• Title, Summary, Keyword: 클래스 최적화

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다중 클래스에 대한 피춰 추출 방법의 최적화

  • 홍준용;이철희
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.75-78
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    • 1997
  • 본 논문에서는 여러 개의 클래스가 정의되어 있을 경우에 피춰(feature)추출을 최적화 하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 피춰를 하나씩 추출하며 그 과정마다 각 클래스의 가중치를 조정하여 최적의 해를 얻는 방법을 사용한다. 처음에는 각 클래스에 동일한 가중치를 주어 criterion function을 구하고 이로부터 첫 번째 피춰를 얻는다. 이 피춰에 의한 오류와 전체 피춰를 사용하였을 경우의 오류의 차이가 가장 큰 클래스에 더 많은 가중치를 주어 새로운 criterion function을 구하여 두 번째 피춰를 얻는다. 이 과정에서 오류는 Bhattacharyya distance에 의해 예측한다.

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Design and Implementation of a Java Bytecode Optimizer (자바 바이트코드를 위한 최적화기의 설계 및 구현)

  • Hwang, Soon-Myung;Oh, Se-Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.211-214
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    • 2000
  • 자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계 및 구현한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크 상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.

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Design of a Java Bytecode Optimizer (자바 바이트코드 최적화기의 설계)

  • 황순명;오세만
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.56-58
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    • 2000
  • 자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한, 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.

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The Bytecode Optimizer (바이트코드 최적화기)

  • 이야리;홍경표;오세만
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.30 no.1_2
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    • pp.73-80
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    • 2003
  • The Java programming language is designed for developing effective applications in a heterogeneous network environment. Major problem in Java is its performance. many attractive features of Java make the development of software easy, but also make it expensive to support ; applications written in Java are often much slower than their counterparts written in C or C++. To use Java`s attractive features without the performance penalty, sophisticated optimizations and runtime systems are required. Optimising Java bytecode has several advantages. First, the bytecode is independent of any compiler that is used to generate it. Second, the bytecode optimization can be performed as a pre=pass to Just-In-Time(JIT) compilation. Many attractive features of Java make the development of software easy, but also make it expensive to support. The goal of this work is to develop automatic construction of code optimizer for Java bytecode. We`ve designed and implemented a Bytecode Optimizer that performs the peephole optimization, bytecode-specific optimization, and method-inlining techniques. Using the Classfile optimizer, we see up to 9% improvement in speed and about 20% size reduction in Java class files, when compared to average code using the interpreter alone.

Support Vector Machine Algorithm for Imbalanced Data Learning (불균형 데이터 학습을 위한 지지벡터기계 알고리즘)

  • Kim, Kwang-Seong;Hwang, Doo-Sung
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.7
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    • pp.11-17
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    • 2010
  • This paper proposes an improved SMO solving a quadratic optmization problem for class imbalanced learning. The SMO algorithm is aproporiate for solving the optimization problem of a support vector machine that assigns the different regularization values to the two classes, and the prosoposed SMO learning algorithm iterates the learning steps to find the current optimal solutions of only two Lagrange variables selected per class. The proposed algorithm is tested with the UCI benchmarking problems and compared to the experimental results of the SMO algorithm with the g-mean measure that considers class imbalanced distribution for gerneralization performance. In comparison to the SMO algorithm, the proposed algorithm is effective to improve the prediction rate of the minority class data and could shorthen the training time.

A Study on the Optimization of C++ Program Using the Class Hierarchies Slicing (클래스 계층구조 슬라이싱을 이용한 C++프로그램 최적화에 관한 연구)

  • Kim, Un-Yong;Jeong, Gye-Dong;Choe, Yeong-Geun
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.6
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    • pp.1542-1555
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    • 1999
  • This paper proposes an algorithm for class hierarchies which can optimize member data and member function. This algorithm considers single/multiple inheritance, static/dynamic binding, overloading/overriding, pure virtual/virtual function, and constructor on the hierarchy of C++ class. We need to eliminate unused function that possesses many component element, because the program uses a limited of function in class hierarchies. Previous works on slicing mainly focused on selecting output data and including the related program statement. It was consists of structured programming language and also centralized on error detection, maintenance, and flexible testing. In this paper, we extend to the object-oriented language, makes a linked-table for objects to raise the efficiency of information management, and proposes necessary algorithm for optimizing system Through this process, we can obtain the simplification of program code and the progress of system performance by eliminating unused member data and member function.

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Hyper-Rectangle Based Prototype Selection Algorithm Preserving Class Regions (클래스 영역을 보존하는 초월 사각형에 의한 프로토타입 선택 알고리즘)

  • Baek, Byunghyun;Euh, Seongyul;Hwang, Doosung
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.9 no.3
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    • pp.83-90
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    • 2020
  • Prototype selection offers the advantage of ensuring low learning time and storage space by selecting the minimum data representative of in-class partitions from the training data. This paper designs a new training data generation method using hyper-rectangles that can be applied to general classification algorithms. Hyper-rectangular regions do not contain different class data and divide the same class space. The median value of the data within a hyper-rectangle is selected as a prototype to form new training data, and the size of the hyper-rectangle is adjusted to reflect the data distribution in the class area. A set cover optimization algorithm is proposed to select the minimum prototype set that represents the whole training data. The proposed method reduces the time complexity that requires the polynomial time of the set cover optimization algorithm by using the greedy algorithm and the distance equation without multiplication. In experimented comparison with hyper-sphere prototype selections, the proposed method is superior in terms of prototype rate and generalization performance.

AST Creating and Crosscutting Concern Weaving Mechanism for Class Optimization in .NET Framework (닷넷 프레임워크에서 클래스 최적화를 위한 추상구조트리 생성 및 크로스커팅 위빙 메커니즘)

  • Lee, Seung-Hyung;Park, Je-Yeon;Song, Young-Jae
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.10 no.2
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    • pp.89-98
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    • 2010
  • The enterprise system is becoming more complex and larger. With the changes of the times, the system is developing to object-oriented programming method(OOP). However, the same code inserts to the core class repetitiously in the OOP, that causes a decrease in productivity and a trouble of application of another requirement. To solve this weak point, we propose a weaving mechanism what applies to metadata and crosscutting concern. For a class optimization and an integration between different languages, we take the following way. This paper uses three ways, those are, metadata generation using reflection, transformation to Abstract Syntax Tree, and mapping through crosscutting information specified XML. Through the proposed theory, class optimization can be accomplished by solving a functional decentralization and a confusion of codes.

Prototype-Based Classification Using Class Hyperspheres (클래스 초월구를 이용한 프로토타입 기반 분류)

  • Lee, Hyun-Jong;Hwang, Doosung
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.5 no.10
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    • pp.483-488
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    • 2016
  • In this paper, we propose a prototype-based classification learning by using the nearest-neighbor rule. The nearest-neighbor is applied to segment the class area of all the training data with hyperspheres, and a hypersphere must cover the data from the same class. The radius of a hypersphere is computed by the mid point of the two distances to the farthest same class point and the nearest other class point. And we transform the prototype selection problem into a set covering problem in order to determine the smallest set of prototypes that cover all the training data. The proposed prototype selection method is designed by a greedy algorithm and applicable to process a large-scale training set in parallel. The prediction rule is the nearest-neighbor rule and the new training data is the set of prototypes. In experiments, the generalization performance of the proposed method is superior to existing methods.

D-Class Computing Parallel Algorithm the on Grid Computing Environment (그리드 컴퓨팅 환경에서의 D-클래스 계산 병렬 알고리즘)

  • Shin, Chul-Gyu;Han, Jae-Il
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.929-932
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    • 2005
  • D-클래스의 계산은 NP-완전 문제로서 그 결과를 개인키, 공개키로 이용하여 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 계산 복잡도로 인해 현재 극히 제한된 크기의 행렬에 대한 D-클래스만이 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 D-클래스 계산을 효율적으로 할 수 있는 수식과 알고리즘을 설계 및 구현하였지만, 행렬의 크기가 증가함에 따라 결과를 얻는 것에는 한계가 있다. 이것을 해결하기 위해 많은 컴퓨터를 사용할 수 있는 그리드 컴퓨팅이 필요하다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서 최적화된 알고리즘 설계 및 구현을 위해 Globus 가 설치된 클러스터를 구축하고, MPICH 를 이용 효율적인 D-클래스의 계산 알고리즘을 설계 및 구현하여 실행 결과에 대해 논한다.

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