순수 함수형 언어에서 예외처리를 구현하는 것은 매우 까다로운 문제이다. 지연계산, 참조투명성과 같은 주요 특징은 예외 처리와 상반된 성질을 가지는 때문이다. 예외의 처리순서는 계산순서와 관계가 있고, 예외의 발생순서는 참조투명성과 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 현재 하스켈(Haskell)에서 구현된 예외처리 방법의 분석을 통해, 프로그램 수행 시 효율적인 예외처리 방법에 대해서 제시한다. 합성된 프로그램에서 예외 발생할 때 예외가 전달되는 것을 사전에 차단하는 방법을 이용한다. 실제 예외가 발생한 프로그램을 작성하고, 프로파일링을 통하여 이 방법의 효율성을 점검한다.
시계열 데이터 처리를 위해 방대한 양의 데이터를 스토리지에서 빠르게 읽어와 처리하려는 움직임이 많아지고 있다. 이를 위해 스토리지의 read latency 를 개선하기 위한 여러 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 분산 노드의 스토리지 자원을 충분히 활용하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 스토리지에 병렬적으로 접근하여 read latency 를 개선하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분산 환경에서 스토리지에 병렬적으로 접근하여, 각 노드에서 부분적으로 데이터를 읽어와 전체 데이터를 읽어오는 지연시간을 줄인다. 우리는 제안된 기법을 여러 노드로 구성된 분산 환경에서 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 전체 데이터를 읽어오는 read latency 가 기존 기법보다 28.04% 줄어든 것을 확인하였다.
맵리듀스는 데이터 집약적인 어플리케이션에서 대량의 데이터를 분산 병렬 처리하기 위한 프로그래밍 모델이다. 하둡은 맵리듀스의 오픈소스 구현으로 맵리듀스를 사용하기 위한 도구로 많이 알려져 있다. 실제 하둡을 이용하여 맵리듀스를 적용할 때 맵 태스크 단계는 병렬로 수행되어 순차처리에 비해 시간이 단축된다. 그러나 맵 태스크의 결과물인 중간 단계의 데이터는 단일 리듀스 태스크에서 처리됨으로써 시간 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 단일 리듀스 태스크 처리에서 발생하는 오버로드 및 시간 지연 문제를 해결하기 위해 적응적으로 리듀스 태스크를 할당하는 스케줄링 기법을 제안하고 실험을 통해 이 기법의 성능을 검증한다.
유연한 이동성, 쉬운 배치, 저렴한 비용 등의 장점을 가진 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 이용해 Deep Neural Network(DNN) 서비스를 제공하는 기술이 연구되고 있다. 하지만 UAV 는 메모리와 컴퓨팅 능력, 배터리가 제한되어 있어 DNN 서비스의 요구사항을 만족시키기 위해서는 다수의 UAV간의 협업이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 UAV 협업 환경에서 DNN 서비스의 처리 지연시간을 줄이기 위해 UAV 들의 작업량을 고려한 서비스 분산 처리 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 DNN 서비스 처리 지연 시간을 분석한다.
집적회로의 집적도가 높아지고 성능이 향상됨에 따라 회로의 지연고장에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 회로의 지연고장은 게이트 지연고장과 경로지연고장으로 분류할 수 있는데, 이 논문에서는 경로지연고장 시뮬레이션에 대한 두 가지 동적 메모리 사용 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 고착고장에 대한 동시 고장 시뮬레이션과 유사한 방식이며, 두 번째 방법은 고장기술자의 값이 X일 때 이를 고장리스트에 삽입하지 않는 묵시적-X 방식이다. 제안된 두 방식 중 묵시적-X 방식이 동적 메모리 사용과 시뮬레이션 시간 측면에서 효율적이었다.
지연 감내 네트워크는 지속적인 연결이 보장되지 않고 저장(Store), 운반(Carry), 전달(Forward) 방식의 메시지 전달을 사용 하는 네트워크이다. 이러한 지연 감내 네트워크에서 메시지 전달은 중요한 연구 이슈이며, 최근 많은 라우팅 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 노드들의 사회관계와 확장 매개 중심도를 이용하여 효율적인 지연 감내 네트워크에서 라우팅 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 Epidemic routing, Friendship routing에 비해 적은 메시지 전달 성공률차이를 유지하며, 메시지 전달 비용에는 효율적임을 보인다.
실시간 멀티미디어 응용의 서비스 품질을 지원하는 공평 패킷 스케줄러는 대부분 패킷의 예상되는 전송 종료시점을 그 패킷의 타임스탬프로 사용하는 종료시각 방식을 채택하고 있다. 이 방식은 예약속도로 레이턴시를 통제할 수 있는 장점을 가지나 속도-지연 결합 특성으로 인해 스케줄러 대역폭의 이용 효율이 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 지연 자원 개념을 도입하고, 속도-지연 결합 특성에 의해 손실되는 지연 자원을 속도 자원으로 변환하여 스케줄러 대역폭의 이용 효율을 높이는 스케줄링 방식을 제안한다. 성능 평가 결과 기존 방식보다 50% 이상 우수한 대역폭 이용도 특성을 보였다.
인터넷 망의 종단간 혼잡상태를 유추할 수 있는 가장 일반적인 방법은 RTT (Round Trip Time)값을 측정하는 것이며, 이 방법으로 망의 흔잡 정도를 측정할 수 있다. 그러나 RTT는 패킷의 왕복 시간만을 측정하기 때문에 패킷의 송수신시 순방향과 역방향에서 어느 정도의 혼잡과 전송지연이 발생하였는가는 알 수가 없다. 본 논문에서는 패킷이 전송될 때 순방향/역방향 전송 지연을 계산하여, 망의 흔잡 상태를 정확하게 유추할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 여러 RTT 값들 중에서 가장 작은 RTT 값을 기준으로 하여 기준이 되는 순방향/역방향 전송 시간을 결정하고, 이 값과 각 패킷이 전송될 때 측정된 전송 시간을 비교하여 순방향/역방향 전송 지연 시간을 계산한다. 본 연구에서는 NS-2에서의 시뮬레이션과 실제 네트워크 상에의 측정을 통하여 제안된 방법의 올바른 동작을 확인하였다.
인터넷상에 분산된 시스템들의 시각동기(time synchronization) SNTP(Simple Network Time Protocol) 의 시각동기모델을 분석하고 안정딘 시각오프셋을 제공할 수 있는 새로운 시각동기모델을 제안한다 SNTP 가 사용면에서는 간다나나 다영한 오류 요소를 구려하지 않으므로 인해 발생하는 안정성 면에서는 단점을 보완하기 위해 SNTP 시각 오프셋 추정식을 분석한다. 분석 결과로 추정된 시각 오프셋이 동적 오류 요소인 송신지연과 수신지연의 차이를 대표적인 오류 요소로 내포하고 있음을 확인하고 송수신 지연차를 적용한 새로운 시각동기 모델로 동적선형모델을 적용한 시각오프셋 추정 모델을 제안한다. 그리고 실측을 통한 송수신 지연차의 특성을 분석 결과로 제시한다.
논리 노력[1, 2]의 기법은 회로의 지연 값을 간단한 필산으로 신속하게 측정할 수 있는 기술이다. 이 기법은 설계 공정 시간을 절약하는 장점도 있지만 고정 지연이라는 조건에서 논리 경로의 면적이나 전력 소비를 최소화하여 설계할 수 없는 단점이 있다. 이 단점을 보완하는 방법을 논문[3]에서 제안하였지만, 논리 경로가 하나인 회로에만 국한되어 적용할 수 있는 방법이었다. 본 논문에서는, 균형 지연 모델을 기초로, 다중 논리 경로의 회로에 적용할 수 있는 향상된 게이트 크기 결정 방법을 제한하고자 한다. 시뮬레이션 결과, 기존 논리노력 방법과 비교하면 전력 소비 측면에서 거의 같았지만 회로의 설계 공간 측면에서는 약 52%의 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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