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가상기계(Virtual Machine)는 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 컴퓨터이기 때문에 그 수행 속도와 필요 저장 공간 측면에서 성능이 떨어질 수 밖에 없다. 따라서 가상기계의 성능에 있어서 보다 효율적인 코드로의 최적화가 중요하다.
본 논문에서는 가상기계 코드(Virtual Machine Code) 최적화를 위해 코드를 실행하여 얻을 수 있는 동적정보인 프로파일링 데이터(Profiling Data)를 정의하고, 프로파일링 시스템을 설계하여 프로파일링 데이터를 가상기계 코드 최적화에 적용 할 수 있는 기반을 마련하였다. 나아가 EVM(Embedded Virtual Machine)에서 실행되는 SIL(Standard Intermediate Language) 코드를 대상으로 프로파일링 시스템을 구현하여 실제 가상 기계 코드에 대하여 프로파일링 데이터를 추출하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 프로파일링 시스템
4. 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017398493