마이크로 프로세서의 퍼포먼스 카운터는 프로그램의 병목 현상을 분석할 수 있는 중요한 도구이다. 퍼포먼스 카운터를 사용하면 다양한 이벤트의 출현 빈도를 성능의 저하 없이 정확하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 특히 퍼포먼스 카운터는 현재 널리 사용되고 있는 멀티코어 프로세서의 성능을 분석하는데 유효하다. 본 논문에서는 인텔 네할렘 프로세서의 확장된 퍼포먼스 카운터를 이용하여 멀티코어 프로세서의 성능을 분석하는 기법을 소개하고자 한다. 본 논문에서는 네할렘 아키텍쳐를 적용한 인텔 Xeon 시리즈 프로세서와 SPEC CPU 2006벤치마크를 이용하여 성능을 분석한다.
NUMA(Non-Uniform Memory Access)구조의 공유 메모리 다중처리기 시스템에서 참조 국지성의 활용은 병렬 처리의 성능에 큰 영항을 미친다. 본 논문에서는 운영체제가 참조 국지성을 관리하는데 도움을 주기위한 개선된 하드웨어 메모리 참조 카운터를 제시한다. 제신된 참조 카운터 방식에서는 기존의 참조 카운터들과는 달리 운영체제의 페이지 복사 정책을 다양한 메모리 참조 패턴에 적응시키기 위해 카운터의 값이 동적으로 그리고 주기적으로 조정된다. 우리는 실제 병렬 응용 프로그램들을 사용한 실행 구동형 시뮬레이션을 통해 제시된 "조정가능한 지연 카운터"가 이들의 성능에 미치는 영향을 평가하였다. 이 성능평가를 통해 '조정가능한 자연 카운터"를 이용한 메모리 복사 정책이 기존의 카운터를 이용한 정책보다 나은 성능을 보인다는 것과 시뮬레이션에 사용된 대부분의 병렬 응용 프로그램에 대해 고른 성능을 나타낸다는 것을 확인하였다.
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.
피승수를 승수로 곱하는 곱셈연산은 승수에 대한 많은 부분곱을 더하기 때문에 본질적으로 느린 연산이다. 특히, 큰 수를 사용하는 암호 프로세서에서는 매우 빠른 곱셈기가 요구된다. 현재까지 느린 연산의 개선책으로 radix 4, radix 8, 또는 radix 16의 변형 부스 알고리즘을 사용하여 부분곱의 수를 줄이려는 연구와 더불어 Wallace tree나 병렬 카운터를 사용하여 부분곱의 합을 빠르게 연산하는 방법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 암호 프로세서용 64$\times$64 비트 곱셈기를 구현하는데 있어서, 고속의 곱셈을 위하여 고속의 병렬 카운터를 제안하였으며, radix 4의 변형 부스 알고리즘을 이용하여 부분합을 만들고 부분합의 덧셈은 제안한 카운터를 사용하였다. 64$\times$64 비트 곱셈기를 구현함에 있어서 본 논문에서 제안된 카운터를 이용하는 것이 속도 면에서 Wallace scheme또는 Dadda scheme을 적용하여 구현하는 것 보다 31% 정도, Mehta의 카운터를 적용하여 구현하는 것 보다 21% 정도 개선되었다.
대부분의 최신 마이크로 프로세서에서 사용 가능한 하드웨어 퍼포먼스 카운터는 시스템과 어플리케이션의 상태를 모니터링, 분석 및 최적화하는 다양한 용도로 폭넓게 사용되고 있다. 적은 오버헤드로 시스템의 가장 기본적인 정보를 수집할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 이러한 퍼포먼스 카운터는 리눅스에 내장되어 있는 퍼프 이벤트를 통하여 수집 할 수 있는데 클러스터 시스템에서는 단일 노드에서와는 다른 방법을 사용하여 이벤트를 수집해야 한다. 본 연구에서는 클러스터 시스템에서 하드웨어 퍼포먼스 카운터를 수집하는 방법과 오버헤드에 대하여 연구하여 카운터의 활용을 지원하고자 한다.
본 논문은 성능 카운터를 이용하여 Intel XScale 마이크로아키텍쳐 기반의 Marvell PXA320 프로세서에 대한 성능 모니터링을 구현하였다. Windows CE 운영체제 환경의 응용프로그램에 대하여 DVFS 구성에 따른 각각의 벤치마크를 측정하였고, 성능 이벤트에 따른 성능 카운터 값을 측정 하였다. 성능 모니터링으로 측정된 데이터를 기반으로 DVFS 기법을 위한 스케줄링이 가능하다.
본 연구에서는 전체 장애인의 50%를 차지하고 있는 지체장애인, 뇌병변 장애인을 중심으로 장애인들이 엔카운터 집단상담 을 통해 임파워먼트 된 경험을 분석하여 향후 다수의 장애인들이 임파워 할 수 있는 실질적인 개입전략의 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 연구문제는 첫째, 장애인들은 엔카운터 집단 상담을 통해 임파워먼트 경험을 하였는가? 둘째, 장애인들은 엔카운터 집단상담을 통해 어떠한 임파워먼트를 경험하였는가? 이다. 또한 엔카운터 집단프로그램을 통한 장애인의 임파워먼트 경험을 질적으로 평가하고자 프로그램의 참가자들을 대상으로 포커스그룹 인터뷰를 실시하였다. 연구대상은 서울에 위치하는 장애인 자립센터에서 2015년부터 2019년까지 엔카운터 집단상담을 받았던 지체장애와 뇌병변 장애를 가진 장애인들이었다. 자료분석 결과, 7개의 범주, 17개의 하위범주가 도출 되었으며 1) 자기와의 관계 회복 2) 타인과 새로운 관계 형성 3) 사화와의 연대감 실현의 세주제로 묶을 수 있었다. 이를 통해 엔카운터 집단상담 프로그램이 장애인의 개인적, 대인 관계적, 정치사회적 임파워먼트에 미치는 영향에 초점을 두어 연구결과를 논의 하였고 마지막으로 연구의 제한점 및 후속연구를 위한 제언점을 제시하였다.
This paper is to evaluate the applicability of neural networks to the estimation of evapotranspiration. Two neural networks were developed to forecast daily evapotranspiration of the rice crop with back-propagation and counter-propagation algorithm. The neural network trained by back-propagation algorithm with delta learning rule is a three-layer network with input, hidden, and output layers. The other network with counter-propagation algorithm is a four-layer network with input, normalizing, competitive, and output layers. Training neural networks was conducted using daily actual evapotranspiration of rice crop and daily climatic data such as mean temperature, sunshine hours, solar radiation, relative humidity, and pan evaporation. During the training, neural network parameters were calibrated. The trained networks were applied to a set of field data not used in the training. The created response of the back-propagation network was in good agreement with desired values and showed better performances than the counter-propagation network did. Evaluating the neural network performance indicates that the back-propagation neural network may be applied to the estimation of evapotranspiration of the rice crop. This study does not provide with a conclusive statement as to the ability of a neural network to evapotranspiration estimating. More detailed study is required for better understanding and evaluating the behavior of neural networks.
수동형 태그는 능동형 태그와는 다르게 연산처리가 뒤떨어지며 많은 연산처리는 힘들다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 수동형 태그에서 연산을 줄이지만 보안 인증에 안전하도록 개선한 인증 알고리즘으로 재카운터를 이용하여 리더가 태그를 읽을 때 오류가 발생하여도 계속 같은 값을 반환하는 다른 시스템과 달리 새로운 값을 반환하고 태그의 연산 부분을 리더 혹은 후위시스템에서 처리하도록 RFID 보안 프로토콜을 개선하였다. 그리고 RFID 인증 프로토콜이 보장해야 할 기본적인 보안사항들을 만족하도록 하였으며 태그의 실제 정보를 악의적인 방법을 통해 불법적으로 획득하더라도 실제 정보가 아닌 암호화된 정보가 노출이 되어 정보의 획득이 힘들고 연속적으로 태그 정보를 읽더라도 읽을 때마다 태그의 정보가 변경되기 때문에 위치 추적성등에 안전한 프로토콜이다.
최근에 및 온도관리는 현대 컴퓨터 시스템의 주요 관심사로 대두되고 있다. 에너지의 효율성은 모바일과 임베디드 시스템의 중요한 특성이다. 최근의 고성능 모바일 프로세서의 에너지 요구 증가와 짧은 배터리 수명, 발열로 인한 에너지 손실 등으로 인한 전력소모 때문에 전력과 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 성능 카운터를 이용하여 Intel XScale 마이크로아키텍춰 기반인 Marvell PXA320 프로세서에 대한 주파수/전압 변경과 성능 모니터링을 구현하였다. 또한, Windows CE 운영체제 환경의 응용프로그램에 대하여 DVFS 구성에 따른 각각의 벤치마크로 측정하고, 성능 이벤트에 따른 성능 카운터 값을 측정하고, 성능 카운터 값을 CPU의 전압과 전류와 동기화된 데이터를 랩뷰로 사용하여 측정하였다. 또한, 성능 모니터링으로 측정한 데이터를 기반으로 전력관리 기법을 위한 스케쥴링이 가능하고, 측정한 전압과 전류로 실제 전력 소모량 파악이 가능하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.