• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1186-1188
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• 2013

최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.909-912
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• 2008

대용량 문서에 대한 키워드 검색을 위해 역파일(inverted-file) 색인 기법이 널리 쓰이고 있다. 역파일 색인 기법을 구현함에 있어 고려되어야 할 점은 키워드 검색 처리 시에 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 방법이다. 크기가 작은 역파일이라면 디스크 I/O 사용도 작고 필요시 역파일을 메모리에 적재하여 둠으로써 디스크 사용을 크게 줄일 수 있다. 하지만, 웹 검색이나 규모가 큰 도서관 시스템에서와 같이 색인 데이터 크기가 매우 큰 경우 역파일을 읽는 디스크 비용이 급격히 증가할 수 있다. 본 논문에서는 매우 큰 크기의 역파일을 사용하는 검색 환경에서 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 역파일 구조를 제안한다. 제안된 구조는 질의 처리 과정을 고려해 계층 구조로 설계되며 실제 상용 시스템에 적용되어 안정성 및 성능을 입증했다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.260-260
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• 2016

최근 고화질 및 대용량 영상의 등장으로 메모리 디바이스에 대한 연구가 활발하다. 메모리 디바이스의 oxide 층은 tunnel layer, trap layer와 blocking layer로 나누어지며, tunnel layer와 trap layer 사이 계면의 상태는 메모리 특성에 큰 영향을 준다. 한편, AlOx는 메모리 디바이스의 tunnel layer에 주로 적용되는 물질로서, AlOx를 형성하는 방법에는 진공공정을 이용하여 증착하는 방법과 알루미늄을 산화시켜 형성하는 방법이 있다. 그 중, 진공공정 방법인 RF 스퍼터를 이용하는 방법은 증착시 sputtering으로 인하여 표면에 손상을 주게 되어, 산화시켜 형성한 AlOx에 비해 막질이 좋지 않다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 우수한 막질의 메모리 디바이스를 제작하기 위하여 산화시켜 형성한 AlOx를 tunnel layer로 적용시킨 MOSCAP을 제작하여 메모리 특성을 평가하였다. 제작된 소자는 n-Si (1-20 ohm-cm) 기판을 사용하였다. Tunnel layer는 e-beam evaporator를 이용하여 Al을 5 nm 두께로 증착하고 퍼니스를 이용하여 O2 분위기에서 $300^{\circ}C$의 온도로 1시간 동안 산화시켜 AlOx을 형성하였으며, 비교군으로 RF 스퍼터를 이용하여 AlOx를 10 nm 두께로 증착한 소자를 같이 제작하였다. 순차적으로, trap layer와 blocking layer는 RF 스퍼터를 이용하여 각각 HfOx 30 nm와 SiOx 30 nm를 증착하였다. 마지막으로 전극 물질로는 Al을 e-beam evaporator를 이용하여 150 nm 두께로 증착하였다. 제작된 소자에서 메모리 측정을 한 결과, 같은 크기의 윈도우를 비교하였을 때 산화시킨 AlOx를 tunnel layer로 적용한 MOSCAP에서 더 적은 전압으로도 program 동작이 나타나는 것을 확인하였다. 또한 내구성을 확인하기 위해 program/erase를 103회 반복하여 endurance를 측정한 결과, 스퍼터로 증착한 AlOx를 적용한 MOSCAP에서는 24 %의 메모리 윈도우 감소가 일어난 반면에, 산화시킨 AlOx를 적용한 MOSCAP에서는 메모리 윈도우 감소가 5 % 미만으로 일어났다. 결과적으로 산화시킨 AlOx를 메모리소자의 tunnel layer로 적용한 MOSCAP에서 더 뛰어난 내구성을 나타냈으며, 추후 최적의 oxide 두께와 열처리 조건을 통해 더 뛰어난 메모리 특성을 가지는 메모리 디바이스 제작이 가능할 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.47-57
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• 2008

최근에 에너지의 효율성이 좋고 대용량화가 쉬운 NAND 플래시가 센서 노드를 위한 차세대 저장소로 각광을 받고 있다. 현재 대부분의 센서 노드용 파일 시스템은 NOR 플래시 기반으로 개발되어 있으며 NAND 플래시에 적용할 수 있는 파일 시스템은 거의 존재하지 않는다. 대용량 NAND 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 파일 시스템의 구축이 요구되지만, 센서 노드는 오직 $4{\sim}10$ KBytes의 매우 작은 크기의 메모리를 지원하므로 효율성이 뛰어난 파일 시스템을 구축하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 1 KBytes의 매우 작은 크기의 EEPROM을 부착하여 이러한 메모리 한계를 극복하였으며 자원의 효율성, 대용량의 지원 및 신뢰성을 고려한 새로운 파일 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 파일 디스크립션을 위하여 EEPROM을 사용하며 효과적으로 플래시 메모리를 쓸 수 있는 방법과 wear-leveling을 할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 이는 획기적으로 페이지 갱신 횟수를 줄임으로써 에너지를 절약하고 보다 긴 시간동안 데이터의 수집을 용이하게 만들며 센서 노드의 수명을 증가시킨다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.77-82
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• 2014

SD 메모리 카드는 휴대용 디지털 장비에서 널리 사용하고 있으며, 저장 장치로 대부분 낸드 플래시 메모리를 사용하여, 저 비용으로 사용자의 중요한 데이터를 안전하게 저장하는 특징을 가지고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리를 저장 장치로 이용하는 경우에 대용량의 데이터를 전송시 메모리 용량이 부족한 경우에 사용자의 데이터를 저장할 수 있는 방법이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 가상 SD 메모리 카드 시스템을 제안한다. SD 메모리 카드에서 데이터를 저장하기 위해 메모리 코어로 플래시 메모리를 이용하는 방식이 아닌 외부 저장 장치를 이용하여 호스트에서 요청된 데이터를 SD 메모리 카드 디바이스 드라이버를 이용하여 처리하도록 하였다. 실험을 위해서 S3C2450 ARM CPU의 SMC 컨트롤러에 FPGA 기반의 SD 카드 슬레이브 컨트롤러 IP를 이용하여 테스트 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.113-125
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• 2018

최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.313-315
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• 2013

스마트폰과 같은 휴대용기기에서 연산에 필요한 데이터를 저장하기 위하여 플래쉬메모리를 이용한 저장장치를 사용한다. 플래쉬메모리는 비휘발성 저장장치로 대용량의 데이터를 저장할 수 있기 때문에 질의 연산 처리를 위하여 색인 구조를 사용해야 한다. 그러나 플래쉬메모리는 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 동일 위치에 쓰기 연산을 수행하면 수행 속도가 매우 저하되는 단점이 있다. 이 논문에서는 플래쉬메모리에서 다차원 공간 색인인 고정그리드파일을 구현하고 다양한 조건에서 연산의 수행 속도를 측정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.755-758
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• 2007

플래시 메모리는 휴대폰, MP3 플레이어, 개인휴대정보단말기(PDA), 휴대용 멀티미디어 플레이어(PMP), 디지털 카메라 및 캠코더와 같은 이동성이 강한 소형기기에서 가장 많이 사용되는 저장 매체이다. 최근 대용량의 값싼 플래시 메모리가 등장하면서 랩톱이나 데스크톱과 같은 일반적인 컴퓨팅 환경을 지닌 기기들에서도 그 사용이 확대되고 있는 추세이다. 플래시 메모리가 보다 범용적인 저장 장치로 사용되기 위해서는 일반 컴퓨팅 환경에서의 복잡한 작업 부하에서도 우수한 성능을 제공할 수 있는 플래시 변환 계층(Flash Translation Layer)이 반드시 필요하다. 아쉽게도 현재까지 연구된 FTL 기법들은 소형기기의 단순한 작업 부하에 알맞도록 설계되어 있으며, 일반 컴퓨팅 환경과 같이 복잡한 작업 부하를 지닌 환경에서는 우수한 성능을 제공하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 컴퓨팅 환경의 복잡한 작업 부하에 대해서도 우수한 가비지 수집 성능을 제공하는 새로운 로그 블록 교체 기법을 제안하였다. 실험을 통한 평가 결과, 제안한 기법은 기존 기법 대비 평균 35% 정도의 가비지 수집 부하를 감소시키는 것으로 나타났다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.674-685
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• 2014

지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.117-126
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• 2008

최근 높은 해상도의 볼륨 데이터를 획득할 수 있게 되면서 제한된 용량의 메모리를 가진 그래픽 하드웨어에서 대용량 볼륨 데이터를 렌더링 하는 방법이 필요하게 되었다. 대용량 볼륨 데이터의 렌더링 방법 중 데이터를 적절히 분할하여 순차적으로 처리하는 블리킹 (bricking) 방법이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 블리킹 방법은 직교 좌표계를 사용하는 CT와 MR 데이터를 위해 고안된 것으로, 원환체 (torus) 좌표계를 사용하는 부채꼴 형태의 초음파 볼륨 데이터에 적용하면, 관측광선이 블릭 (brick)의 곡면경계로 진입한 후 다시 빠져 나갈 때 동일한 블릭이 GPU메모리에 두번 적재되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 초음파 볼륨을 랜더링 할 때 반복적인 텍스쳐 스위칭이 발생하지 않도록 블릭의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 블릭의 경계는 곡면으로 되어 있으므로 이들의 곡률을 계산하여, 관측광선이 동일한 블록을 두 번 참조하는 영역을 찾는다. 이 영역에 해당하는 복셀들을 인접한 두 블릭들이 공유하도록 크기를 정하면 둘 중의 한 블릭에서만 재샘플링하게 함으로써 블릭이 중복 적재되는 것을 피할 수 있다.