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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
채향석 (LG전자) 백종문 (KAIST)
저널정보
한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티 소프트웨어공학 소사이어티 논문지 소프트웨어공학소사이어티 논문지 제28권 제1호(통권 102호)
발행연도
2019.6
수록면
1 - 6 (6page)

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Google은 2009년 Bytecode로 구성된 Dex(Dalvik Executable)를 Dalvik Runtime의 Interpreter가 실행하는 형태의 Android를 공개하였다. 이후로 Interpreter 실행 속도 개선을 위해 JIT(Just-in- time) 컴파일 기술을 적용하였고 Lollipop(Android 5.0)부터는 Dalvik Runtime을 대체하여 ART Runtime을 제공하여 AOT(Ahead-of-time) 컴파일 지원을 통해 앱 설치 이후부터 Bytecode가 아닌 Na tive code로 동작하도록 함으로써 성능을 높일 수 있게 되었다. 하지만 앱 설치/업데이트 시점에 모든 대상을 컴파일하는 AOT 컴파일은 시간이 오래 걸리고 메모리/C PU 자원을 많이 사용함에 따라 느려지고 발열을 유발하여 사용자 불편함을 초래하였다. 시간이 지날수록 더 복잡하고 큰 코드를 지닌 앱들이 많이 등장함에 따라 AOT 컴파일로 인해 발생하는 문제들이 더 많이 발생하게 되었고, Nougat(Android 7.0)부터는 이를 개선하여 AOT 컴파일을 앱 설치/업데이트 시점에 모두 수행하지 않고 최적화 시점을 나중으로 미루고 실제 사용자의 사용 기록인 Profile을 사용하는 Profile-guided 컴파일 방법을 통해 문제를 회피하고 있다. 이 연구에서는 앱 실행 속도를 설치 직후부터 개선할 수 있도록 하기 위해 Profile에 따른 앱 실행 속도의 특성을 파악하여 앱 실행 속도를 개선할 수 있는 Profile을 앱 개발 시점에 자동 생성하는 방법과 자동생성한 프로파일을 APK에 포함하고 앱 설치/업데이트 시점에 활용하여 최적화를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 앱 설치 시점에 Profile에 기반하여 선택적으로 컴파일할 수 있으므로 설치 시점에 발생하는 사용자 불편을 최소화할 수 있으며 앱 설치 이후 Native code 실행을 통해 앱 실행 속도를 최초 실행부터 개선할 수 있다.
#Profiling #AOT #JIT #Optimization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경기술
3. Profile생성 및 앱 최적화
4. 측정
5. 측정
참고문헌

참고문헌 (0)

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