• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.641-642
• /
• 2011

저궤도 위성은 지상과의 접축시간이 극히 제한되어 있어 위성에서 생성된 원격측정 데이터들을 위성의 대용량 메모리에 저장하였다가 지상과의 접촉시간에 저장된 데이터를 지상으로 전송하는 방식으로 운영된다. 위성에 저장할 수 있는 전체 데이터 크기는 대용량 메모리의 크기와 지상과의 통신 가용시간에 따라 제한을 받게 된다. 대용량 메모리 저장용량과 다운링크 버짓을 만족해야 하므로 일반적으로 각 탑재체로부터 수신하여 위성에 저장되는 원격측정 데이터들은 종류별로 일정한 주기를 가지게 되고 그 크기도 고정되어 있다. 그리고 각 데이터 종류별로 저장여부를 지상명령으로 조절할 수 있도록 되어 있다. 그러나 생성되는 데이터가 일정하지 않고 비주기성을 갖는 경우 데이터량을 예측할 수 없으므로 지상명령으로 데이터 저장여부를 제어하는 것은 거의 불가능하다. 이러한 경우에 생성되는 데이터량을 모니터링하면서 데이터를 전송할 수 있는 자동화된 데이터 통신 방식이 요구된다. 본 논문은 저궤도 위성 탑재체에서 비주기적으로 생성되는 데이터를 자동으로 전송받기 위한 데이터 자동 전송기능과 시험 결과에 대해서 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.358-360
• /
• 2004

컴퓨터와 네트워크 환경의 발달에 힘입어 고화질의 미디어 데이터를 실시간으로 전송하는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 스트리밍 서비스는 서버의 많은 자원을 필요로 한다. 서버의 자원 중에서 메인 메모리는 대용량의 미디어 데이터를 다루는 미디어 스트리밍 서버 성능에 중요한 역할을 한다. 그러므로 제한된 메인 메모리를 효과적으로 이용할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 효과적인 미디어 스트리밍 서비스를 위한 동적 버퍼 관리 기법과 버퍼 히트율을 높일 수 있는 대체 정책을 제안하고 평가한다.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.3
• /
• pp.307-319
• /
• 2015

Current ontology studies use the Hadoop distributed storage framework to perform map-reduce algorithm-based reasoning for scalable ontologies. In this paper, however, we propose a novel approach for scalable Web Ontology Language (OWL) Horst Lite ontology reasoning, based on distributed cluster memories. Rule-based reasoning, which is frequently used for scalable ontologies, iteratively executes triple-format ontology rules, until the inferred data no longer exists. Therefore, when the scalable ontology reasoning is performed on computer hard drives, the ontology reasoner suffers from performance limitations. In order to overcome this drawback, we propose an approach that loads the ontologies into distributed cluster memories, using Spark (a memory-based distributed computing framework), which executes the ontology reasoning. In order to implement an appropriate OWL Horst Lite ontology reasoning system on Spark, our method divides the scalable ontologies into blocks, loads each block into the cluster nodes, and subsequently handles the data in the distributed memories. We used the Lehigh University Benchmark, which is used to evaluate ontology inference and search speed, to experimentally evaluate the methods suggested in this paper, which we applied to LUBM8000 (1.1 billion triples, 155 gigabytes). When compared with WebPIE, a representative mapreduce algorithm-based scalable ontology reasoner, the proposed approach showed a throughput improvement of 320% (62k/s) over WebPIE (19k/s).

• Bulletin of the Korean Space Science Society
• /
• 2003.10a
• /
• pp.60-60
• /
• 2003

과학위성 1호에는 원자외선 분광기를 포함한 다섯 개의 탑재체가 있다. MMS(Mass Memory System)는 이들 탑재체가 수집한 데이터를 대용량 메모리에 저장한 후 지상국으로 보내는 역할을 하며 우주방사선에 의한 메모리 데이터의 오류와 무선 채널을 통한 Downlink 상에서 발생하는 오류를 최소화하기 위해서 소프트웨어적으로 에러를 정정할 수 있는 Reed-Solomon Code를 사용 하였다. 탑재체의 데이터를 저장하기 위한 대용량 메모리는 총 2Gbits로써 8M SRAM, 64M SDRAM, 256M SDRAM의 세 가지로 구성되어 있으며 메모리 여러 개를 하나의 모듈로 만들고 이 모듈이 층으로 쌓여서 MMS에 탑재되어 있다. SRAM에 비해서 집적도가 매우 높은 SDRAM은 공간을 적게 차지하는 장점은 있지만 우주용이 아니므로 그 안정성을 보장할 수 없으므로 우리별 3호에서 성능이 입증된 SRAM과 같이 탑재되었다. 본 연구에서는 MMS의 구조, 동작모드, Spec 및 연구 개발 내용을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.864-867
• /
• 2008

본 논문에서는 플래시 메모리를 효율적으로 관리하기 위하여 페이지 수준 주소 변환과 블록 수준 주소 변환을 선택적으로 적용하는 기법을 제시한다. 페이지 수준 변환을 사용하는 기존 FTL은 대용량의 주소 관리 정보를 플래시 메모리에 저장하여 성능과 사용측면에서 여러 문제점이 있다. 제안된 기법은 일부의 블록만 페이지 수준 주소 변환을 사용하고 나머지 블록은 블록 수준 주소변환을 이용하여 주소 관리 정보에 필요한 메모리 공간을 기존의 20% 수준으로 줄인 동시에 성능을 약 28%향상시켰다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.14 no.6
• /
• pp.1-10
• /
• 2009

Flash memory has the advantages of nonvolatile, low power consumption, light weight, and high endurance. This enables the flash memory to be utilized as a storage of mobile computing device such as PMP(Portable Multimedia Player). Potable device with a mass flash memory can store various multimedia data such as video, audio, or image. Typical index systems for mobile computer are inefficient to search a form of text like lyric or title. In this paper, we propose a new text index system, named EMTEX(Embedded Text Index). EMTEX has the following salient features. First, it uses a compression algorithm for embedded system. Second, if a new insert or delete operation is executed on the base table. EMTEX updates the text index immediately. Third, EMTEX considers the characteristics of flash memory to design insert, delete, and rebuild operations on the text index. Finally, EMTEX is executed as an upper layer of DBMS. Therefore, it is independent of the underlying DBMS. We evaluate the performance of EMTEX. The Experiment results show that EMTEX can outperform th conventional index systems such as Oracle Text and FT3.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.22-31
• /
• 2014

최근 빅데이터 처리에 대한 요구가 급증하면서 매니코어 계산 장치의 개발이 활발히 진행되고 있어 계산 장치와 입출력 저장장치의 성능 격차는 과거보다 더욱 두드러지고 있다. 이런 상황에서 메모리 가상화 서비스 기술은 입출력 저장 장치의 성능 문제를 완화할 최적의 대안으로 주목받고 있다. 본고에서는 방대한 데이터를 처리해야 하는 응용 프로그램에게 입출력 저장 장치의 성능 한계를 극복하고 데이터 처리 비용을 최소화 할 수 있도록 원격 메모리를 이용한 대용량 가상 물리 메모리 제공 서비스를 지원하는 최근 메모리 가상화 서비스 기술 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.841-843
• /
• 2005

최근 64비트 CPU의 시장 출시가 활발해지고 있으며, 메모리 모듈 또한 대용화가 이루어지고 있다. 이에 대용량 메모리를 64비트 CPU 플랫폼에서 효과적으로 테스트하는 방법을 개발할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 x86-64 기반 리눅스 2.6.11 커널에서 물리 메모리의 테스트 영역을 확장하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에는 응용이나 커널에서 물리 메모리에 대한 직접 접근, 프로그램을 사용자가 원하는 물리 메모리로 배치, 프로그램의 동적 재배치 등의 방법을 통해 테스트 영역을 확장 한다. 현재 64 비트 CPU를 지원하는 OS는 리눅스와 윈도우즈 64비트 에디션 등이 있다. 기존 리눅스 커널을 그대로 사용하였을 때 프로그램 등이 이미 사용 중인 물리 메모리에 대해서는 메모리 테스트를 수행 할 수 없었으나, 각 프로그램들을 물리 메모리에서 재배치하여, 원하는 곳의 메모리를 테스트 할 수 있도록 커널 수정을 통하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.652-654
• /
• 2004

PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 과거 슈퍼컴퓨터 급에서나 가능하였던 대용량 데이터의 볼륨 렌더링을 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. 특히, PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하여 많은 각광을 받고 있다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 텍스쳐 메모리의 크기보다 큰 볼륨 데이터의 가시화는 아직까지 충분히 빠르지 못하며 텍스쳐의 압축으로 인하여 영상 품질도 좋지 못하다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 꼭지점 좌표 및 텍스쳐 좌프의 조작, 그리고 픽셀 쉐이더를 통한 퐁 쉐이딩 연산을 이용하여 그래픽스 하드웨어의 메모리 크기보다 큰 대용량 볼륨 데이터를 고품질로 가시화하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.763-765
• /
• 2005

볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 세이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 제작한 대용량의 인체영상 데이터인 Visible Korean Human 데이터를 여러 개의 그래픽스 하드웨어 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 가시화하여 고해상도의 이미지를 얻고자 하였다.