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패턴 테이블을 이용한 코드 최적화
Code Optimization Using Pattern Table 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.8 no.11, 2005년, pp.1556 - 1564  

윤성림 (동국대학교 대학원 컴퓨터공학과) ,  오세만 (한국정보처리학회 게임연구회)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다[17]. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이다. 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다[16,18]. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA (Deterministic Finite Automate) 최적화 테이블을 이용한 코드 최적화기를 제안하려고 한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 결정적인 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검객 시간도 빨라지는 효율적인 방법의 최적화기이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Various optimization techniques are deployed in the compilation process of a source program for improving the program's execution speed and reducing the size of the source code. Of the optimization pattern matching techniques, the string pattern matching technique involves finding an optimal pattern...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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문제 정의

  • DFA 최적화 테이블을 이용한 코드 최적화기는 스트링 패턴 매칭의 최적화 패턴 검색 시간이 많이 걸리는 문제와 트리 패턴 매칭의 하향식으로 이루어지는 패턴 결정 과정에서 중복 비교의 발생으로 인한 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 보완하기 위한 것이다. DFA를 이용한 코드 최적화는 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검색 시간이 빨라진다.
  • 본 논문에서는 기존의 최적화 기법들을 분석하고 기법들의 단점을 해결하기 위한 방안으로 DFA를 이용한 패턴 매칭 방법으로 테이블을 이용한 최적화기를 제안하였다.
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