퓨터들을 이용한 NOW 환경에서 복잡한 응용 문제들이 효율적으로 해결되고 있다. 일반적인 NOW 환경에서의 성능은 개개의 컴퓨터들의 계산능력과 통신시간에 좌우된다. 본 논문에서는 실제 NOW 환경에서의 성능향상을 위한 여러 요소들을 살펴보고, 특히 작업자 프로세스 수가 전체 수행시간에 어떤 영향을 미치는가를 실험적으로 성능평가를 통해 분석한다. 성능 평가들은 NOW 환경에서 LAM/MPI를 이용하여 측정하였다.
소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.
강우는 시간적인 분포특성과 함께 공간적인 분포특성이 매우 다양하게 나타나는 기상현상이다. 강우 발생의 특성을 파악하기 위해서는 시간적인 분포특성에 대한 분석과 함께 공간적인 발생양상에 대한 분석이 수행될 필요가 있다. 본 연구에서는 강우 Coverage 개념을 이용하여 공간규모의 분포특성에 대한 분석을 수행하였으며, 지속기간의 변화에 따라 공간규모 분포가 어떠한 변동특성을 나타내는 지 분석하였다. 분석을 위한 대상유역으로 한강유역을 선정하였으며, 한강유역 내에 위치한 39개 강우관측소의 시간강우자료를 이용하였다. 강우의 지속기간별 공간규모 변동양상을 파악하기 위하여 10가지 경우의 지속기간(1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 16, 24, 48시간)에 대해 자료를 구성한 후 분석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 분석을 통해 강우 공간규모의 발생양상에 대해 개략적인 파악이 가능하였으며, 지속기간 변화가 공간규모에 미치는 영향을 파악할 수 있었다. 또한 유역면적을 3가지 경우로 나누어 동일한 분석을 수행함으로써 면적 변화에 따른 공간규모변동을 개략적으로 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 강우발생 시의 공간규모에 대한 보다 명확한 분석을 위한 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
작업들이 자원을 공유하는 경우 예측하기 어려운 지연시간이 발생한다. 다중 프로세서 시스템에서의 자원공유로 인한 지연시간은 더욱 예측하기 어렵다. 실기간 시스템의 스케줄 가능성 검사를 위해서는 이러한 지연시간을 정확히 예측해야한다. 선점가능한 우선순위 구동 CPU 스케줄링 알고리즘에 의해서 다른 우선순위의 작업과의 동기화는 우선순위 역전 문제를 야기한다. 본 논문에서는 다중 프로세서에서의 동기화 프로토콜을 제안하고 작업의 지연시간을 분석한다. 다른 프로세서에 할당된 작업들이 수행중인 자원을 요구할 때, 자원을 수행하는 작업의 우선순위를 높여줌으로써 자원수행을 빠르게 종료하게 한다. 이로 인해 자원에 의한 지연을 최소화한다. 특히, 높은 우선순위 작업의 경우 더욱 작은 지연시간을 갖게한다. 시뮬레이션을 통한 Shared Memory Protocol [5]과의 비교, 분석 결과 성능의 향상을 보임을 알 수 있다. 다양한 작업집합에 대한 지연시간을 분석하였다.
무선 네트웍 환경에서의 이동컴퓨팅에서는 특성상 잦은 끊김과 높은 에러율 때문에 비연결시에도 수행을 계속할 수 있는 기능이 필요하다. 이러한 이동컴퓨팅 환경에서 비연결 수행기능을 제공하기 위해 많은 개념과 이론들이 제안되고 있다. 본 논문에서 마코프(Marcov) 모델링 기법을 이용하여 모빌 컴퓨팅 환경에서 비연결 수행상태를 포함한 평균 태스크의 수행시간을 분석하였다. 모빌 컴퓨팅 환경은 데이터 호딩(Data Hoarding), 비연결 수행(Disconnected operation), 정지(Stop)의 3가지 상태로 구성할 수 있다. 이러한 3가지 상태에서 여러 가지 입력 파라메터들(에러율 Error rate), 재연결율(Recovery rate), 태스크 수행 정지 확률(Stop), 호딩 오버헤드(Hoarding overhead), 재연결 오버헤드(Reintegration overhead)들이 태스크 수행시간에 미치는 영향을 분석하였다. 이러한 분석을 통해서 통신망 단절을 고려한 이동컴퓨팅에서 보다 효과적인 태스크 수행기법을 선택할 수 있다.
합리적인 업무 수행도의 예측을 통해 기업은 기존 업무절차의 평가뿐 아니라 업무 개선방안과 새로운 업무의 설계기준을 제시할 수 있다. 본 연구는 업무효율지표들 중 가장 중요한 요소인 업무절차의 수행시간을 예측하는 모형을 제시한다. 일반적으로 기업의 업무는 예측가능하며 장기적으로 안정된 성격을 가진다. 우리는 이러한 특성을 바탕으로 한 대기행렬 모형을 구축하고 그것을 분석하여 정적인 방식의 업무실행 시 수행시간을 예측하였다. 그리고 모형의 성능을 시뮬레이션 기법을 사용하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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