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마지막 업데이트: 2022년 5월 13일 | 0개 댓글
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구조 테스트 및 건전성 모니터링을 위한 새로운 기술

세계 토목 기반 시설의 안전, 유지 관리성 및 거주성은 구조 테스트 및 SHM(구조 건전성 모니터링) 어플리케이션에 달려있습니다. 일반적으로 기간이 짧은 구조 테스트는 실험실 환경에서 구현되며 일종의 자극 신호가 필요합니다. 대조적으로, 구조 건전성 모니터링은 자연 조건에서 현장의 구조물을 지속적으로 모니터링하는 것을 의미합니다. 이 문서는 특히 SHM에 중점을 두고 있지만 이 두 분야는 몇 가지 원칙과 기술을 공유하며 이 문서에서 논의된 개념은 구조적 테스트에도 적용할 수 있습니다.

구조 건전성 모니터링

구조 건전성 모니터링은 다양한 물리적 감지 및 측정 기술을 지속적인 원격 처리와 결합하여 리얼타임 데이터를 캡처하고 기록하고 지속적으로 분석합니다. 모니터링되는 구조의 크기와 복잡성으로 인해 감지 기술에서 다중 시스템 동기화, 구조 역학, 데이터 관리 및 분석 등에 이르기까지 다양한 분야에 정통해야 합니다. 이 문서는 구조 테스트 및 구조 건전성 모니터링을 위한 4가지 핵심 기술과 NI가 이를 솔루션에 통합하는 방법을 다룹니다.

  • 다중 모드 센서 시스템
  • 견고하고 정밀한 신호 컨디셔닝
  • 분산 측정 시스템
  • 소프트웨어 기술

다중 모드 센서 시스템

센서 기술은 구조 테스트 및 모니터링 연구 및 기술 발전에서 가장 활발한 영역 중 하나입니다. SHM 시스템은 다양한 센서를 통합하고 센서 기술 옵션은 계속 확장됩니다. 오늘날 대부분의 SHM 시스템은 스트레인 게이지, 진동 또는 가속도계 센서, 변위 센서와 같은 센서를 사용하여 구조의 응력이나 움직임을 추적합니다. 또한 시스템에는 일반적으로 환경 또는 날씨 모니터링을 위한 센서가 포함됩니다. 많은 새로운 센서 기술은 음향 방출과 같은 비파괴 테스트(NDT) 접근 방식을 사용하여 구조의 결함을 직접 감지합니다. 광섬유 기술을 기반으로 하는 센서도 해당 기술이 계속 발전하고 성숙해짐에 따라 사용량이 증가하고 있습니다. 일부 구조 엔지니어는 일반적으로 교통 상황에 대한 동영상 이미지를 구조 모니터링 시스템에 통합하는 것이 유용하다는 것을 발견하고 있습니다.

구조 엔지니어의 관점에서 SHM 시스템은 이러한 여러 측정 유형 및 센서 기술에 적응하고 이들을 수용할 수 있는 것이 좋습니다. 시스템을 모듈화하는 것도 요구 사항이 늘어나면 측정을 추가할 수 있기 때문에 중요합니다. 마지막으로, 이러한 시스템의 확장성이 높을수록 실험실에서 솔루션을 설계하고 휴대용 단기 측정에 사용하고 궁극적으로 현장에 설치하기가 더 쉽습니다.

그림 1. 구조 모니터링 센서 기술

NI 데이터 수집 플랫폼은 동급 최고의 측정 품질을 제공할 뿐만 아니라 다양한 센서와 신호를 포괄하는 광범위한 측정을 제공합니다. 측정을 더하거나 빼는 기능은 특히 요구 사항이 변경될 때 큰 이점입니다. 모든 플랫폼은 NI LabVIEW 소프트웨어를 사용하여 프로그래밍되므로 소프트웨어를 실험실에서 현장으로 확장할 수 있습니다.

견고하고 정밀한 신호 컨디셔닝

구조 모니터링 및 테스트에서 가장 일반적인 측정은 변형률과 진동입니다. 변형률 측정은 일반적으로 전체, 하프 또는 쿼터 브리지 구성으로 배열된 저항성 호일 스트레인 게이지로 이루어집니다. 일반적으로 IEPE 가속도계라고 하는, 내장형 전하 증폭기가 있는 압전 가속도계는 흔히 동적 진동 수집에 사용됩니다. 서보 또는 힘 균형 가속도계는 지진 기록 분야에서 자주 사용됩니다. 구조 모니터링 시스템에 정기적으로 탑재되는 다른 센서로는 변위, 기울기 및 균열 센서용 스트링 전위차계(LVDT) 및 온도 측정용 열전쌍 및 저항 온도 감지기(RTD), 습도, 풍속, 풍향용 기타 환경 센서가 포함됩니다.

동급 최고의 측정 품질을 달성하려면 센서 측정에 필요한 여러 유형의 컨디셔닝과 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 포함하여 계측에 사용되는 여러 유형의 아날로그 구성 요소를 고려해야 합니다.

그림 2. 센서 측정을 위한 신호 컨디셔닝

ADC는 아날로그 신호를 받아 이진수로 바꿉니다. 따라서 ADC의 각 이진수는 특정 전압 레벨을 나타냅니다. ADC는 아날로그 신호의 실제 전압 레벨을 넘지 않고 가능한 가장 높은 레벨을 반환합니다. 분해능은 ADC가 신호를 나타내는 데 사용할 수 있는 이진 레벨의 수를 나타냅니다. 분해능에 따라 사용 가능한 바이너리 레벨의 수를 결정하려면 간단히 2 분해능 을 계산하십시오. 따라서 분해능이 높을수록 신호를 여러 레벨로 나타낼 수 있습니다. 그림 3은 12비트, 16비트 및 24비트 ADC에 의한 신호의 디지털 표현을 보여줍니다. 이제 정적 및 동적 어플리케이션에서 매우 정확한 측정을 허용하는 24비트 기술을 사용할 수 있습니다.

그림 3. 16비트 대 24비트 분해능

NI C 시리즈 소형 측정 및 I/O 모듈은 구조 센서에 직접 연결할 수 있도록 연결, 신호 컨디셔닝 및 A/D 변환을 결합합니다. 이러한 모듈은 NI CompactDAQ, CompactRIO, Wi-Fi 데이터 수집(DAQ) 및 USB를 포함한 여러 측정 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. C 시리즈 모듈은 정확한 저잡음 24비트 A/D 기술을 사용하여 입력 채널당 최대 50kS/s의 스트레인 및 가속도계 수집 속도로 동적 측정 요구 사항을 충족합니다. 변형률 및 진동 외에도 변위 센서, 열전쌍 및 RTD를 포함하여 구조 테스트 및 모니터링에 필요한 거의 모든 센서에 이 모듈을 사용할 수 있습니다. C 시리즈 I/O 모듈의 전체 목록은 C 시리즈 호환성 차트를 참조하십시오.

그림 4. C 시리즈 모듈은 구조 모니터링 및 테스트 센서에 대한 직접 연결을 제공합니다.

분산 측정 시스템

리얼타임 구조 성능 데이터의 지속적인 모니터링은 교량, 건물, 경기장 및 기타 대형 구조물의 장기 유지 관리에서 중요한 전략으로 부상하고 있습니다. 이러한 어플리케이션에는 신뢰할 수 있고 정확한 센서 데이터를 제공하기 위해 측정 성능이나 다양성을 희생하지 않고 작업자 없는 먼 위치에서 안정적으로 작동할 수 있는 견고하고 지능적인 데이터 수집 시스템이 필요합니다.

NI CompactRIO는 고성능과 안정성이 모두 필요한 어플리케이션을 위해 설계된 고급 임베디드 데이터 수집 및 제어 시스템입니다. 시스템의 개방형 임베디드 아키텍처, 견고성, 작은 크기 및 유연성을 통해 까다로운 구조 모니터링 어플리케이션을 위한 안정적인 시스템을 쉽게 사용자 정의하고 배포할 수 있습니다. LabVIEW로 구동되는 CompactRIO는 광범위한 C 시리즈 센서 인터페이스 기능을 통합합니다.

그림 5. CompactRIO 시스템은 장기적인 구조 모니터링을 위한 견고한 임베디드 데이터 수집 및 제어 솔루션을 제공합니다.

임베디드 인텔리전스 및 데이터 스토리지

지속적이고 장기적인 모니터링 어플리케이션에는 장기간 독립 실행형으로 안정적으로 작동할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이를 위해서는 센서 데이터를 수집하고 데이터를 근처에 기록하고 주기적으로 호스트 시스템에 데이터를 전송할 수 있는 리얼타임 임베디드 시스템이 필요합니다. 독립 실행형 무인 운영 시스템 기능은 네트워크 중단 또는 PC 시스템 오류로부터 귀중한 센서 데이터를 보호합니다. CompactRIO에는 내장형 비휘발성 플래시 스토리지(최대 2GB), 착탈식 SD 메모리 카드(NI 9802 C 시리즈 모듈을 통해), USB 플래시 드라이브를 비롯한 여러 로컬 데이터 저장소 옵션과 안정적인 독립형 동작을 위한 임베디드 리얼타임 프로세서가 포함되어 있습니다. LabVIEW 그래픽 프로그래밍 도구를 사용하여 프로그래밍된 CompactRIO 시스템은 SHM 어플리케이션에 맞는 데이터 수집, 인라인 데이터 분석 및 처리, 데이터 저장 또는 통신을 수행하도록 쉽게 사용자 정의될 수 있습니다.

원격 통신 및 연결

교량과 같은 구조물에는 일반적으로 통신이나 네트워크 인프라가 없기 때문에 모니터링 시스템에는 일반적으로 원격 통신 기능이 필요합니다. 오늘날 가장 널리 사용되는 원격 통신 방식에는 Wi-Fi(호스트 PC가 근처에 있는 경우) 또는 셀룰러 데이터(예: CDMA, GSM/GPRS, EDGE 등)가 있습니다. 다른 옵션은 독점 장거리 라디오 및 위성 통신입니다. 일련의 통신 프로토콜 및 기능을 통해 CompactRIO는 타사 통신 장치 및 모뎀과의 통합을 단순화합니다. 프로그래밍 방식의 통신을 위해 CompactRIO에는 TCP/IP, UDP, Modbus/TCP 및 시리얼 프로토콜용 라이브러리가 포함되어 있습니다. 또한 CompactRIO에는 HTTP 및 FTP용 내장 서버가 포함되어 있어 웹 브라우저와 인터넷에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

동기화된 분산 측정

구조물의 건전성을 모니터링하려면 넓은 영역에 분산된 많은 수의 센서가 필요할 수 있습니다. 각각 센서 클러스터에 연결된 여러 네트워크 데이터 수집 장치를 사용하는 분산 측정 시스템은 센서 배선의 양을 크게 줄이고 설치를 크게 단순화할 수 있습니다. 그러나 대부분의 건전성 모니터링 시스템은 신뢰할 수 있는 전 시스템 참조 시간을 필요로 하기 때문에 분산 시스템은 전체 구조에서 센서 측정을 정확하고 안정적으로 시간 동기화할 수 있어야 합니다. 대부분의 통신 네트워크는 이러한 동기화 기능을 제공하지 않지만 고급 시스템에서는 시스템 전체 동기화를 위해 GPS 또는 새로운 결정서 있는 네트워킹 기술을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, CompactRIO는 GPS 수신기를 사용하여 전체 교량, 경기장 또는 기타 대형 구조물에서 측정을 동기화할 수 있습니다.

소프트웨어 기술

소프트웨어는 SHM 시스템의 중요한 구성 요소입니다. 구조물에 대한 휴대용 테스트를 수행하든 장기 모니터링 시스템을 설치하든, 인라인 및 오프라인 데이터 분석, 사용 용이성, 데이터 후처리 및 관리에 대한 소프트웨어 요구 사항을 고려하십시오.

쉽고 강력한 그래픽 프로그래밍

어플리케이션 개발에 대한 새로운 접근 방식인 그래픽 프로그래밍은 그래픽 표현이 텍스트 기반 코드보다 직관적인 디자인 표기법이기 때문에 학습 곡선을 크게 줄여줍니다. 대화형 팔레트, 대화 상자, 메뉴 및 VI(가상 계측기)로 알려진 수백 가지 기능 블록을 통해 도구와 기능에 접근할 수 있습니다. 그런 다음 이 VI를 다이어그램으로 끌어 놓아 어플리케이션의 동작을 정의할 수 있습니다. 이 포인트 앤 클릭 방식은 초기 설정에서 최종 솔루션까지 걸리는 시간을 단축합니다.

LabVIEW는 테스트, 제어 및 측정 어플리케이션을 개발하는 엔지니어와 과학자를 위해 설계된 입증된 그래픽 프로그래밍 환경입니다. 멀티스레딩 및 병렬 프로그래밍, 대화식 실행 및 디버깅, 고수준 어플리케이션별 도구에 대한 고유한 지원을 통해 LabVIEW는 SHM 어플리케이션으로 더 많은 것을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 그림 6는 동기화된 이미지와 함께 여러 웨이브폼을 수집하고 표시하는 LabVIEW 어플리케이션을 보여줍니다.

그림 6. LabVIEW 그래픽 개발 환경은 전문 사용자 인터페이스를 빠르게 개발할 수 있는 강력한 그래픽 및 시각화 도구를 제공합니다.

LabVIEW 그래픽 프로그래밍 개발 환경은 CompactRIO와 같은 임베디드 컨트롤러를 포함한 여러 컴퓨팅 플랫폼과 호환됩니다. 따라서 LabVIEW Real-Time Module 및 CompactRIO를 사용하여 고성능 맞춤형 임베디드 모니터링 시스템을 개발하기 위해 풍부한 LabVIEW 기능 세트를 활용할 수 있습니다.

LabVIEW에는 또한 측정을 수행하고, 고급 분석을 수행하고, 데이터를 디스크에 저장하는 프로세스를 단순화하는 설정 기반 단계 또는 마법사인 Express VI가 포함되어 있습니다.

데이터 분석

세 가지 중요한 SHM 어플리케이션 단계는 수집된 데이터를 사전 처리하고, 데이터 분석을 위해 수치 계산과 알고리즘을 적용하고, 개방 및 폐쇄 루프 시뮬레이션을 수행하여 실제 데이터로 모델을 검증하는 것입니다.

필터링, 샘플링 및 윈도잉에 LabVIEW 내장 VI를 사용하면 데이터를 쉽게 사전 처리할 수 있습니다.

진동 분석 및 고급 신호 처리를 위한 툴킷을 통해 LabVIEW는 SHM을 위한 최신 수치 계산 및 알고리즘을 사용할 수 있도록 도와줍니다.

또한 LabVIEW는 시뮬레이션 및 출력 전용 온라인 파라미터 추정 수요 증가를 해결합니다. 이는 준정적 및 동적 신호가 하나의 통합 단계에서 수집 및 분석되는 다른 어플리케이션 영역의 추세이기도 합니다. 폐쇄 및 개방 루프 시뮬레이션과 HIL(hardware-in-the-loop) 시뮬레이션에 대한 LabVIEW 지원을 통해 여러분은 데이터 수집 및 분석에 대한 하나의 공통 접근 방식을 갖게 됩니다.

그림 7. 고급 분석 알고리즘은 다양한 NI 소프트웨어 패키지와 함께 사용할 수 있습니다.

또한 NI 소프트웨어는 다양한 구조 엔지니어링 요구 사항을 충족하기 위해 수백 가지의 신호 처리 및 분석 알고리즘을 내장하고 있습니다. 구조 및 지진 모니터링을 위한 몇 가지 분석 알고리즘은 다음과 같습니다.

  • FFT(고속 푸리에 변환), Unity 매뉴얼 전력 스펙트럼, 줌 전력 스펙트럼 및 주파수 응답
  • 평균화, 필터링 및 윈도잉
  • 전체 및 부분 옥타브 분석
  • 빗물 흐름 분석
  • 피크 및 RMS(평균 제곱근) 감지

또한 NI 소프트웨어에는 고급 처리 기술을 빠르게 표시하고 분석하는 고급 시각화 기술이 포함되어 있습니다.

데이터 관리

30년 이상 동안 엔지니어와 과학자는 사후 Unity 매뉴얼 데이터에 어떤 일이 발생하는지는 별로 고려하지 않고 NI 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하여 기술 데이터를 생성해 왔습니다. 데이터는, 특히 구조 및 지진 분야의 데이터는, 고비용일 수 있습니다. 구조 및 지진 모니터링에서 기록되어야 하는 일시적인 이벤트는 지진 이벤트의 경우처럼 쉽게 복제할 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 NI는 유연하고 조직적인 파일 저장소, 포괄적인 검색 기능, 대화식 후처리 환경을 제공하는 3단계 데이터 관리 솔루션을 제공합니다.

그림 8. NI 기술 데이터 관리 솔루션에는 데이터 파일, NI DataFinder 및 NI DIAdem이 포함됩니다.

세 가지 요구 사항을 위해 NI 기술 데이터 관리(TDM) 솔루션은 (1) 테스트 파일에 설명 정보를 저장하기 위한 TDM 데이터 모델, (2) 파일 포맷에 상관없이 테스트 데이터를 검색 및 마이닝하기 위한 NI DataFinder, (3) 분석 및 보고를 위한 NI DIAdem 소프트웨어의 세 가지 요소로 구성됩니다.

그림 9. DIAdem은 자동 보고서 생성, 고급 분석 및 데이터 시각화 기능을 포함하여 대규모 데이터 세트 후처리를 위한 대화형 환경을 제공합니다.

오디오 프로파일러 모듈

오디오 프로파일러 모듈은 애플리케이션의 오디오 시스템 성능(예: 총 로드 및 음성 개수)을 모니터링합니다.

프로파일러 창의 오디오 프로파일러

프로파일러 창의 오디오 프로파일러

오디오 프로파일러 모듈의 차트는 애플리케이션에서 오디오에 소비한 시간을 추적합니다. 타이밍은 네 가지 카테고리로 나뉩니다. 차트의 카테고리 순서를 변경하려면 차트 범례에 카테고리를 끌어다 놓으십시오. 카테고리의 컬러 범례를 클릭하여 표시 여부를 토글할 수도 있습니다.

차트 설명
Playing Audio Sources 선택한 프레임에서 씬에서 재생되는 총 오디오 소스 수입니다. 오디오가 과부하 상태인지 모니터링할 때 유용합니다.
Audio Voices 선택한 프레임에서 사용되는 오디오(FMOD 채널) 수입니다.
Total Audio CPU 선택한 프레임에서 오디오가 사용하는 CPU 사용 양입니다.
Total Audio Memory 선택한 프레임에서 오디오 엔진이 사용하는 RAM 양입니다.

모듈 세부 정보 창

오디오 프로파일러 모듈을 선택하면 아래의 세부 정보 창이 선택된 프레임의 오디오 데이터 분석을 표시합니다. SimpleDetailed의 두 가지 뷰를 사용하여 오디오 프로파일러 데이터를 확인할 수 있습니다. 표시를 변경하려면 세부 정보 창의 왼쪽 상단 드롭다운을 사용하십시오(기본 설정은 Simple).

간단한 뷰

Simple 뷰에는 선택한 프레임의 오디오 데이터에 대한 다음 정보가 포함되어 있습니다.

세부 정보 뷰

Detailed 뷰에는 Simple 뷰의 모든 정보가 포함되어 있고, 추가적으로 오디오 이벤트에 대한 상세한 프레임별 로깅이 들어 있습니다. 이러한 정보는 Channels, Groups 또는 Channels and Groups 뷰로 볼 수 있습니다. 이 뷰를 열려면 모듈 세부 정보 창 상단의 드롭다운을 열고 Detailed를 선택한 후 창 상단 툴바에서 뷰 중 하나를 선택하십시오.

Groups 뷰는 오디오 믹서의 버스 계층 구조를 보여줍니다. Channels and Groups 뷰는 재생 사운드에 대한 정보와 함께 이러한 정보를 표시합니다.

오디오 프로파일러 Groups 뷰 오디오 프로파일러 Channel and Groups 뷰

Reset play count on play를 선택하면 다음 번에 플레이어 창에서 Play를 클릭하거나 새 타겟 디바이스에 연결할 때 Plays 열의 숫자를 초기화합니다.

코드 없는 도구가 어떻게 당신을 소프트웨어 프로그래머로 만들까요? (2 부)

이전 게시물에서 노코드 플랫폼의 등장으로 누구나 전문 소프트웨어 개발자가 되는 방법을 배웠습니다. 이제 수요가 극도로 증가하고 있는 소프트웨어 개발자가 되기 위해 사용해야 하는 특정 팁과 비코딩 도구를 탐색해야 합니다.

사람들은 소프트웨어 개발을 긴 줄의 코딩을 포함하는 매우 복잡한 절차로 생각하는 것이 일반적입니다. 전통적인 코딩 언어는 효율적인 개발을 위해 광범위한 경험과 분석 기술이 필요합니다.

좋은 점은 소프트웨어 개발 산업이 진화하고 있다는 점에서 상당한 변화가 있다는 것입니다. 노코드 플랫폼과 시각적 프로그래밍 도구는 IT 기술이 없는 사람들도 노코드 또는 로우코드 플랫폼에서 작업하여 엔터프라이즈 수준의 솔루션을 개발할 수 있도록 더 많은 기술 발전과 접근성을 제공합니다.

코드 없는 도구로 소프트웨어 프로그래머가 되는 방법을 배우려면 계속 읽으십시오.

코딩 없이 소프트웨어를 만들 수 있습니까?

시각적 프로그래밍 도구를 사용하여 코딩하는 방법을 몰라도 꿈에 그리던 소프트웨어를 구축할 수 있습니다. 다양한 코드 없는 도구를 사용하여 요구 사항에 따라 사용자 지정 소프트웨어를 구축할 수 있는 개념이면 충분합니다. 코드 없는 개발은 기존 코딩을 완전히 대체할 수 없습니다. 상황을 깊이 파고들어 상황을 개선할 수 있는 사람들은 항상 소프트웨어 개발에서 역할을 맡게 될 것입니다.

당신을 훌륭한 프로그래머로 만드는 것은 전통적인 코딩 기술이 아니라 고유한 도메인 전문성에 관한 것입니다. 당신만이 당신의 작업을 더 간단하게 만드는 것이 무엇인지 알고 있으며, 당신보다 더 빨리 당신의 아이디어와 세부 사항을 이해하고 워크플로의 효율성을 향상시킬 수 있는 사람은 없습니다.

코드 없는 플랫폼을 효율적으로 사용하는 방법을 배우는 것은 IT 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 좋은 점은 이러한 플랫폼이 시각적 프로그래밍의 원리를 기반으로 하므로 Unity 매뉴얼 빠르게 배울 수 있다는 것입니다. 또한, 비주얼 프로그래밍 도구 뒤에 있는 회사는 초보자가 이러한 플랫폼의 사용법을 배울 수 있도록 철저한 가이드와 튜토리얼을 제공합니다.

귀하와 귀하의 팀이 매일 가능한 한 효과적이고 효율적으로 임무를 수행하는 것을 방해하는 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 드래그 앤 드롭 앱 빌더와 코드 없는 도구를 통한 시각적 Unity 매뉴얼 프로그래밍을 통해 이러한 모든 프로세스를 직접 재구축, 재구성 및 재배열할 수 있습니다. 코드를 작성하지 않고 소프트웨어를 구축하는 데 관심을 갖는 사람들이 증가함에 따라 코드 없는 개발 접근 방식의 인기는 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

코드 없는 도구로 무엇을 할 수 있습니까?

현재 코드를 작성하지 않고 소프트웨어를 만들 수 있는 도구로 만들 수 있는 작업에는 제한이 없습니다. 실제로 코드가 없다는 것을 깨닫지 못한 채 이전에 수행한 몇 가지 작업이 있습니다. 웹사이트 디자인에서 앱 개발에 이르기까지 다양한 옵션이 있습니다. 데이터를 관리하거나 집이나 직장에서 집안일을 자동화하거나 코드 없는 결제 방법을 사용하여 보상을 받을 수 있습니다.

마지막으로 인터넷 설문조사를 실시한 때가 언제인지 기억하십니까? 그것은 또한 코드가 없는 방법이었습니다. 코딩을 하거나 하지 않을 수 있습니다. 그것은 더 이상 질문이 아닙니다. 노코드는 다양한 기술을 사용하며 경제 또는 비즈니스 라인의 단일 부문에 집중되지 않습니다. 코드가 없는 모든 도구가 한 비즈니스에 있든 다른 비즈니스에 있든 기능을 제공한다는 현실을 바꾸지는 않습니다.

코드 없는 도구의 세 가지 예는 무엇입니까?

오늘날 소프트웨어 업계에서는 코드를 작성하지 않고도 소프트웨어를 구축하는 데 도움이 되는 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. 여러 회사에서 시각적 프로그래밍 도구를 제공하기 때문입니다. 시간이 지남에 따라 이러한 도구는 복잡한 요구 사항을 지원하고 사람들이 코드를 작성하지 않고도 앱을 개발할 수 있도록 점점 더 발전하고 있습니다.

다음은 코드 없는 도구의 상위 3가지 예입니다.

백엔드 없는

이 노코드 플랫폼은 사용자가 프로그래머의 도움 없이 시각적 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 다양한 부품, 테마 및 API를 제공하므로 스타트업에 적합합니다. 이 플랫폼을 사용하면 확장 가능한 프론트엔드와 백엔드를 쉽게 만들 수 있어 기능이 향상됩니다.

애플리케이션 사용자는 Backendless에서 제공하는 코드리스 블록을 사용하여 로직과 API 를 생성할 수 있습니다. 코딩이 필요 없는 백엔드 없는 기능에는 출시 후 푸시 알림, 인앱 메시징, 이메일 템플릿, 시각적 사용자 관리 등이 있습니다. 코드를 작성하지 않고도 효율적인 앱 형태로 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

평가판 무료 계획은 Backendless를 코딩이 필요 없는 무료 앱 제작자로 전환하고 개발자가 필요 없기 때문에 앱 개발 비용이 들지 않습니다. 궁극적으로 코드가 없는 플랫폼에 의존하여 뛰어난 비주얼 프로그래머가 될 수 있습니다.

AppMaster는 사용자와 기업가가 개발자를 참여시키지 않고도 자신의 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 전문 개발자가 제공한 것과 구별할 수 없는 AI 기반 백엔드를 사용자에게 제공합니다.

애플리케이션 빌드를 완료하고 모든 버그가 사라진 것을 확인한 후에는 어디에서나 모든 클라우드에 게시할 수 있습니다. 여기에는 AppMaster 클라우드, GCS, Azure, AWS 및 자체 프라이빗 클라우드가 포함됩니다. 이러한 기능을 통해 신뢰할 수 있는 비주얼 프로그래머가 됩니다.

또 다른 이점은 응용 프로그램의 소스 코드를 바이너리 파일 형식으로 가져올 수 있다는 것입니다. 따라서 플랫폼 종속성을 제거합니다. 기술 문서도 자동으로 생성됩니다. 즉, 애플리케이션의 소스 코드를 업데이트해야 하는 경우 쉽고 간단합니다. 마침내 필요한 유연성을 갖게 되며 더 이상 구석에 갇히지 않게 됩니다.

이 모든 것이 AppMaster 플랫폼을 가장 강력한 코드 없는 솔루션 중 하나로 만듭니다.

Adalo는 프론트엔드 중심 앱을 매우 간단하게 만드는 시각적 프로그래밍 도구입니다. 앱 도구의 드래그 앤 드롭 시스템은 강력한 시각적 인상을 주고 애플리케이션이 UI 개념을 쉽게 전달할 수 있도록 하는 스타트업에 탁월한 기능입니다. 이 플랫폼을 사용하기 위해 특별한 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다.

또한 이 앱 빌더로 만든 코드 없는 애플리케이션은 다양한 플랫폼에 게시될 수 있습니다. Adalo는 백엔드 로직을 제공하지 않습니다. Adalo로 애플리케이션을 구성하면 페이지를 연결하고 푸시 알림과 같은 기능을 추가할 수 있습니다. 이것은 비주얼 프로그래머가 되고자 하는 모든 사람에게 이상적인 도구입니다.

코드 없음을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

코드가 없거나 코드가 낮은 소프트웨어 프로그래머가 되기 위한 여정을 시작하면 목표를 달성하기 위해 사용할 경로와 특정 유형의 도구에 대해 명확해야 합니다.

제목에서 알 수 있듯이 코드 플랫폼이 없다는 것은 앱을 만들 때 코드를 작성할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 프로그래밍 기술이 없거나 제한된 경우에도 이러한 플랫폼의 도움으로 언제든지 소프트웨어 구축을 시작할 수 있습니다.

끌어서 놓기 기능으로 강력한 앱을 만들고 AI를 사용하여 AppMaster와 같은 플랫폼으로 데이터베이스를 구축할 수 있습니다 . 반면에 로우 코드 프로그래밍 접근 방식은 약간의 코딩이 포함된 코드가 없는 플랫폼에 주로 의존합니다. 로우 코드 접근 방식은 프로그래밍의 기초에 익숙한 사람들에게 적합합니다.

로우 코드 및 코드 없는 개발 접근 방식의 좋은 점은 가장 큰 규모의 조직에서도 비즈니스 데이터를 안전하게 관리하는 데 사용할 수 있는 매우 효율적이고 확장 가능한 소프트웨어를 구축할 수 있다는 것입니다.

나만의 소프트웨어를 만들 수 있습니까?

코드를 작성하지 않고도 안정적인 노코드 플랫폼을 통해 앱이나 맞춤형 소프트웨어를 쉽게 만들 수 있습니다. 코드 없는 플랫폼을 사용하여 앱을 개발하는 것과 관련된 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

  1. 앱을 통해 충족하려는 모든 요구 사항이 있는지 확인하기 위해 앱을 계획합니다.
  2. 프로그레시브 웹 앱을 빌드할지 네이티브 앱 을 빌드할지 선택합니다.
  3. 적절한 노코드 또는 로우코드 플랫폼을 선택하십시오.
  4. 홈페이지, 연락처, 기타 화면에서 디자인과 개발을 시작하세요.
  5. AppMaster와 같은 플랫폼으로 안정적인 백엔드를 만들어 비즈니스 데이터를 처리하고 구성 요소를 통합하십시오.
  6. 앱을 테스트하고 게시합니다.

노코드는 미래인가?

예, IT 솔루션에 대한 수요가 급격히 증가하고 코드를 작성하지 않고 앱을 빌드할 수 있는 코드 없는 플랫폼의 기능으로 인해 소프트웨어 개발 업계에서 시간이 지남에 따라 아니오 또는 제한된 코딩이 더 대중화될 것입니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 코딩 기술과 프로그래밍 지식 없이 누구나 소프트웨어를 구축할 수 있습니다.

다음은 코딩이 없거나 제한적인 것이 미래임을 증명하는 코드 없는 플랫폼의 중요한 이점입니다.

비주얼 프로그래밍 도구의 도입은 IT 부문과 소프트웨어 개발 산업에 상당한 기여를 하고 있습니다. 노코드 플랫폼의 출현으로 코딩 전문 지식이 없거나 제한적인 사람들도 개발 업계에 합류하여 소프트웨어 개발을 통해 자신을 표현할 수 있습니다.

노코드(No-code)는 다른 방식으로 기회가 없었을 크리에이터가 될 수 있는 기회를 제공합니다. 전문 지식에 관계없이 최신 코드 없는 플랫폼을 사용하면 사람들이 더 많은 작업을 빠르게 완료할 수 있습니다.

복잡한 시각적 요소, 동적 애니메이션 및 원래의 코드가 없는 플랫폼에서는 할 수 없는 기타 대화형 기능으로 웹 사이트를 만들 수 있는 더 복잡한 웹 사이트 빌더가 등장했습니다.

코드를 작성하지 않고 앱을 개발할 수 있는 응용 프로그램이 많이 있습니다. 단순히 웹사이트를 만드는 것 이상입니다. 내부 도구, 통합, 음성 앱, 모바일 앱, 웹 앱 및 작업 자동화를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

코드를 한 줄도 작성하지 않고도 Shopify를 사용하여 온라인 상점을 운영하고 다양한 애플리케이션을 Zapier와 연결하고 자동화된 워크플로를 생성할 수 있습니다. AppMaster와 같은 코드가 없는 플랫폼은 비즈니스 프로세스를 향상시키는 전문 도구를 개발할 수 있습니다. 코드 없는 기능의 범위가 확장되고 있습니다.

보다 심층적인 기술 배경을 가진 개발자와 사람들은 코드를 처음부터 작성해야 하는 부담을 덜어주고 더 Unity 매뉴얼 복잡한 프로젝트에 대한 작업에 시간을 할애할 수 있습니다. 코드가 없다고 해서 불필요하지는 않습니다. 기술 솔루션을 개발하고 최적화하는 데 있어 그들의 기술은 항상 요구될 것입니다.

간단한 프로토타입

코드가 없는 플랫폼은 코드 위에 추상화 계층을 제공합니다. 즉, 코딩의 기초를 간단한 끌어서 놓기 솔루션으로 변환하여 개발자가 최첨단 응용 프로그램과 웹 사이트를 그래픽으로 구성할 수 있도록 합니다. 디지털 제품의 프로토타입은 출시 단계에서만큼 많은 기술 비용이 필요하지 않은 경우가 많습니다.

더 적은 종속성

다양한 프로젝트 운영에서 시민 개발자를 배제하거나 제한하는 코드 없는 기술의 능력은 그들에게 가치를 부여합니다. 마케팅 팀은 필요한 도구가 있는 경우 단순히 다이어그램이나 스프레드시트가 아닌 사용 가능한 데이터베이스에 콘텐츠를 나타낼 수 있습니다.

어떤 분야에서 일하든 프로젝트를 관리해 본 사람이라면 예산 내에서 제 시간에 프로젝트를 전달하는 것이 더 어렵다는 것을 알고 있습니다.

엔지니어에게 데이터베이스를 구성하고 동적 콘텐츠 사이트에 연결하도록 요청하는 대신 마케팅 및 디자인 팀은 이제 코드를 작성하지 않고 앱을 빌드하는 데 도움이 되는 최첨단 플랫폼을 사용하여 필요한 양식을 구현하고 연결할 수 있습니다.

마케팅 팀은 작업을 Unity 매뉴얼 완료하기 위해 다른 사람에게 의존할 필요가 없어 출시 프로세스를 앞당기고 간소화할 수 있습니다. 디자이너는 개발자를 제품 생산에서 제외시키는 대신 필요한 양식을 통합하고 연결할 수 있습니다. 콘텐츠 전략가는 엔지니어를 고용하여 동적 콘텐츠 사이트에 데이터베이스를 구성하고 연결하는 대신 모델링 및 구조를 처리할 수 있습니다.

소프트웨어 산업 의 노코드 혁명 은 단순히 앱이나 웹사이트를 개발하는 것 이상을 포함합니다. 사람들을 하나로 모으고 코딩 경험이 없거나 제한적인 소프트웨어 산업의 혜택을 누릴 수 있는 기회를 제공하는 것입니다. 따라서 이러한 이점을 누리려면 AppMaster와 같은 코드 없는 도구를 사용해야 합니다.

메모리 인사이트

언리얼 엔진 5(UE5) 에서는 메모리 인사이트(Memory Insights) 기능에 메모리 트래킹 개선과 프로파일링 지원을 추가하여 언리얼 인사이트(Unreal Insights) 의 기능이 확장되었습니다. 이제 개발자는 메모리 블록별로 연결된 로우 레벨 메모리(Low Level Memory, LLM) 태그 및 콜스택 등 메모리 할당 및 할당 해제와 관련된 상세 정보를 언제든지 볼 수 있습니다. 메모리 인사이트에는 특정 시점의 라이브 할당을 파악하고, 메모리 사용량 증감을 인식하고, 단기 할당과 Unity 매뉴얼 장기 할당을 구분하고, 메모리 누수를 찾을 수 있는 쿼리 시스템이 있습니다.

세션 레코딩

메모리 인사이트(Memory Insights)를 사용하여 메모리 채널의 트레이스를 기록하려면 다음 단계를 따릅니다.

언리얼 인사이트 실행 또는 빌드

또는 Engine\Binaries\Win64 폴더로 이동한 다음 UnrealInsights.exe 파일을 더블클릭하여 실행해도 됩니다.

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메모리 트레이싱(Memory Tracing)으로 게임 프로젝트 실행하기

운영 체제에서 명령 프롬프트(Command Prompt) 를 실행하고 다음 프로젝트 샘플을 실행합니다.

프로젝트 세션을 레코딩하려면 메모리 트레이스 채널이 프로세스 시작 때부터 활성화 상태여야 합니다. 그렇지 않으면 후속 연결 세션에서 트레이싱 할당 이벤트를 시작할 수 없습니다. 또는 패키지로 만든 프로젝트에서 트레이스를 실행하는 경우, 해당 프로젝트가 개발(Development) 모드에서 패키징 되었는지 확인해야 합니다.

인사이트 세션 브라우저에서 트레이스 열기

언리얼 인사이트 세션 브라우저(Unreal Insights Session Browser)로 이동한 다음 언리얼 엔진 타이밍 인사이트(Timing Insights) 창에서 분석하기 위해 .utrace 파일을 더블클릭하여 엽니다. 메뉴(Menu) > 메모리 인사이트(Memory Insights) 를 선택하여 메모리 인사이트 창을 엽니다.

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메모리 할당 - 그래프 트랙

언리얼 인사이트는 각 할당 이벤트에 대해 완전한 콜 스택을 캡처하여 프로젝트에 할당된 메모리를 분석합니다.

메모리 인사이트(Memory Insights) 의 주요 인터페이스는 세션 중 메모리 사용 개요를 보여주는 타임라인으로 구성됩니다.

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메모리 인사이트 트래커는 메모리의 라이브 할당 수에 관한 정보를 보여줍니다. 위 그림은 라이브 할당(Live Allocation) 및 해제 이벤트 수(Free Event Count)가 포함된 메인 메모리 그래프입니다.

언리얼 인사이트는 각 할당 이벤트에 대해 완전한 콜 스택을 캡처하여 프로젝트에 할당된 메모리를 분석합니다.

메인 메모리 그래프(Main Memory Graph) 에서는 LLM 에서 수집한 각 태그에 대한 정보 등 프로젝트에서 트래킹된 메모리의 총량을 보여줍니다. 또한, 라이브 할당의 총개수를 보여주는 그래프도 있습니다.

각 시점에 할당된 메모리의 총량을 상세 할당 트래킹 기반으로 보여줍니다.

임의의 시점에 활성 상태인 할당의 총개수를 보여줍니다.

유닛당 할당 및 해제 이벤트 수를 보여줍니다. 이는 시간의 '슬라이스'로 표시됩니다.

각 그래프는 상세한 할당 트래킹을 기반으로 표시됩니다. 시간 값 0부터 시작하며, 세분화는 약 1ms입니다. LLM 접두사 태그(RenderTargets, SceneRender, UObject)가 있는 나머지 그래프는 로우 레벨 메모리 트래킹 런타임 시스템을 기반으로 합니다.

이들 태그는 세션이 시작되고 몇 초 후에 트래킹을 시작하며, 프레임별 세분화를 포함합니다.

기본적으로 각각 할당/해제 이벤트 4,096개마다 타임스탬프 하나가 표시됩니다. 필요에 따라 Engine/Source/Runtime/Core/Private/ProfilingDebugging/MemoryAllocationTrace.cpp에 위치한 MarkerSamplePeriod를 수정하면 이 양을 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 이 변수를 0 Unity 매뉴얼 값으로 설정하면 각 할당/해제 이벤트마다 타임스탬프가 표시됩니다.

메모리 인사이트(Memory Insights) 타임라인은 타이밍 뷰(Timing View) 에 대한 오버레이 트랙을 지원합니다. 메모리 인사이트 뷰를 사용할 때는 타이밍(Timing), 조사(Investigation), LLM 태그(LLM Tags), 모듈(Modules)** 의 4가지 패널을 활용할 수 있습니다.

타이밍 뷰

타이밍(Timing) 을 클릭하면 타이밍 뷰(Timing View) 창의 표시를 토글할 수 있습니다. 여기서는 메모리 사용과 관련된 다양한 트랙의 퍼포먼스 데이터를 관찰 및 필터링할 수 있습니다.

조사 패널

조사(Investigation) 패널은 할당과 관련된 다양한 쿼리 기능을 제공합니다.

InvestigationPanel.png

로우 레벨 메모리(LLM) 태그

LLM 태그(LLM Tags) 패널은 다양한 LLM 태그의 비저빌리티를 제어합니다. 이 데이터는 운영 체제에서 직접 트레이스됩니다.

LLMTagsPanel.png

콜 스택 심볼이 해석되면 결과가 캐시 파일에 저장됩니다. 모듈(Modules) 을 클릭하면 이 파일을 볼 수 있습니다. 이 패널을 사용하면 오래된 트레이스 파일을 열고 심볼을 사용할 수 있습니다.

ModulesPanel.png

메모리 트래킹의 이전 런타임은 Engine\Source\Runtime\Core\Public\HAL\LowLevelMemTracker.h 폴더에 위치한 LowLevelMemTracker Unity 매뉴얼 클래스에 구현됩니다. LLM 태그 패널과 LLM 그래프 모두 이 시스템에서 바로 트레이스된 데이터를 사용합니다. 상세한 할당 데이터는 별도의 특정 트레이스 구현에서 옵니다.

메모리 인사이트(Memory Insights)에는 새로운 쿼리 기능과 트래킹된 메모리 할당 정보가 포함되어 있습니다. 따라서 특정한 시간대 내의 특정한 순간 전후에 언리얼 엔진 5에서 할당하고 해제하는 메모리 블록을 식별하거나 메모리 누수를 확인할 수 있습니다. 트레이스 로그를 연 후 조사(Investigation) 탭으로 이동하면 쿼리 시스템에 액세스할 수 있습니다.

조사 - 할당 쿼리

타임라인에서는 메모리 사용의 개요를 제공하는 반면, 개별적인 할당이 특정 시간대 동안 행동하는 방식은 '쿼리'를 사용하여 평가합니다. 쿼리(Query)규칙(Rule)AB 라벨과 같은 하나 이상의 타임스탬프(Timestamps) 에 의해 정의됩니다.

QueryRules.png

조사(Investigation) 패널 에는 데이터 평가를 위한 쿼리 규칙이 있습니다.

사용 가능한 쿼리 규칙 은 다음과 같습니다.

활성 할당(Active Alloc)

시간 A에 활성 상태인 모든 할당을 표시합니다.

시간 A 이전에 활성 상태인 모든 할당을 표시합니다.

시간 A 이후에 활성 상태인 모든 할당을 표시합니다.

시간 A 이전에 할당되었고 시간 A와 B 사이에 해제된 모든 할당을 표시합니다.

시간 A와 B 사이에 할당되었고 시간 B 이후에 해제된 모든 할당을 표시합니다.

성장 대 감소(Growth Vs Decline)

해제 이벤트(Free Events)

시간 A와 B 사이에 해제된 모든 할당을 표시합니다.

할당 이벤트(Alloc Events)

시간 A 와 B 사이에 할당된 모든 할당을 표시합니다.

단기 할당(Short Living Allocs)

시간 A 이후에 할당되었고 시간 B 전에 해제된 모든 할당을 표시합니다. 이 규칙은 스택 할당일 수 있는 할당을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 즉, 이 규칙은 일시적이거나 단기적인 할당을 식별합니다.

장기 할당(Long Living Allocs)

시간 A 전에 할당되었고 시간 B 이후에 해제된 모든 할당을 표시합니다.

메모리 누수(Memory Leaks)

시간 A와 B 사이에 할당되었고 시간 C까지 해제되지 않은 모든 할당을 표시합니다. 레벨 전환 도중 등 특정한 시간에 해제될 것으로 예상되는 메모리를 찾는 데 유용합니다.

제한적 수명(Limited Lifetime)

시간 A와 B 사이에 할당되었고 Unity 매뉴얼 시간 B와 C 사이에 해제된 모든 할당을 표시합니다.

장기 할당 감소(Decline of Long Living Allocs)

시간 A 전에 할당되었고 시간 B와 C 사이에 해제된 모든 할당을 표시합니다.

일정 수명(Specific Lifetime)

시간 A와 B 사이에 할당되었고 시간 C와 D 사이에 해제된 모든 할당을 표시합니다.

쿼리는 규칙을 선택하고 라벨이 지정된 마커를 타임라인에서 원하는 위치로 드래그하거나, 조사(Investigation) 탭에서 시간을 지정하여 작성할 수 있습니다.

RuleSelect.png

원하는 규칙과 시간을 선택한 뒤 조사 탭에서 쿼리 실행(Run Query) 버튼을 눌러서 쿼리를 작성할 수 있습니다.

RunQuery.png

쿼리와 캡처하는 데이터세트에 따라 쿼리를 실행하는 데 상당한 시간이 소요될 수 있습니다.

‘성장' 할당(시간 A와 B 사이에 할당되었고 시간 B 이후에 해제) 및 ‘감소' 할당(시간 A 이전에 할당되었고 시간 A와 B 사이에 할당)을 모두 식별합니다. 감소 할당은 음수의 크기를 가지도록 변경되므로, 크기 집계에서 시간 A와 B 사이의 베리에이션을 확인할 수 있습니다. 이 쿼리의 결과로 시간 A에 할당된 양과 시간 B에 할당된 양을 비교할 수 있습니다. 메모리 할당을 태그 또는 콜 스택으로 그룹화하면 각 그룹의 베리에이션(B-A)이 표시됩니다.

할당 분석 뷰

쿼리를 실행하면 새 창이 표시되고, 쿼리가 완료되면 할당 테이블에 결과가 채워집니다. 기본적으로 이 결과는 일반 목록에 표시됩니다.

각 할당은 수(Count), 크기(Size), LLM 태그(Tag), 할당을 만든 함수(Function) 와 함께 표시됩니다.

AllocsTable.png

함수 또는 정보 아이콘에 마우스를 올리면 전체 콜 스택에 추가적인 상세 정보가 표시됩니다.

CallStackInfo.png

FullCallStack.png

정보 아이콘에 마우스를 올리면 전체 콜 스택이 표시됩니다.

테이블 헤더를 클릭하면 열별로 목록을 정렬할 수 있습니다.

Sorting.png

할당 계층구조(Allocation Hierarchy)

할당 트리의 계층구조에 따라 정렬합니다.

할당 수(Allocation Count)

할당 개수에 따라 정렬합니다.

할당의 크기에 따라 정렬합니다.

할당의 LLM 태그에 따라 정렬합니다.

할당의 콜 스택에서 해석된 상위 함수에 따라 정렬합니다.

할당의 상세 정보를 표시하도록 트리 뷰를 환경설정합니다.

메모리의 여러 타입이 사용되는 방식을 조사합니다. 다중 주소 공간 을 참고하세요.

크기가 큰 할당을 빠르게 찾습니다.

콜 스택 할당이 오는 곳을 조사합니다.

반전 Unity 매뉴얼 콜스택(Inverted Callstack)

반전된 콜 스택별로 할당 분석을 표시하도록 트리 뷰를 환경설정합니다.

주소(4k 페이지)(Address(4k Page))

콜스택(Callstack) 또는 반전 콜스택(Inverted Callstack)으로 그룹화하면 컨텍스트 메뉴에 Visual Studio에서 열기(Open in Visual Studio) 액션이 표시됩니다.

R 단축키를 누르면 현재 트리의 중요한 경로가 확장됩니다.

프리셋(Preset) 옵션을 사용하여 할당을 그룹화할 수 있습니다.

Preset.png

계층구조(Hierarchy) 로 이동하여 모두(All) 를 클릭하면 디폴트 일반 뷰(Flat view) 를 추가적인 대체 그룹으로 변경하는 드롭다운 메뉴가 표시됩니다.

AlternateGroups.png

고급 필터 적용

검색 텍스트 박스로 결과에 계층형 노드 텍스트 기반의 필터를 빠르게 적용할 수 있습니다. 검색 텍스트 박스 옆의 필터 컨피규레이터(Filter Configurator) 를 클릭하면 쿼리에 의해 만들어진 할당 세트를 더욱 필터링하여 할당 그룹을 격리할 수 있습니다.

AdvancedFilter.png

그룹과 AND/OR 키워드를 사용하면 고급 쿼리를 빌드할 수 있습니다.

콜 스택 심볼 해석

프로그램 카운터 주소를 사용하여 프로젝트에서 콜 스택 심볼 트레이싱(Call Stack Symbol Tracing) 을 수행할 수 있습니다. 분석에서 이러한 주소는 해당하는 소스 파일에 관한 정보와 함께 읽을 수 있는 스트링으로 해석해야 합니다.

이를 위해서는 메모리 인사이트(Memory Insights)가 디버그 정보를 포함하고 있는 올바른 버전의 파일에 액세스할 수 있어야 합니다. 플랫폼에 따라 .pdb 또는 .elf 파일입니다. 인사이트는 다음 목록에 따라 올바른 파일을 검색합니다.

이 세션에서 사용자가 입력한 모든 새로운 경로.

실행파일 경로. 가능한 일부 플랫폼의 경우 바이너리로 컴파일됩니다.

UE_INSIGHTS_SYMBOLPATH 인바이런먼트 변수에서의 경로. 이 변수에는 세미콜론으로 구분된 경로를 사용할 수 있습니다.

사용자 환경설정 파일의 경로.

심볼이 해석되면 결과가 캐시 파일에 저장됩니다. 모듈(Modules) 패널을 클릭하면 파일을 볼 수 있습니다. 그런 다음 선택한 파일을 우클릭하고 드롭다운 메뉴에서 다음 옵션 중 하나를 선택하면 파일을 열 수 있습니다.

SymbolLoading.png

그러면 해당 디버그 정보에 대한 액세스 권한이 없는 다른 사용자에게도 트레이스 파일을 전송할 수 있습니다.

파일을 지정하여 모듈에 대한 심볼을 로드합니다. 성공하면 같은 디렉터리에서 다른 실패한 모듈의 로드를 시도합니다.

디렉터리를 지정하여 모듈에 대한 심볼을 로드합니다. 성공하면 같은 디렉터리에서 다른 실패한 Unity 매뉴얼 모듈의 로드를 시도합니다.

심볼 해석은 현재 Win64, XB1/XSX, PS4/PS5, Switch에서 사용할 수 있습니다.

다중 주소 공간

메모리 트레이싱은 다양한 힙(Heap) 에서 메모리를 트래킹합니다. 개념적으로 모든 할당은 한 가지 메모리 타입을 나타내는 루트 힙(Root Heap) 에 속해야 합니다. 예를 들어 데스크톱 플랫폼에서는 시스템 메모리가 하나의 루트 힙이고, 그래픽 카드의 비디오 메모리가 또 하나의 루트 힙입니다. 각 루트 힙에는 자체 주소 공간이 있습니다. 각 루트 힙 아래에 할당을 호스팅할 수 있는 힙 할당이 만들어집니다. 이는 보통 할당을 백업하는 가상 메모리 할당을 의미하지만, 블록 스타일 할당자 역시 힙 할당으로 표시될 수 있습니다. 그러면 이 메모리 블록의 사용에 대한 조사를 제공합니다.


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