SC1(Standard Cleaning) 시간을 줄여 STI 측벽에서의 실리콘 손실 및 과도절개를 최소화하여 DRAM에서의 데이터 유지시간을 증가시키는 방법을 제안한다. SC1 시간 최적화를 통해 STI 상층 모서리부에서의 기생 전기장을 약화시킴으로서 Inverse Narrow Width 효과를 감소시키면 셀 트랜지스터의 Subthreshold 누설의 증가없이 채널 도핑농도가 감소하게 된다. 이것은 셀 접합에서 P-Well간 공핍 영역에서의 전기장을 최소화하여 일드나 데이터 유지시간의 증가를 보여 주었다.
이질적인 데이터베이스간의 중복 데이터 일관성을 유지문제를 해결함으로써 기존의 디스크 기반 범용 데이터베이스를 사용하는 시스템의 방대한 데이터들을 주기억장치 상주형 데이터베이스에 중복 저장함으로써 디스크 I/O 와 관련된 지연 시간 없이 빠른 성능 향상을 기대할 수 있으므로 네트워크상의 불특정 다수의 서비스 형태에 빠른 응답 시간과 처리 시간을 제공 할 수 있다. 본 본문에서 제시하는 중복 데이터 일관성 유지 기법은 디스크 기반 범용 데이터베이스의 REDO LOG를 참조하여 갱신트랜잭션에 관한 로그를 주기억 상주형 데이터베이스에 적용하도록 설계하고 두 데이터베이스간의 일관성 유지를 위해 수행되는 기능들이 성능 향상을 위한 목적을 위배하지 않으면서 이질적인 데이터베이스간의 일관성을 보장하도록 한다. 또한 두 데이터베이스의 성능 차이로 인해 발생할 수 있는 문제점들을 해결하고, 시스템 붕괴 시를 고려하여 유지되지 못한 데이터 일관성에 대해서도 복구 후에 일관성 유지를 가능케 하는 기법을 제공한다.
다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.
유무선 네트워크 기술의 급격한 발전 및 개인용 휴대 장치의 보급 증가와 그에 맞물린 소셜네트워크 서비스 등의 활성화로 인해 데이터의 전송량이 폭발적으로 늘어나고 있으며, 이러한 추세는 향후 지속될 것으로 전망된다. 이에 데이터센터의 수요가 증가하고 있으며, 확장 및 유지보수가 쉬우면서도 높은 성능을 갖는 시스템에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 데이터센터 네트워크의 구성요소를 분석하고 각각의 지연시간을 알아보았으며, 그 중 확장 및 유지보수가 쉬우나 상대적으로 지연시간이 높은 이더넷을 데이터센터에 적용하였을 때 지연시간 개선을 위한 방법으로 Intel DPDK를 적용할 경우, 미적용시와 비교하여 약 86%의 지연시간 감소를 확인하였고, 추가 향상 방안을 조망하였다.
클라이언트-서버 DBMS에 대한 기존의 연구는 클라이언트 데이터 캐슁이 캐쉬 일관성 유지에 드는 오버헤드에도 불구하고 시스템의 성능향상에 유용함을 보여주었다 본 논문에서는 시간적 제약을 가지는 실시간 트랜잭션을 처리하는데 있어서도 클라이언트 데이터 캐슁이 실시간 트랜잭션의 마감시간 충족률을 높이는데 유용하다는 것을 보였다. 기존실시간 데이터베이스 시스템에서 동시성 제어 기법과 실시간 트랜잭션 스케쥴링 기법을 통합한 것처럼 , 캐쉬 일관성 유지 및 동시성 제어 기법과 실시간 트랜잭션 스케쥴링 기법을 통합한 낙관적 알고리즘을 제시하고 클라이너트 데이터 캐슁을 지원하지 않는 경우와 그 성능을 비교하였다. 성능 평가 결과데이타의 지역성이 낮은 작업부하에서는 , 클라이언트 캐쉬의 이용으로 인해 마감시간을 어긴 실시간 트랜잭션의 비율 감소가 크지 않았지만(10%이하), 데이터의 지역성이 높은 작업부하에서는 그 감소폭이 컸다. HOTCOLD 작업부하의 경우 클라이언트의 수가 50, 트랜잭션의 데이터 변경률이 20% 일 때 마감시간을 어긴 실시간 트랜잭션의 비율이 약 47%감소하였다.
음성 중심의 기존 2G CDMA/PCS의 성능 및 용량을 분석하기 위한 트래픽 모델링에서는 시간당 평균 호 발생률, 발생 간격의 분포, 호 유지시간(Holding Time), 그리고 최번시(Busy Hour)를 결정하는 것이 주요 과제였으며, 이를 이용한 트래픽 엔지니어링은 음성호의 Blocking 확률과 지연시간을 최소화 하기위한 충분한 호 자원 확보에 중심을 두었던 것이 사실이다. 그러나 CDMA2000 1X 및 1xEV-DO/DV와 같은 3G 고속 데이터 이동통신 시스템에서의 패킷 데이터 트래픽의 특성은 자기 유사성(Self-similarity)이라는 성질을 가진다는 것은 잘 알려진 사실이다. 이와같은 고속 데이터 이동통신 시스템에서 요구되는 효율적인 망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트함과 자기유사성이 반영된 모델 분석이 요구된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽의 자기유사성 및 큐잉 지연을 고려한 유효대역폭 산출식을 유도하여 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.
실시간 데이터를 처리하는 응용에서는 유효시간이 지난 데이터를 사용할 수 없다. ${\triangle}$-인과순서화는 데이터의 유효시간 내에 메시지를 인과순서로 전달하는 추상 통신 개념이다. 인과순서를 유지하기 위해서는 순서를 유지하기 위한 제어정보를 교환하여야 하며, 전송부하를 줄이기 위하여 제어정보의 양을 최소화하기 위한 많은 노력이 계속되어 왔다. 본 논문에서는 전송부하를 줄이기 위하여 유효한 통신패턴을 분석하여 중복으로 교환되는 제어정보가 최소화되는 ${\triangle}$-인과순서화 알고리즘을 제안한다.
분산 DB 환경에서 데이터 접근의 병목현상을 방지하기 위하여 테이블 단위의 중복을 허용할 때 데이터 일치성을 유지함으로써 업무처리의 정확성이 요구된다. 분산 DB 환경에서 중복 테이블들은 일정 시간 간격으로 마스터 테이블과의 데이터 일치성을 유지하기 위한 작업은 대상 서버와 해당 테이블수의 증가에 따라 업무의 복잡성이 가중된다. 본 논문에서는 중복 테이블간의 데이터 일치성을 수행하는 작업을 데이터 이동이라고 하는 일련의 동작으로 모델링하고, 다수 서버 환경에서 다량의 중복테이블간의 데이터 일치성을 요구하는 업무 환경에 쉽게 적용할 수 있는 데이터 이동 시스템을 소개하고자 한다.
10년간(1992-2011년)의 데이터를 이용하여 태풍의 피크기에 대하여 분석하였다. 얻어진 주요 결과를 정리하면 다음과 같다. 최대풍속 20-29m/s와 40-49m/s의 태풍이 상대적으로 높은 비율을 차지하고 초강력 태풍이라고 구분할 수 있는 최대풍속 50-59m/s의 태풍도 많은 수를 차지한다. 최대풍속 50m/s 이상의 초강력 태풍은 전체 태풍 수의 24%를 차지하고 최대풍속 60m/s 이상의 태풍도 존재하여 이에 대한 항해자의 경계를 요한다. 태풍의 피크기가 주로 나타나는 곳은 북위 15도에서 25도, 동경 120도에서 140도의 해역이다. 태풍 피크기의 유지시간은 12시간 이내가 전체 태풍의 27%(59개), 13-24시간이 29%(64개), 25-48시간이 30%(66개)를 차지하여 대부분의 경우 피크기의 유지시간은 2일 이내이다. 초강력 태풍은 주로 9월에 발생하고 5월, 8월, 10월에도 높은 빈도수를 보여 이 시기에 발생하는 태풍에 대하여 각별히 주의할 필요가 있다.
제안된 논문은 기지국의 에너지 효율을 최대화하기 위한 에너지 전송 방식에 관한 것으로, 기존의 데이터 처리량과 송신전력 사이의 지수 함수적 관계에 따른 비효율적 문제를 해결함으로써 서비스의 유형에 따른 데이터를 분류하고, 무선 네트워크 환경의 기지국에서 사용자 들에게 전송 되는 최적의 데이터 량에 따른 에너지 최적화 지점을 찾아내는 방법이다. 이를 위해, 기지국에서 사용자에게 전송되는 데이터의 양 및 유지시간을 조절하여 데이터 전송의 에너지 효율 최적화 지점을 찾을 수 있는 EETA 알고리즘(Energy-Efficient Transmission Algorithm)을 제안한다. 결과적으로 제안한 방식은 기존 기지국 대비 에너지 효율이 약 10% 향상됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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