Zero-copy는 메모리 무복사로도 불리는 기술로서 이에 대한 사용을 통해 사용자 영역과 커널 영역 간 컨텍스트 스위칭을 줄여 CPU의 부하를 최소화할 수 있다. 하지만 이 기술은 소규모의 랜덤한 파일을 전송하는 용도에 그치고, 대용량 파일 전송에는 아직 널리 활용되지 못하고 있다. 본 논문은 네트워크를 경유한 대용량 파일 처리에 있어서 Zero-copy의 실질적인 적용 방안에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 먼저 Zero-copy 기반으로 데이터를 전송, 저장할 수 있는 소규모 테스트베드 구축 및 프로그램을 개발하였다. 이후 세부 성능 평가를 통해 적용된 기술의 유용성을 세부 검증하고자 한다.
플래시 메모리는 휴대성, 저전력, 대용량의 특징을 갖고 있어 휴대용 기기에서의 사용이 증가하고 있다. 그러나 하드디스크와는 달리 플래시 메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 상대적으로 커서, 쓰기 연산 횟수 감소에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 데이터 쓰기 연산 횟수를 감소시키기 위해, 플래시 메모리에 저장된 데이터를 다루는 응용 프로그램을 재작성하여 저장될 데이터를 적절히 재배치하기 위한 정적 분석 기법을 제안하였다. 이 기법은 프로그램을 정적 분석해서 쓰기 연산 부분을 파악하고, 이들을 분리해내어 저장되도록 프로그램을 재작성 함으로써, 수행 시간에 전체 쓰기 영역이 줄어들도록 하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 프로그램에서 다루어지는 데이터 중 쓰기 가능한 영역을 얻어내는 분석과 가능한 작은 개수의 페이지에 쓰기 대상 부분이 모여 있도록 재배치하기 위한 분석을 고안하였다. 정적 분석 결과는 자주 수행되는 프로그램 경로에 대한 프로파일링 결과와 조합되어 보다 실제적인 분석 결과를 얻고자 하였으며, 결과적으로, FAST 시뮬레이터 상에서 데이터 처리 성능을 향상시키는 데에 기여함을 보였다.
일반적으로 교환 시스템은 프로세서 보드, 입출력처리 보드 및 데이터 저장 장치등 그 기능별로 다수의 서브시스템들로 구성되어 있다. 또한 신뢰성을 확보하기 위하여 모든 서브 보드들은 이중화로 되어 있다. 교환시스템에서 저장 장치에는 시스템에 관련된 정보나 과금 정보등과 같은 작업 관련 데이터를 저장하며 비 휘발성 메모리에 저장해야 한다. 일반적으로 비 휘발성 저장장치를 구현할 때는 플래시메모리(flash memory) 또는 배터리 백업 메모리(battery backup memory)를 사용한다. 그러나 메모리는 단위 용량당 가격이 높고 백업(backup) 하지 않은 데이터를 손실했을 때 복구할 수 없다. 본 논문에서는 마이크로 컨트롤러를 이용하여 단위 용량당 가격이 저렴하고, 대용량의 데이터를 저장함과 동시에 이중화를 만족시키는 on-board 형태의 소형 디스크 모듈을 설계 구현하였다. 본 논문에서 구현된 이중화 저장장치는 사용 중인 엑티브(active) 디스크에 결함이 생겨 사용할 수 없을 경우에 리빌딩(rebuilding)과정을 동해 스탠바이 모듈로부터 데이터를 복구하며, 리빌딩 중에도 호스트 시스템은 스탠바이 디스크모듈을 이용하여 지속적으로 서비스를 제공할 수 있도록 설계되었다. 본 연구에서 개발된 저장장치는 교환시스템에서 플래시 메모리와 같은 값비싼 저장 장치를 대체 할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날, 4차산업혁명의 도래와 함께 사물인터넷(Internet of Things (IoT)) 시스템이 빠르게 발전하고 있다. 이러한 이유로, 고성능 및 대용량의 다양한 애플리케이션이 등장하고 있다. 따라서, 이러한 애플리케이션을 가지는 컴퓨팅 시스템을 위한 저전력 및 고성능 메모리가 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨팅 시스템에서 가장 많은 에너지 소비가 발생하는 L1 캐시 메모리에 대한 효과적인 구조를 제안하였다. 제안된 캐시 시스템은 크게 L1 메인 캐시와 버퍼캐시로 구성되어 진다. 메인 캐시는 2-뱅크 시스템으로, 각 뱅크는 2-웨이 연관사상으로 구성된다. L1캐시에서 접근 성공이 발생하면 제안된 알고리즘에 따라 데이터가 버퍼캐시에 복사가 된다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 L1 캐시 시스템은 기존 4웨이 연관사상 캐시 메모리에 비해 에너지-지연에서 약65%의 성능향상을 보였다.
BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.
무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network) 환경에서 보안성을 확보하기 위하여, 센서 노드간에 전송된 메시지를 암호화하고 인증하는 것이 중요하다. 암호화와 인증을 위해 사용되는 키는 통신 노드 사이에 합의되어야 한다. 그러나 자원의 제약성 때문에, 일반적인 네트워크에서 많이 사용되는 Diffie-Hellman이나 공개키 기반 키 협의 방법은 WSN 환경에 적합하지 않다. 많은 노드에 비밀키를 사전에 정적으로 분배하는 것은 대용량의 메모리와 계산 능력을 요구하고, 네트워크 환경이 커짐에 따라 이들의 요구량이 급증하기 때문이다. 따라서 이러한 사전 키 분배 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 계층적인 사전 키 분배 방법을 제시한다. 제안된 방법은 기존 방법론과 비교하여 센서 노드간의 공유키가 존재 할 가능성을 증가시켜, 통신 채널을 쉽게 형성할 수 있도록 하였다. 또한 외부 공격자의 위협에 대비하여 q-composite 이론을 적용하여, 보안성을 강화시켰다.
GOP구조를 제어하여 양질의 영상을 제공하기 위한 방법들이 많이 제안되어 있다. 그러나 기존의 알고리즘들은 GOP 구조를 결정하기 위해 일정량의 영상을 사전 검토하여야 하는 과정을 거쳐야 하므로 계산 량이 증가하게 되어 대용량 프레임 메모리가 필요하고 시간적으로도 지연되므로 실시간 적응에는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 매크로 블록을 기반으로 한 실시간 적응적인 알고리즘을 제안한다. 제안한 매크로 블록 기반의 GOP 구조을 이용하여 효과적인 영상처리 결과를 얻었다.
최근 낸드 플래시 메모리는 임베디드 저장 장치로서 많이 사용되고 있을 뿐만 아니라 플래시 메모리의 저장 용량의 대용량화로 하드 디스크를 대체하는 SSD(solid state disk) 같은 제품이 출시되고 있다. 플래시 메모리는 하드디스크에 비하여 저전력, 빠른 접근성, 물리적 안정성 등의 장점이 있지만 읽기와 쓰기의 연산의 불균형적인 비용과 덮어 쓰기가 안 되고 쓰기 전에 해당 블록을 지워야하는 부가적인 작업을 수행해야 한다. 이와 같은 특징은 플래시 메모리의 쓰기 성능을 저하 시키고 기존의 하드디스크를 대체하는 것을 어렵게 만든다. 이와 같은 플래시 메모리의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서 비휘발성 메모리와 플래시 메모리를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 최근 MRAM, FeRAM, PRAM과 같은 차세대 메모리 기술의 발전과 배터리 백업 메모리의 가격 하락으로 인하여 비휘발성 메모리의 상품적 가치가 높아지고 있다. 하지만 아직까지 용량 대비 가격이 비효율적이기 때문에 소용량의 비휘발성 메모리를 활용하여 플래시 메모리의 쓰기 연산에 대한 단점을 보완하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 FTL 에서 비휘발성 메모리를 쓰기 버퍼로 이용한 여러 가지 버퍼 관리 정책을 실험하였고 각 관리 정책에 따른 플래시 메모리의 성능 향상을 측정하였다. 실험을 통하여 최대로 읽기의 횟수는 90% 감소, 쓰기 횟수는 33% 감소, 소거 횟수는 50% 감소 효과를 보였다.
본 논문에서는 대용랑 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템을 위한 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 스냅샷 상태 비트를 이용한 디스크 기반의 스냅샷 기법을 개선한 스냅샷 상태 테이블을 메모리에 유지하는 스냅샷 기법을 제안한다. 스냅샷 상태 테이블은 최초 할당 비트(FAB:First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB:Snapshot Stautus Bit)로 구성되고 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결한다. 스냅샷 생성 시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단없이 데이터의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 스냅샷 상태 테이블의 FAB와 SSB를 이용하여 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 스냅샷 삭제 시 매핑 블록에 대한 접근 없이 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다.
최근 무선 인터넷이 발전하고 모바일 단말기 사용이 증가함에 따라 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 증가되고 있으며, 모바일 단말기 환경에서 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 공간 데이타를 저장 및 관리하는 공간 인덱스의 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 플래시 메모리는 모바일 단말기에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 저장하기 위한 보조 저장 장치로 많이 사용된다. 그러나 플래시 메모리에 기존 공간 인덱스를 그대로 적용할 경우 빈번한 노드 갱신에 의한 쓰기 연산 증가로 인덱스 성능이 저하된다. 이러한 문제점을 해결하고자 최근 플래시 메모리 기반 공간 인덱스가 연구되고 있지만 버퍼와 플래시 메모리의 공간 활용도가 낮아 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 플래시 메모리 기반 공간 인덱스들의 문제점을 해결하기 위해 노드 압축 기법과 쓰기 연산 지연 기법을 적용한 FR-Tree(Flash-Memory based R-Tree)를 제안하였다. FR-Tree의 노드 압축 기법은 공간 데이타의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 상대 좌표값과 MBR 크기 값을 이용해 압축함으로써 플래시 메모리의 공간 활용도를 높였다. 그리고 쓰기 연산 지연 기법은 공간 데이타의 삽입, 갱신, 삭제시 플래시 메모리에 저장된 공간 인덱스에 바로 반영하지 않고 버퍼에 임시적으로 저장한 후 일괄적으로 플래시 메모리에 반영하여 플래시 메모리의 쓰기 연산 횟수를 줄였다. 특히, 버퍼내 동일한 공간 데이타들의 중복 저장을 방지하여 버퍼의 공간 활용도를 높였다. 마지막으로, 본 논문에서는 다양한 성능 평가를 통해 FR-Tree가 플래시 메모리에서 기존 공간 인덱스들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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