최근 많은 연구가 이루어지고 있는 객체기반 저장시스템은 기존 블록기반 저장시스템과 달리 데이타 접근 방법, 데이타 속성 정보, 데이타 보안 방법 등을 포함할 수 있는 논리적인 객체를 데이타 저장 단위로 한다. 객체는 블록과 달리 크기의 제약이 없고, 저장장치의 내부 저장 구조에 종속적이지 않다. 객체기반 저장시스템은 이러한 객체 저장구조를 기반으로, 여러 저장장치에 쉽게 객체를 분산 처리해 데이타 입출력 성능을 향상시키고, 무제한적인 확장성을 제공한다. 그러나 객체기반 저장시스템의 오류 복구를 위한 백업 기술은 기존 백업 기술을 그대로 활용하는 정도에 그치고 있어 백업 시간이 길고, 객체기반 저장시스템의 특성을 활용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 객체기반 저장시스템의 특성을 정확히 파악하고 이를 잘 활용하여, 객체기반 저장시스템에서 높은 백업 성능과 효율을 제공할 수 있는 객체기반 백업시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 백업시스템은 블록 또는 파일이 아닌 객체를 백업의 기본 단위로 하여 기존 백업시스템에 비해 작업 시간을 단축시키고, 오류 발생 시 복구를 빠르게 할 수 있는 장점을 갖는다.

최근 NAND 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성, 작은 부피, 가벼운 무게 등으로 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 이런 플래시 메모리는 데이타를 기록하기 전에 기존의 데이타 영역이 지워져 있어야 한다는 제약이 있으며, 비대칭적인 읽기, 쓰기, 삭제 연산의 처리속도 각 블록당 최대 소거 횟수 제한과 같은 특징들을 지닌다. 위와 같은 단점을 극복하고 NAND플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위하여. 다양한 플래시 전환 계층 제안되어 왔다. 기러나 기존의 플래시 전환 계층들은 Hot data라 불리는 빈번히 접근되는 데이타에 의해서 잦은 겹쳐쓰기 요구가 발생되며, 이는 급격한 성능 저하를 가져 온다. 본 논문에서는 Hot data 검출기를 이용하여, 매우 적은 양의 데이타인 Hot data를 검출한 후, 검출된 Hot data는 섹터사상 기법을 적용시키고, 나머지 데이타인 Cold data는 로그 기반 블록 사상 기법을 적용시키는 적응형 플래시 전환 계층(AFTL)을 제안한다. AFTL은 불필요한 삭제, 쓰기, 읽기 연산을 최소화시켰으며, 기존의 플래시 전환 계층과의 비교 측정을 통하여 성능의 우수성을 보인다.

Load/store와 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행을 방해하는 주요인이다. 캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출 할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킨다. 본 연구에서는 캐시의 오염을 줄이기 위해 동적으로 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 결정하는 네 가지 필터링 기법들을 비교 평가한다. 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 이진 상태 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 상태 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 블록주소 참조 기법을 제안하였다 이 기법은 이진 상태 기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 상태 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이타의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 실험한 결과, 제안한 블록주소 참조 기법(BAL)이 기존 연구인 동적 필터 기법(2-bitSC)과 비교하여 캐시 미스율이 10.5% 감소하였다.

본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 군중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다.

무선 센서 네트워크의 발달에 따라 그 응용분야는 점점 더 복잡해져 가고 있음에도 불구하고, 대부분의 센서 노드 플랫폼은 여전히 심각한 자원 제약을 가지고 있다. 특히 적은 메모리 공간과 메모리 관리 유닛(MMU)의 부재는 스레드의 스택 관리에 있어 메모리 공간 낭비, 스택 오버플로우와 같은 문제를 야기해왔다. 이에 다 수의 스레드가 하나의 스택을 공유 함으로써 기존의 고정 크기 스택에 의해 낭비되는 메모리의 양을 최소화 시킬 수 있는 공유 스택 기법이 제안되었다. 본 논문에서는, 고정 크기 스택기법과 공유 스택 기법의 수학적 분석 모델을 제시하였다. 그 모델을 바탕으로 각각의 스택 오버플로우 확률을 계산하고 공유 스택 기법이 고정 크기 스택보다 더 안정적임을 확인하였다.