본 논문은 서로 다른 성능을 가진 프로세서들로 구성된 다중컴퓨터 시스템에서 태스크의 할당에 관한 문제를 다룬다. 다중 컴퓨터 시스템의 성능을 최대로 발휘하기 위해서는 분산구조를 가진 프로그램 모듈들을 실행시간을 최소화하도록 각 프로세서에 할당하여야 한다. 이러한 할당방법을 태스크의 균등할당이라 하는데 부하가 적절하기 못한 프로세서는 제 성능을 발휘하지 못하고 전체 시스템의 성능을 저하시키기 때문에 태스크를 균등하게 할당하는 것이 성능향상을 위한 좋은 방법이다. 이러한 태스크 할당문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 비 균등 할당의 비용을 수식화 할 수 있는 새로운 목적함수를 제시하였다. 제안된 목적함수를 사용하여 태스크 할당문제를 통신비용과 작업비용, 그리고 비 균등 할당비용의 합을 최소화하는 문제로 단순화 시켰다. 이렇게 변화된 문제는 NP-hard의 문제이므로 최적에 근사한 할당을 구하는 $O(n^2m)$의 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이때 m, n은 각각 태스크와 프로세서의 개수이다.
자바 바이트코드가 많은 장점을 갖지만, 수행 속도가 느리고 분석하기 어렵다는 단점이 존재한다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 최적화된 코드로 변환이 요구된다. 최적화된 코드로 변환하기 위해 CTOC를 구현하였다. 정적으로 값과 타입을 결정하기 위해 CTOC는 변수를 배정에 따라 분리하는 SSA Form을 사용하였다. 또한 문장의 표현을 위해 트리 구조를 사용하였다. 하지만 SSA Form 변환 과정에서 $\phi$-함수의 삽입에 의해 오히려 노드의 수가 증가하게 되었다. 본 논문은 SSA Form에서 더욱 최적화된 코드를 얻기 위해 죽은 코드를 제거하는 과정을 보인다. 각 노드에 대해 새로운 live 필드를 추가하고 트리 구조에서 죽은 코드 제거 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 죽은 코드 제거 후 상당한 노드의 수가 줄어든 것을 확인할 수 있다.
최근 들어, 스마트 단말에서 지불, 인터넷 뱅킹 등 금융업무와 관련된 중요한 정보들을 다루는 경우가 많아졌다. 또한 스마트 단말의 실행환경이 공개 소프트웨어 환경 위주로 발전하면서, 사용자들이 임의의 응용소프트웨어를 다운받아 사용하는 것이 용이하게 됨에 따라, 스마트 단말이 보안적 측면에서 취약하게 되었다. 본 논문에서는 하드웨어 기반의 스마트 단말 보안 기술의 특징을 알아본다. 또한, 본 논문에서는 스마트 단말 에서 실행되는 응용프로그램을 위한 MTM 하드웨어기반의 안전한 스마트 단말 실행환경에 대한 구현방법을 제안한다. 기존의 MTM 이 모바일 장치에 대한 신뢰의 근원 기능만을 제공한 반면, 본 논문에서 제시하는 MTM 기반 모바일 보안 환경은 모바일 장치에서 실행되는 응용프로그램이 필요로 하는 다양한 보안 기능을 제공할 수 있다. 향후, 보안 하드웨어와 연동이 가능한 IoT 기기와 게이트웨이 보안 기술, 그리고 보안 하드웨어를 활용하여 다양한 IoT 기기에 적용하여 신뢰성과 보안성을 확보하는 방안에 대한 연구를 진행할 예정이다.
자바 바이트코드는 다양한 장점을 갖지만. 실행속도가 느리고 분석이 어렵다는 단점이 존재한다. 따라서 네트워크와 같은 실행환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 최적화된 코드로 변환이 요구된다. 최적화된 코드로 변환하기 위해 CTOC가 구현되었다. CTOC는 기존의 바이트코드를 이용해서 CFG를 생성한 후 분석과 최적화를 위해 SSA Form을 생성하였다. 하지만 SSA Form으로 변환하는 과정에서 ${\phi}$-함수의 삽입으로 인해 노드의 개수가 늘어나는 현상이 발생하였다. 노드의 개수를 줄이기 위한 한 가지 방법으로 SSA Form에서 적용 가능한 최적화인 복사 전파를 수행하였다. 복사 전파란 하나의 변수 값이 다른 변수의 값으로 복사하는 과정이다. 복사 전파에 의한 변환은 변환 자체로는 큰 효과를 나타내지 못하는 경우가 존재하지만 이후 최적화 과정에서 변수가 사용되지 않는 경우 해당 변수에 대한 복사식을 제거할 수 있는 가능성을 제공하기 때문에 중요한 과정이다. 본 논문은 SSA Form에서 좀 더 최적화된 코드를 얻기 위한 복사 전파 수행을 보인다.
암호 화폐는 블록체인 합의 프로토콜의 확장성 문제들로 인하여 실제 지불 수단으로 사용되기에는 한계점이 존재하였으며, 이러한 한계점들을 해결하기 위한 다양한 오프체인 솔루션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 단방향 해시 함수를 활용한 효율적인 오프체인 결제 채널을 설계하고 설계한 결제 채널을 이더리움 스마트 컨트랙트를 사용하여 구현하였으며 이전에 구현되었던 플라즈마 MVP와 동일한 환경에서 배포하여 각 메소드에 대한 실행 시간과 비용을 측정 및 분석하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 플라즈마 MVP와 비교하여 제안된 솔루션은 전체 누적 시간의 경우에는 약 34%로 단축할 수 있었으며 전체 실행 비용은 약 41%로 절약할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권9호
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pp.1544-1572
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2011
Task placement and scheduling are traditionally studied in following aspects: resource utilization, application throughput, application execution latency and starvation, and recently, the studies are more on application scalability and application performance. A methodology for task placement and scheduling centered on tasks based on virtual machines is studied in this paper to improve the performances of systems and dynamic adaptability in applications development and deployment oriented parallel computing. For parallel applications with no real-time constraints, we describe a thought of feature model and make a formal description for four layers of task placement and scheduling. To place the tasks to different layers of virtual computing systems, we take the performances of four layers as the goal function in the model of task placement and scheduling. Furthermore, we take the personal preference, the application scalability for a designer in his (her) development and deployment, as the constraint of this model. The workflow of task placement and scheduling based on virtual machines has been discussed. Then, an algorithm TPVM is designed to work out the optimal scheme of the model, and an algorithm TEVM completes the execution of tasks in four layers. The experiments have been performed to validate the effectiveness of time estimated method and the feasibility and rationality of algorithms. It is seen from the experiments that our algorithms are better than other four algorithms in performance. The results show that the methodology presented in this paper has guiding significance to improve the efficiency of virtual computing systems.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량의 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하기 위해 사용되는 프레임워크이다. Group-by 질의는 데이터를 지정된 애트리뷰트들의 값에 따라 그룹화하고, 각 그룹에 대해 지정된 집계 함수 값을 구하는 질의이다. 본 논문에서는 둘 이상의 group-by 질의가 동시에 요청되었을 때, 이들을 맵리듀스를 사용하여 효율적으로 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 대신, 총 수행비용을 줄이기 위해 하나 이상의 맵리듀스 잡을 통해 단계적으로 계산한다. 성능 평가 실험을 통해, 제안 기법이 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 단순 방법에 비해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
Companies are responding appropriately to the rapidly changing business environment and striving to lead those changes. As part of that, we are meeting our strategic goals through IT projects, which increase the number of simultaneous projects and the importance of project portfolio management for successful project execution. It also strives for efficient deployment of human resources that have the greatest impact on project portfolio management. In the early stages of project portfolio management, it is very important to establish a reasonable manpower plan and allocate performance personnel. This problem is a problem that can not be solved by linear programming because it is calculated through the standard deviation of the input ratio of professional manpower considering the uniformity of load allocated to the input development manpower and the importance of each project. In this study, genetic algorithm, one of the heuristic methods, was applied to solve this problem. As the objective function, we used the proper input ratio of projects, the input rate of specialist manpower for important projects, and the equal load of workload by manpower. Constraints were not able to input duplicate manpower, Was used as a condition. We also developed a program for efficient application of genetic algorithms and confirmed the execution results. In addition, the parameters of the genetic algorithm were variously changed and repeated test results were selected through the independent sample t test to select optimal parameters, and the improvement effect of about 31.2% was confirmed.
AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.
소프트웨어의 유사성 비교는 소스코드를 대상으로 한다. 소스코드는 프로그램 언어로 표현된 개발자의 지적 저작권으로 보호된다. 문서형식으로 작성된 프로그램 소스코드는 개발자의 전문지식과 아이디어가 포함된 내용을 포함하고 있다. 소프트웨어 저작권의 불법도용을 판단하기 위한 감정 작업은 원본과 비교본의 소스 코드를 대상으로 파일의 구성과 내용을 검증하는 방법으로 수행된다. 그러나 실제적으로 피고소인 측의 불성실한 목적물 제공으로 소스코드의 일대일 비교감정이 어려운 상황이 증가하고 있다. 이 경우 실행코드에 대한 비교감정이 수행되어야 하며, 역어셈블 방법, 역공학기법, 기능실행의 시퀀스 분석 등의 간접적인 방법이 적용된다. 본 논문에서는 소스코드제공이 어려운 상황에서 시스템과 실행코드 파일을 대상하는 하는 감정 사례를 통해 간접적인 비교결과의 유효성에 대해 분석하고, 감정결과에 활용하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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