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- 저자 : 김화목(Hwamok Kim) (검색결과 5 건)
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국내 학생들을 위한 micro:bit 프로그래밍 환경 개선
김화목 ( Hwamok Kim ),우균 ( Gyun Woo ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
최근 국내외에서 창의인재 양성을 위한 컴퓨터과학 교육을 강화하고 있다. 현재 대부분의 프로그래밍 언어는 국내 초보자들이 배우기에는 여러 가지 진입 장벽이 존재한다. 그 중 대표적인 이유는 쉽게 흥미를 갖지 못한다는 것이다. micro:bit는 소프트웨어 교육을 위해 영국에서 2015년 개발한 ARM 기반의 임베디드 시스템이다. 내장된 LED 출력 등 다양한 기능과 개발 방식을 지원하여 프로그래밍을 배우는 초보자들의 흥미를 유발시키기 충분하다. 하지만 영어와 숫자만 LED에 출력되며 개발도구에서 한글 메뉴를 지원하지 않아서 국내 학생들이 사용하기에 매우 불편하다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 micro:bit의 한글 LED 출력과 한글 프로그래밍 환경을 구성하였다. 테스트 결과 정상적으로 한글 프로그래밍 환경이 동작하며 한글 LED 출력이 수행됨을 확인하였다.
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GC-Tune을 이용한 Haskell 병렬 프로그램의 성능 조정
김화목(Hwamok Kim),안형준(Hyungjun An),변석우(Sugwoo Byun),우균(Gyun Woo) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.8
매니코어 기술에 힘입어 컴퓨터 하드웨어의 성능이 향상되고 있지만 그에 비례한 소프트웨어 성능 증가는 다소 미미한 실정이다. 함수형 언어는 병렬 프로그램의 성능을 향상시키는 대안 중 하나이다. 이러한 언어는 부수효과가 없는 순수한 수식을 통해 내재된 병렬성을 지원하기 때문이다. 함수형 언어인 Haskell은 모나드를 기반으로 하는 다양하고 쉬운 병렬 구조를 제공하기 때문에 병렬 프로그래밍에서 널리 사용된다. 하지만 Haskell로 작성된 병렬 프로그램의 성능 확장성은 코어 수가 증가함에 따라 변동이 큰 경향이 있다. 이는 프로그램 실행에 있어 가비지 컬렉션이 공간과 시간에 모두 영향을 미치는데 Haskell은 이러한 가비지 컬렉션을 사용하는 가상머신 위에서 실행되기 때문이라고 추정된다. 따라서 본 논문에서는 GC-Tune이라는 메모리 튜닝 도구를 사용하여 이 추정이 맞는지 검증하고 Haskell 병렬 프로그램의 성능확장성을 높이는 방법을 모색한다. 병렬 Haskell 표절 검사 프로그램을 대상으로 실험한 결과 성능 확장성이 향상되었다. 특히 메모리 튜닝을 하지 않은 프로그램에 비해 속도 향상의 변동 범위가 39% 감소하였다. Although the performance of computer hardware is increasing due to the development of manycore technologies, software lacking a proportional increase in throughput. Functional languages can be a viable alternative to improve the performance of parallel programs since such languages have an inherent parallelism in evaluating pure expressions without side-effects. Specifically, Haskell is notably popular for parallel programming because it provides easy-to-use parallel constructs based on monads. However, the scalability of parallel programs in Haskell tends to fluctuate as the number of cores increases, and the garbage collector is suspected to be the source of this fluctuations because it affects both the space and the time needed to execute the programs. This paper uses the tuning tool, GC-Tune, to improve the scalability of the performance. Our experiment was conducted with a parallel plagiarism detection program, and the scalability improved. Specifically, the fluctuation range of the speedup was narrowed down by 39% compared to the original execution of the program without any tuning.
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분할 정복법을 이용한 Haskell GC 조정 시간 개선
안형준,김화목,류샤오,김연어,변석우,우균,An, Hyungjun,Kim, Hwamok,Liu, Xiao,Kim, Yeoneo,Byun, Sugwoo,Woo, Gyun 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.6 No.9
발열 때문에 더이상 회로 집적도를 높일 수 없기 때문에 단일 코어 프로세서의 성능 향상은 한계에 달했다. 그래서 코어를 여러 개 사용하는 멀티 코어, 매니 코어 형태의 프로세서가 등장했으며 병렬 프로그래밍이 중요해졌다. 이러한 상황에서 병렬 프로그래밍에 여러 장점이 있는 순수 함수형 언어 Haskell이 주목받고 있다. Haskell은 식 계산 방식에서 이미 병렬성이 내재되어 있으며 병렬 구조를 지원하는 모나드 도구를 제공한다. 그런데 Haskell 병렬 프로그램의 성능은 메모리 재사용 시스템을 포함한 실행시간 시스템에 큰 영향을 받는다. 이미 Haskell이 제공하는 메모리 프로파일링 도구로 GC-tune이 있지만, GC-tune은 가능한 모든 GC 옵션에 대해 프로그램 실행 시간을 반복 측정하기 때문에 GC 조정 시간이 너무 오래 걸린다. 그래서 본 연구에서는 기본적인 분할 정복법을 이용해서 GC-tune의 탐색 영역을 매 단계마다 4분의 1로 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 두 가지 병렬 프로그램(극대 독립 집합 프로그램과 K-평균 프로그램)에 적용한 결과, 평균 98%의 정확도로 실행 시간을 평균 7.78배 단축시켰다. The performance improvement of a single core processor has reached its limit since the circuit density cannot be increased any longer due to overheating. Therefore, the multicore and manycore architectures have emerged as viable approaches and parallel programming becomes more important. Haskell, a purely functional language, is getting popular in this situation since it naturally supports parallel programming owing to its beneficial features including the implicit parallelism in evaluating expressions and the monadic tools supporting parallel constructs. However, the performance of Haskell parallel programs is strongly influenced by the performance of the run-time system including the garbage collector. Though a memory profiling tool namely GC-tune has been suggested, we need a more systematic way to use this tool. Since GC-tune finds the optimal memory size by executing the target program with all the different possible GC options, the GC-tuning time takes too long. This paper suggests a basic divide-and-conquer method to reduce the number of GC-tune executions by reducing the search area by one-quarter for every searching step. Applying this method to two parallel programs, a maximally independent set and a K-means programs, the memory tuning time is reduced by 7.78 times with accuracy 98% on average.
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