Java's performance is sometimes not acceptable due to interpretation overhead by the Java Virtual Machine (JVM). In this paper, we present a compiler structure of Java-to-C translator for high performance on resource limited environment like mobile devices. Our compiler framework translates Java into C codes to preserve Java's programming semantics such as inheritance, method overloading, virtual method invocation, and so on. Also our compiler fully supports Connected Limited Device Configuration (CLDC) 1.0 API's. We show that our compiler improves the speedup by up to eleven times more than JVM-only execution in measured benchmarks.
본 논문에서는 반도체 제조 공정에서 장비와 호스트간에 통신을 할 수 있는 SECS(SEMI Equipment Communications Standard) 프로토를의 개발을 제안한다. SECS 프로토콜은 메시지 전송을 위한 헤더 부분을 정의하는 SECS-I 프로토콜과 메시지 내용을 정의하는 SECS-II 프로토콜로 나뉘어지는데, RS232 시리얼 통신을 하는 SECS-I 프로토콜 대신에 이더넷(ethernet)을 통해 TCP/IP 통신을 할 수 있는 HSMS 프로토콜을 구현하고자 한다. HSMS(High-speed SECS Message Services)프로토콜은 SECS-I과 마찬가지로 SECS-II 메시지 내용을 전송 할 수 있도록 10바이트 크기의 헤더로 정의된다. HSMS 프로토콜 통신은 TCP/IP를 기반으로 하기 때문에 SECS 메시지 전송을 위한 통신 선로를 설정하기 위해 소켓 API를 응용하고 항상 통신 대기상태를 유지하기 위해 데몬(daemon) 형태로 구성한다. 실제 메시지 내용을 정의하고 있는 SECS-II 프로토콜은 데이터 인덱스 테이블과 표준에 정의된 형식에 맞게 파일형태나 DLL(Dynamic Link Library)형태로 구성하고 프로세스 프로그램(process program)을 수행하기 위해 SECS 프로토콜 표준에서 정의하는 SML(SECS Message Language)형식으로 변환 할 수 있는 스크립트 변환기(script translator)를 구현한다. 또한 HSMS 프로토콜이 전송할 SECS-II 메시지를 저장하기 위한 파라미터를 정의하고 실제 통신을 위한 테스트 베드를 위한 응용 프로그램을 제작한다
인터넷의 빠른 발전과 하드웨어 속도의 향상에 의해 가상현실이 점차 일반 사용자에게도 가깝게 다가서고 있다. 인터넷 가상현실 언어의 표준인 VRML이 XML의 개발과 발전에 의해 차기 버전을 XML의 장점인 용이한 확장성을 수용하는 X3D라 명명하고 표준화를 진행 중이다. VRML의 경우 전송 시 파일 크기의 문제를 안고 있고, X3D로 진보하면서 역시 같은 문제를 해결하기 위하여 보다 효율적인 전송 포맷에 대한 연구가 진행되고 있다. X3D의 효율적 전송을 위한 바이너리 스트림 개발의 일환으로 바이트코드를 제안하고, 강력한 Java 3D API와 플랫폼 독립적인 바이트코드의 장점을 살려 표준화 단계인 X3D를 별도의 브라우저 없이도 Java 애플릿을 이용하여 재생할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위한 방법으로 X3D를 Java 3D로 변환하는 번역기가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X3D-Java 3D 번역기의 구조를 설계하고 구현 방법을 제시하고자 한다. XML 파서를 이용하여 X3D를 파싱하고 그의 출력인 AST를 순회하면서 Java 3D 파일을 생성한다. X3D DTD와 Java 3D 클래스의 구조, 계층 관계 정보를 독립된 자료로 작성하여 계속 변하게 될 두 언어의 변화에 유동적으로 대처하면서 소스 코드의 큰 변화 없이 이용할 수 있게 설계하고자 한다.
기계 독해는 단락과 질의가 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 자연어 처리 태스크이다. 최근 벤치마킹 데이터셋에서 사전학습 언어모델을 기반으로 빠른 발전을 보이며 특정 데이터셋에서 인간의 성능을 뛰어넘는 성과를 거두고 있다. 그러나 이는 단락 내 범위(span)에서 추출된 정보에 관한 것으로, 실제 연산을 요구하는 질의에 대한 응답에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 범위 내에서 응답이 가능할 뿐만이 아니라, 연산에 관한 이산 추론을 요구하는 단락 및 질의에 대해서도 응답이 가능한 기계 독해 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영어 DROP (Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs, DROP) 데이터셋으로부터 1,794개의 질의응답 쌍을 Google Translator API v2를 사용하여 한국어로 번역 및 정제하여 KoDROP (Korean DROP, KoDROP) 데이터셋을 구축하였다. 단락 및 질의를 참조하여 연산을 수행하기 위한 의미 태그를 한국어 KoBERT 및 KoELECTRA에 접목하여, 숫자 인식이 가능한 KoNABERT, KoNAELECTRA 모델을 생성하였다. 실험 결과, KoDROP 데이터셋은 기존 기계 독해 데이터셋과 비교하여 단락에 대한 더욱 포괄적인 이해와 연산 정보를 요구하였으며, 가장 높은 성능을 기록한 KoNAELECTRA는 KoBERT과 비교하여 F1, EM에서 모두 19.20의 월등한 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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