• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.1
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• pp.44-49
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• 2009

In recent years, with the development of portable terminals, various searching services on large data have been provided in portable terminals. In order to search large data, most applications for information retrieval use indexes such as B-trees or R-trees. However, only a small portion of the data set is accessed by users, and the access frequencies of each data are not uniform. The existing indexes such as B-trees or R-trees do not consider the properties of the skewed access patterns. And a cache stores the frequently accessed data for fast access in memory. But the size of memory used in the cache is restricted. In this paper, we propose a new index based on disk, called J-tree, which considers user's search patterns. The proposed index is a balanced tree which guarantees uniform searching time on all data. It also supports fast searching time on the frequently accessed data. Our experiments show the effectiveness of our proposed index under various settings.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.852-859
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• 2015

As the amount of knowledge information significantly increases, a lot of progress has been made in the studies focusing on how to reason large scale ontology effectively at the level of RDFS or OWL. These reasoning methods are divided into TBox classifications and ABox realizations. A TBox classification mainly deals with integrity and dependencies in schema, whereas an ABox realization mainly handles a variety of issues in instances. Therefore, the ABox realization is very important in practical applications. In this paper, we propose a realization method for analyzing the constraint of the specified class, so that the reasoning system automatically infers the classes to which instances belong. Unlike conventional methods that take advantage of the object oriented language based distributed file system, we propose a large scale ontology reasoning method using spark, which is a functional programming-based in-memory system. To verify the effectiveness of the proposed method, we used instances created from the Wine ontology by W3C(120 to 600 million triples). The proposed system processed the largest 600 million triples and generated 951 million triples in 51 minutes (696 K triple / sec) in our largest experiment.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.2
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• pp.1-8
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• 2011

NAND type Flash memory has performing much researches for a hard disk substitution due to its low power consumption, cheap prices and a large storage. Especially, the NAND type flash memory is using general buffer systems of a cache memory for improving overall system performance, but this has shown a tendency to emphasize in terms of data. So, our research is to design a high performance instruction NAND type flash memory structure by using a buffer system. The proposed buffer system in a NAND flash memory consists of two parts, i.e., a fully associative temporal buffer for branch instruction and a fully associative spatial buffer for spatial locality. The spatial buffer with a large fetching size turns out to be effective serial instructions, and the temporal buffer with a small fetching size can achieve effective branch instructions. According to the simulation results, we can reduce average miss ratios by around 77% and the average memory access time can achieve a similar performance compared with the 2-way, victim and fully associative buffer with two or four sizes.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.15A no.5
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• pp.269-274
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• 2008

Recently, lots of embedded processors which can run streaming multimedia with high resolution display are introduced. Among the applications running on these embedded processors, real-time audio streaming is one of the applications that suffer from the lack of energy and memory space. In this paper, we propose a novel data compression method on scratch-pad memory, which saves both useful space on the scratch-pad memory and energy. We have implemented the data compression scheme on the GDM1202 real-time audio streaming processor, and the performance results show that we obtained 13.3% energy saving while maintaining comparable application performance to that of the non-compression case.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.7 s.97
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• pp.621-626
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• 2005

Recently, flash memory is widely used in various embedded applications since it has many advantages in terms of non-volatility, fast access speed, shock resistance, and low power consumption. However, it requires a software layer called FTL(Flash Translation Layer) due to its hardware characteristics. We present a new FTL algorithm named LSTAFF(Large State Transition Applied Fast flash Translation Layer) which is designed for large block flash memory The presented LSTAFF is adjusted to flash memory with pages which are larger than operating system data sector sizes and we provide performance results based on our implementation of LSTAFF and previous FTL algorithms using a flash simulator.

• Review of KIISC
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• v.33 no.5
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• pp.11-16
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• 2023

오늘 날의 클라우드 워크로드는 인공지능 및 빅 데이터 활용의 비약적인 발전으로 인하여 메모리 대역폭이 프로세서의 연산 속도를 따라가지 못해 병목 현상을 겪고 있다. 이러한 이른바 메모리 벽 문제 (Memory Wall Problem)를 해결하기 위해 컴퓨터 아키텍처 및 운영체제는 변화해 나가고 있다. 그 중 최근 가장 주목 받는 기술 중 하나인 메모리내 연산기술(Processing-In-Memory)는 프로세서를 메모리 디바이스 내에 탑재함으로써, 데이터를 메인 프로세서에 이동시켜 처리할 필요 없이 데이터 내부에서 처리한다. 이로 인해 대용량 데이터의 처리속도 향상과 동시에 메인 메모리버스의 부하를 줄여 클라우드 시스템의 전반적인 성능 향상 또한 꽤할 수 있다. 한편, 클라우드 아키텍처는 또 다른 요구에 의하여 변화를 거치고 있으며, 이는 바로 보안이다. 오늘 날의 컴퓨터 아키텍처 및 GPU등의 가속기들은 신뢰실행 기술 (Trusted Execution)의 지원을 통하여 클라우드에서의 민감한 연산을 격리 및 보호하고자 한다. Intel의 SGX와 NVIDIA GPU의 confidential computing기능 지원이 이러한 흐름을 대표한다. 최근 PIM을 활용한 보안기술의 새로운 방향들을 제시하는 연구들이 소개되고 있는 가운데, 본 논문은 클라우드 신뢰실행 (Trusted Execution)에서의 PIM을 적용한 최신 연구들의 방향을 소개하고 또한 향후 연구 전망을 제공하고자 한다. PIM기술의 동향과 PIM을 보안에 특화시킨 연구, 그리고 앞으로 해결되어야할 과제들을 논함으로써, 새로이 주목받는 PIM 기반 보안 기술들을 정리하고 향후 전망을 제공한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.3
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• pp.22-32
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• 2014

Recently, GPGPU has been widely used for general-purpose processing as well as graphics processing by providing optimized hardware for parallel processing. Memory system has big effects on the performance of parallel processing units such as GPU. In the GPU, hierarchical memory architecture is implemented for high memory bandwidth. Moreover, both memory address coalescing and memory request merging techniques are widely used. This paper analyzes the GPU performance according to various memory organizations. According to our simulation results, GPU performance improves by 15.5%, 21.5%, 25.5%, 30.9% as adding 8KB L1, 16KB L1, 32KB L1, 64KB L1 cache, respectively, compared to case without L1 cache. However, experimental results show that some benchmarks decrease performance since memory transaction increases due to data dependency. Moreover, average memory access latency is increased as the depth of hierarchical cache level increases when cache miss occurs significantly.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.23-28
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• 2007

본 논문에서는 현재 많은 분야에 적용되어 데이터 수집을 위해 사용되는 센서 노드들의 데이터 저장을 위한 플래시 메모리를 기반으로 한 저장 시스템들을 비교해 보고 각각의 특징과 취약점을 비교 분석한다. 그리고 대용량 플래시 메모리 기반 저장시스템을 위한 개발 방안에 대한 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.6
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• pp.79-84
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• 1998

초음파 진단장치는 X선 촬영과 달리 인체에 해를 주지 않고 계속적으로 장시간 관 찰할 수 있고 실시간으로 영상을 볼 수 있으며, 또 타장비에 비해 가격이 저렴하고 소형이 라는 장점이 있다. 현재는 이 영상들을 대용량 저장매체에 저장되어 컴퓨터를 통해 재생하 여 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 막대한 양의 영상데이터를 검색하기 위한 새 로운 검색방법을 제시한다. 제안하는 검색방법은 검색을 원하는 정지화상의 컬러이미지를 제시하면 시스템이 이를 자동으로 분석하여 이미지 데이터베이스에 저장된 유사한 이미지데 이터들과 관련된 정보들을 질의결과로 나타내어 쉽게 검색하고자 한다. 이를 위하여 사용자 가 제시한 정지화상을 Bitmap으로 구성하고, Bitmap전체의 비디오 메모리에서 검색할 부분 영역을 검색대상으로 설정한다. 이 값을 key값으로 우선적으로 여기에 원하는 유사비를 설 정한 후 전체 동화상의 각 프레임에서 추출한 비디오 메모리 데이터와 검색 화면의 비디오 메모리를 Pixel별로 비교하여, 사용자가 원하는 영상데이터의 위치point 값과 유사비율값을 보관한다. point값으로 보관된 것을 유사비율에 따라 우선 순위를 정하여 데이터베이스에 보 관하고 이 보관된 후보 이미지들을 순위별로 화면에 나타내어 사용자가 원하는 이미지데이 터를 쉽고 빠르게 검색할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.60-65
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.