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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
함수형 계산 모델은 추출하기 쉬운 내재적 병렬성을 풍부하게 제공할 수 있다는 점에서 폰 노이만 계산 모델에 비해 우월하다. 그럼에도 불구하고, 이 모델을 지원할 수 있는 상용화된 함수형 컴퓨터가 존재하지 않을뿐 아니라 적절한 그래프 프로그래밍 환경의 결핍 등으로 인하여 아직까지는 기대되었던 만큼 널리 쓰이지 못하고 있다.
본 논문은 함수형 계산 모델을 위한 편리한 프로그래밍 환경으로서 텍스트 프로그래밍 환경보다 상위 수준의 추상화를 기반으로 한 그래프 프로그래밍 환경(GRAPE)의 설계와 SUN4 X-윈도우 상에서 구현한 내용에 관하여 기술한다. GRAPE 는 응용 프로그램에 내재된 병렬성을 표시하기 위해 특정 병렬 구조를 가정하지 않기 때문에, 함수형 프로그램에 독립적인 아이콘 프로그래밍을 지원하며, 이미 완성된 그래프 프로그램 컴포넌트의 재사용을 위한 기능도 제공한다. 본 논문은 또한 GRAPE가 제공하는 아이콘을 이용한 그래프 프로그램의 표현 방식과 그것들의 내부 저장 방식을 설명한다. 마지막으로, 본 논문은 기존 그래프 프로그래밍 환경과 GRAPE를 기능면에서 비교한 뒤, 솟수를 구하기 위해 Eratosthenes sieve 방법을 이용한 그래프 프로그래밍을 보임으로써 GRAPE의 유용성을 실증한다.
본 논문은 함수형 계산 모델을 위한 편리한 프로그래밍 환경으로서 텍스트 프로그래밍 환경보다 상위 수준의 추상화를 기반으로 한 그래프 프로그래밍 환경(GRAPE)의 설계와 SUN4 X-윈도우 상에서 구현한 내용에 관하여 기술한다. GRAPE 는 응용 프로그램에 내재된 병렬성을 표시하기 위해 특정 병렬 구조를 가정하지 않기 때문에, 함수형 프로그램에 독립적인 아이콘 프로그래밍을 지원하며, 이미 완성된 그래프 프로그램 컴포넌트의 재사용을 위한 기능도 제공한다. 본 논문은 또한 GRAPE가 제공하는 아이콘을 이용한 그래프 프로그램의 표현 방식과 그것들의 내부 저장 방식을 설명한다. 마지막으로, 본 논문은 기존 그래프 프로그래밍 환경과 GRAPE를 기능면에서 비교한 뒤, 솟수를 구하기 위해 Eratosthenes sieve 방법을 이용한 그래프 프로그래밍을 보임으로써 GRAPE의 유용성을 실증한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017781129
