Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 소프트웨어중심대학지원사업(No. 2022-0-01087)과 한국연구재단(No. 2020R1F1A1048485)의 지원을 받아 수행되었음.
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.721-723
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Hot Data Identification based on Naive Bayes Classifier
나이브 베이즈 분류 기반의 핫 데이터 구분 기법
- Lee, Hyerim (Department of Software, Sookmyung Women's University) ;
- Yun, Yibin (Department of Software, Sookmyung Women's University) ;
- Park, Dongchul (Department of Software, Sookmyung Women's University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
최근 낸드 플래시 메모리 기반의 Solid State Drive(SSD)가 기존 Hard Disk Drive(HDD)를 대신하여 개인용과 산업용으로도 널리 쓰이고 있다. 핫 데이터 구분 기법은 이러한 SSD 의 성능과 수명에 중요한 역할을 하는 Garbage Collection(GC)과 Wear Leveling(WL) 기술의 기반이 된다. 본 논문에서는 핫 데이터를 예측하기 위한 나이브 베이즈 분류 기반의 새로운 핫 데이터 구분 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크로드 액세스 패턴의 학습 단계인 초기 단계와 실제 운영 단계를 통해 다시 액세스 될 확률이 높은 데이터를 그렇지 않은 데이터와 효과적으로 구분한다. 다양한 실제 trace 기반 실험을 통해 본 제안 기법이 기존 대표적인 기법보다 평균 19.3% 높은 성능을 확인했다.
Keywords