One of the most important methods used in the modern analysis of linear networks and systems is the signal flow graph technique, first introduced by S.J. Mason in 1953. In essence, the signal-flow graph technique is a graphical method of solving a set of simultaneous. It can, therefore, be regarded as an alternative to the substitution method or the conventional matrix method. Since a flow-graph is the pictorial representation of a set of equations, it has an obvious advantage, i.e., it describes the flow of signals from one point of a system to another. Thus it provides cause-and-effect relationship between signals. And it often significantly reduces the work involved, and also yields an easy, systematic manipulation of variables of interest. Mason's formula is very powerful, but it is applicable only when the desired quantity is the transmission gain between the source node and sink node. In this paper, author summarizes the signal-flow graph technique, and stipulates three rules for conversion of an arbitrary nonsource node into a source node. Then heuses the conversion rules to obtain various quantities, i.e., networks gains, functions and parameters, through simple graphical manipulations.
제어 흐름 그래프는 자료 흐름 분석과 제어 종속 분석과 같은 프로그램 분석 분야와 프로그램 슬라이싱과 테스팅과 같은 소프트웨어공학 분야에서 필요로 하는 정보이다. 이러한 분석들이 안전하고 유용하기 위해서는 제어 흐름 그래프는 예외 흐름을 포함해야 한다. 기존의 방법은 예외 흐름과 정상 흐름의 상호 의존적인 관계로 인해 두 흐름을 동시에 계산하면서 제어 흐름 그래프를 생성한다. 그러나 실제 Java 프로그램을 조사해 본 결과 두 흐름이 상호 의존적으로 필요한 경우는 거의 발생하지 않음을 알 수 있었다. 그러므로 정상 흐름과 예외 흐름을 분리해서 계산할 수 있음을 알았고, 예외 흐름을 계산하는 예외 흐름 분석을 제안한다. 그리고 예외 흐름을 표현하는 예외 흐름 그래프를 제안한다. 그리고 제어 흐름 그래프는 예외 흐름 그래프와 정상 흐름 그래프를 합병함으로써 생성될 수 있음을 보인다.
데이타 병렬 모델은 대규모 병렬성을 용이하게 얻을 수 있는 장점이 있지만, 데이타 분산으로 인한 통신 지연시간은 상당한 부담이 된다. 본 논문에서는 데이타 병렬 프로그램에 내재되어 있는 태스크 병렬성을 추출하여 이러한 통신 지연시간을 감추는데 이용할 수 있음을 보인다. 기존의 태스크 병렬성 추출은 데이타 병렬성을 고려하지 않았지만, 여기서는 데이타 병렬성을 그대로 유지하면서 태스크 병렬성을 활용하는 방법에 대해 설명한다. 데이타 병렬 루프를 포함할 수 있는 다수의 태스크 스레드들로 구성된 다중스레드 프로그램을 표현하기 위해 본 논문에서는 PCFG(Parallel Control Flow Graph)라는 표현 형태를 제안한다. PCFG는 단일 스레드인 원시 데이타 병렬 프로그램으로부터 HDG(Hierarchical Dependence Graph)를 통해 생성될 수 있으며, 또한 PCFG로부터 다중스레드 코드를 쉽게 생성할 수 있다.
지배자 트리란 유향그래프에서 지배관계를 트리로 표현한 것이다. 임의의 유향그래프로부터 지배자 트리를 구성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제시한다. 감축 가능한 흐름그래프는 지배자 계산을 한 후 지배자 트리로 감축된다. 감축 불가능한 흐름그래프는 정보 테이블의 연결가지 정보를 이용하여 지배자 연결그래프로 구성된다. 지배자 연결그래프에서 지배자 트리로 감축하기 위하여 효과적인 순차감축 알고리즘과 지연감축 알고리즘을 구현한다. 구현한 결과 순차감축 알고리즘 보다 지연감축 알고리즘의 실행시간이 빠르다. 따라서 흐름그래프에서 효과적인 지배자 트리로 감축된다.
소프트웨어의 취약성을 검증하기 위하여 소프트웨어의 구조를 유추하여 유추된 구조를 활용하여 테스트하는 방법이 주목받고 있다. 이와 같은 방법을 사용하기 위해서 효과적인 소프트웨어의 구조 유추 방법이 요구된다. 많이 사용되는 DFG(Data Flow Graph), CFG(Control Flow Graph) 이나 CFA(Control Flow Automata)와 같은 그래프나 트리 방식은 소프트웨어 모델을 구조적으로 표현하지 못하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 바이너리 코드에 다양한 입력데이터 들을 부여하여 입력데이터별 CFG를 생성하고, 생성된 CFG들이 구조적으로 표현될 수 있도록 계층적 제어 흐름 그래프(Hierarchical Control Flow Graph, HCFG)를 작성한다. 또한 제안하는 HCFG을 생성하는데 요구되는 그래프의 구성요소와 점진적 그래프 생성 알고리듬도 제시한다. 제안한 방법론을 공개된 SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 서버 프로그램에 적용시켜 소프트웨어의 모델을 작성하는 실험을 수행하고, 생성된 모델과 실제 소프트웨어 구조를 비교 분석한다.
화학공정을 효율적으로 설계 및 관리하기 위한 도면으로 공정흐름도와 공정배관 계장도가 있다. 본 도면들은 공정의 운전조건 및 설비에 대한 정보를 제공하지만 공정이 정상적으로 운전할 신뢰도는 제공하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 유향그래프 분석기법을 이용하여 화학공정의 예방점검 정비주기 및 시점을 결정하기 위한 정보를 제공할 수 있는 신뢰도흐름도를 개발하였다. 유향그래프 분석기법은 화학공정이 정상적으로 작동할 가능성을 평가할 수 있는 기법으로써 노드와 아크를 사용하여 화학공정을 유향그래프로 모델화하고, 이 유향그래프를 순차적으로 해석하여 화학공정의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 본 연구에서는 운전시간에 따른 화학공정의 신뢰도를 분석하고, 그 결과를 공정배관 계장도에 삽입하여 신뢰도흐름도를 개발하였다. 본 신뢰도흐름도는 화학공정의 기본 도면인 공정흐름도, 공정배관 계장도와 마찬가지로 화학공정의 설계, 예방점검 등 설비관리에 효율적으로 이용될 수 있을 것이다.
To perform long-term sewer monitoring, It is important to understand the nature of the wastewater flow that occurs at the point on early stage of the monitor and to prevent in advance a problem which may caused. We can infer the flow properties and external factors by analyzing the scatter graph obtained from the measured data flow rate monitoring data since an field external factor affecting the sewage flow is reflected in the flow rate monitoring data. In this study, Selecting the three points having various external factors, and we Inferred the sewer flow characteristics from depth-velocity scatter graph and determined the analysis equation for the dry-weather flow rate data. At the'point 1' expected non-pressure flow, we were able to see the drawdown effect caused by the free fall in the manhole section. At the'point 2', existed weir and sediments, there was backwater effect caused by them, and each of size calculated from the scatter graph analysis were 400 mm and 130 mm. At the'Point 3', there is specific flow pattern that is coming from flood wave propagation generated by the pump station at upstream. In common, adequate equations to explain the dry weather flow data are flume equation and modified manning equation(SS method), and the equations had compatibility for explaining the data because all of $R^2$ values are over 0.95.
In the precision measurement of the voltage standing wave ratio (VSWR) or reflection coefficient by means of the slotted line technique, one of the important factors is the maximum error due to the discontinuities and multi-reflection in the slotted line. Particularly, this error becomes a critical factor when the VSWR or the reflection coefficient to be measured is very small. In this paper, the exact expression of this error is obtained by means of the Signal flow graph method.
안드로이드 운영체제에서 Flow Analysis의 난독화를 위해서는 실행되지 않는 흐름의 코드를 생성하여 Flow Graph의 크기를 크게 만들어 분석이 어렵게 만들 수 있다. 이를 위해 논문에서는 aar 형태의 라이브러리를 구현하여 외부 라이브러리의 형태로 애플리케이션에 삽입이 가능하도록 하였다. 라이브러리는 더미 코드에서의 진입점에서 부터 최대 5개의 child node를 가질 수 있도록 설계되었으며, child node의 클래스는 각 node마다 100개부터 900개까지 2n+1개의 메서드를 가지고 있으므로 총 2,500개의 진입점으로 구성된다. 또한 진입점은 XML에서 총 150개의 뷰로 구성되며, 각각의 진입점은 비동기 인터페이스를 통해 연결된다. 따라서 Inter-Procedural 기반의 Control Flow Graph를 생성하는 과정에서는 최대 14,175E+11개의 추가적인 경우의 수를 가지게 된다. 이를 애플리케이션에 적용한 결과 Inter Procedural Control Flow Analysis 툴에서 평균 10,931개의 Edge와 3,015개의 Node가 추가 생성되었으며 평균 36.64%의 그래프 크기 증가율을 갖는다. 또한 APK를 분석 시에는 최대 평균 76.33MB의 오버헤드가 발생하였지만, 사용자의 ART 환경에서는 최대 평균 0.88MB의 실행 오버헤드만을 가지며 실행 가능한 것을 확인하였다.
Change of state of Channel between two wireless terminals which is caused by noise and multiple environmental conditions for happens frequently from the Wireles Network. So, When it is like that planning a wireless network protocol or performance analysis, it follows to change of state of time-varying channel and packet the analysis against a transmission efficiency is necessary. In this paper, analyzes transmission time of a packet and a packet in a time-varying and packet based Wireless Network. To reflecte the feature of the time-varying channel, we use a Signal Flow Graph model. From the model the mean of transmission time and the mean of queue length of the packet are analyzed in terms of the packet distribution function, the packet transmission service time, and the PER of the time-varying channel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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