기존 메모리 프로파일링은 높은 시간과 에너지 소모, 그리고 워크로드 변화 시 예측 정확도 저하라는 한계가 있었습니다. 본 기술은 머신러닝 기반 예측 모델을 활용하여 이러한 문제를 해결합니다. 애플리케이션 워크로드 변화에 따른 메모리 오브젝트의 접근 정보를 정확히 예측하며, 특히 비선형적인 관계에서도 높은 예측 정확도를 제공합니다. 이를 통해 메모리 프로파일링에 소요되는 시간과 에너지를 획기적으로 절감할 수 있습니다. 시스템 성능 최적화와 에너지 효율 향상에 기여하는 혁신적인 기술입니다.