본 논문에서는 효율적인 암묵적 지식을 표현하기위한 도구로써 개념매핑기법에 대해 기술을 하고 있다. 개념매핑기법은 비형식적인 것에서부터 형식적인기법까지 다양하다. 형식적개념매핑은 사용이 용이하지만 컴퓨터 처리능력이 없다. 반면에 비형식적 개념매핑은 추론능력은 있으나 사용이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 미래의 지식매핑시스템은 형식적ㆍ비형식적 개념기법의 장점을 모두 고려해야 할 것으로 보인다.
SSD에 내장되어 있는 FTL은 매핑 기법에 따라서 성능 및 비용이 크게 달라진다. 기존의 SSD가 대부분 페이지나 슈퍼페이지 단위의 매핑을 사용했지만, 실제 워크로드에서는 그보다 작은 크기의 쓰기 요청이 많아 섹터 단위의 매핑이 요구되고 있다. 본 연구에서는 섹터 매핑 기법을 사용하는 FTL의 성능과 오버헤드에 대해서 살펴보기 위해서, 실제 SSD 제품에서 사용되었던 컨트롤러 기반의 OpenSSD라는 SSD 개발 플랫폼에서 섹터 매핑 FTL을 구현하고 실험을 진행하였다. 효과적인 섹터 매핑의 구현을 위해서 OpenSSD가 제공하는 하드웨어의 기능을 활용하고, 대용량의 매핑 정보를 효율적으로 관리하기 위한 기법들을 제안하고 있다. 실험 결과, 섹터 매핑 기법이 작은 크기의 쓰기 요청에 대해 슈퍼 페이지 매핑 기법보다 월등히 좋은 성능을 보이지만, 매핑 테이블의 오버헤드가 성능에 미치는 영향도 크다는 것을 알 수 있었다.
낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid State Disk)는 하드 디스크를 대체할 매체로 주목받고 있다. SSD는 성능을 최대화 하기 위해 다수의 낸드 플래시 메모리를 병렬적으로 구성한다. 하지만 SSD에 하이브리드 매핑 기법을 적용할 경우 SSD의 특징으로 인해 성능 감소가 발생 가능하다. 본 논문에서는 SSD를 위한 페이지 매핑 기반의 WADPM (Workload-Aware Dynamic Page-level Mapping Scheme) 기법을 제안한다. WADPM은 필요한 매핑 정보만 RAM에 상주하며 또한 매핑 정보의 적중률에 따라 매핑 정보의 크기를 동적으로 변경시킨다. 이로 인해 페이지 매핑 기법의 단점인 매핑 테이블의 크기가 큰 것을 예방한다. 실험을 통해 WADPM 기법은 하이브리드 매핑 기법에 비해 최대 3.5배의 성능향상을 보이며, 매핑 테이블의 크기는 페이지 매핑 기법에 비해 최대 50%만 유지되는 것을 보인다.
다양한 온톨로지 개발로 온톨로지간에 정보공유와 재사용이 필요하게 되면서 온톨로지 매핑에 관련된 연구가 활발이 이루어지고 있다. 온톨로지 매핑 기법으로는 어휘 유사성, 구조 유사성, 인스턴스 유사성, 추론 유사성 검사 기법으로 나누어진다. 이 중 어휘 유사성 검사 기법은 대부분의 온톨로지 매핑 연구에서 사용하는 기법으로써 주로 워드넷에 정의되어 있는 동의어 집합만을 사용한다. 이에 본 연구에서는 워드넷에 정의되어 있는 동의어 집합 외에 상위어, 하위어, 전체어, 부분어 집합의 모든 단어들을 포함한 수퍼워드셋을 정의하고, 이것을 이용한 온톨로지 매핑 기법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 온톨로지 매핑 기법보다 평균 12%까지 온톨로지 매칭율을 높인 것을 보여준다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 논리볼륨 관리자를 위한 효율적이고 유연한 매핑기법을 설계하고 구현한다. 더불어 매핑 테이블 기반 매핑 방법에서 유연한 매핑을 돕기 위한 자유공간 관리기법을 설계하고 구현한다. 이 논문의 매핑기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 또한 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 매핑 관리자로서 의미가 있음을 보인다.
낸드 플래시 메모리는 하드 디스크와는 다른 여러가지 특성 때문에 논리 주소를 불러 주소를 변환해 주는 주소 변환 계층(FTL)이 필요하다. 최근에 고성능의 저장 장치를 제공하기 위해서 페이지 수준의 주소 변환 기법이 많이 사용되고 있는 데, 이 기법은 매핑 정보가 너무 커서 메모리에서 매핑 정보를 관리하기에는 힘들다는 문제와 데이터의 접근 지역성을 잘 활용하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 스토리지의 주소 공간을 유닛이라는 단위로 분리하여 페이지 수준의 주소변환을 사용함으로써 매핑 정보를 크기를 줄이고 또한 접근 지역성을 활용하여 가비지 컬렉션 오버해드를 줄이는 유닛 레벨 주소 변환 기법을 제시한다. 실험결과 제시한 기법은 페이지 매핑 기법보다 랜덤 접근 패턴에서 가비지 컬렉션 오버해드를 40% 감소시켰으며 매핑 데이터 량도 38% 감소시켰다.
병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.
최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.
최근 플래시 메모리 기반 SSD(Solid State Disks)는 데이터 처리 속도가 빠르고, 외부 충격에 강하며 전력소모가 작다는 우수한 특성과 함께 그 용량의 증가와 가격 하락으로 인하여 차세대 저장 매체로 부각되고 있다. 하지만 SSD는 하드디스크와는 달리 읽기, 쓰기 및 지우기의 단위 및 수행 시간이 다르며 덮어쓰기가 불가능하다는 특징이 있다. 이 때문에 SSD는 기존의 하드디스크 기반 시스템 상에서는 그 동작의 효율성이 떨어지며, 이를 보완하기 위해 플래시 변환 계층이 설계되었다. 본 논문에서는 플래시 변환 계층의 역할 중 하나인 논리 주소 매핑 기법을 개선하여 SSD의 성능을 높일 수 있는 HAMM(Hybrid Address Mapping Method)를 제안한다. HAMM은 기존에 존재하는 슈퍼 블록 매핑 기법과 블록 매핑 기법의 단점을 보완하고 장점을 살릴 수 있도록 설계된 논리 주소 매핑 기법이다. SSD 시뮬레이터를 제작하여 실험하였으며, 실험을 통하여 HAMM은 같은 크기의 쓰기 버퍼 상에서 슈퍼 블록 매핑 기법에 비해 SSD의 저장공간을 효율적으로 사용하는 것으로 나타났으며, 또한 블록 매핑 기법에 비해 매핑 테이블을 구성하는데 적은 양의 메모리를 사용하면서 비슷한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
논문에서 부분 체이스 결합을 위한 LDPC 부호의 비트 매핑 기법을 제안한다. 정보 비트를 항상 신뢰도가 높은 채널에 할당하는 기존의 비트 매핑 기법에 비해, 제안된 비트 매핑 기법은 LDPC 부호와 채널 특성을 동시에 고려하여 비균일 LDPC 부호의 부호어 비트를 최적의 채널에 할당한다. 또한, 밀도 진화 기법을 사용하여 부분 체이스 결합을 위한 순환 방정식을 유도하여 주어진 환경에서 다양한 비트 매핑 기법 중에서 최적이 성능을 갖는 매핑을 얻고, 모의실험을 통해 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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