• 제목/요약/키워드: 메모리(memory)

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휴대용 멀티미디어 디바이스를 위한 TPO(Time, Place, Occasion)-Shift 시스템 설계에 대한 연구 (Research on the Design of TPO(Time, Place, 0Occasion)-Shift System for Mobile Multimedia Devices)

  • 김대진;최홍섭
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.9-16
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    • 2009
  • 광대역 네트워크의 발달과 함께 멀티미디어 산업의 발달은 IPTV와 같은 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 이러한 배경 속에서 멀티미디어에 대한 욕구를 만족시키기 위해 Time-Shift 시스템이 개발되었다. 이 시스템은 시간(Time)에 대한 독립적 특성만 강조되었기 때문에 장소(Place)와 상황(Occasion)에 대해서는 독립적이지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 휴대용 멀티미디어 디바이스를 위한 TPO(Time, Place, Occasion)-Shift 시스템에 대한 설계를 제안한다. 휴대용 멀티미디어 디바이스에서 지원 가능한 프로파일과 일반 셋탑박스에서 지원 가능한 프로파일은 다르고, 휴대용 디바이스에서는 대용량의 멀티미디어 데이터를 무한정으로 저장할 수 없기 때문에 한정된 양의 데이터를 원하는 프로파일로 계속저장하는 것이 설계의 핵심이다. 따라서 보다 효율적인 버퍼 관리를 위해서 지정시간 단위의 바스켓을 구성하고, 바스켓의 파일이름에 시간정보를 삽입함으로써 새로운 콘텐츠 구성을 위한 DTS(Decoding Time Stamp) 정보로 파일이름을 사용할 수 있다. 따라서 트랜스코딩을 통하여 데이터 변환할 때, DTS정보를 이용하여 새로운 포맷의 콘텐츠를 휴대용 멀티미디어 디바이스에 구성할 수 있게 된다. 또한 바스켓 기반의 버퍼시스템를 이용하여 모바일 디바이스에 실시간으로 컨텐츠를 구성하고 셋탑박스내에서 메모리를 적게 사용한다. 본 논문에서 제안한 TPO-Shift시스템은 윈도우즈 비스타의 환경에서 다이렉트쇼(Directshow) 재생기를 이용한 셋탑박스, 그리고 휴대용 디바이스인 MS340 단말기로 구현하였으며, 실시간으로 TPO-Shift 시스템을 충분히 실행함을 확인할 수 있었다.

GPU 성능 향상을 위한 MSHR 정보 기반 워프 스케줄링 기법 (A new warp scheduling technique for improving the performance of GPUs by utilizing MSHR information)

  • 김광복;김종면;김철홍
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.72-83
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    • 2017
  • GPU는 다수의 워프를 병렬적으로 수행함으로써 레이턴시를 숨기면서 높은 처리량을 제공할 수 있다. 만약 GPU에서 캐쉬에 대한 요청이 미스를 발생시킨다면 하위 메모리로부터 요청한 데이터를 받을 때까지 MSHR(Miss Status Holding Register)을 통해 미스 정보를 추적하고 다른 워프를 수행한다. 최신 GPU에서는 캐쉬 자원에 대한 과도한 요청이 발생한 경우 자원점유 실패가 발생하여 GPU 자원을 충분히 활용할 수 없는 경우가 자주 발생한다. 본 논문에서는 MSHR 자원 부족으로 인해 발생하는 성능 감소를 줄이고자 새로운 워프 스케줄링 기법을 제안한다. L1 데이터 캐쉬에서 각 워프별 캐쉬 미스율은 긴 사이클 동안 비슷하게 유지되는 특성을 이용하여 각 워프들의 캐쉬 미스율을 예측하고, 이를 바탕으로 MSHR의 자원을 더 이상 사용할 수 없는 상태에서는 낮은 캐쉬 미스율을 보일 것으로 예측되는 워프들과 연산 위주 워프들을 우선적으로 이슈 한다. 제안하는 기법은 예측된 캐쉬 미스율과 MSHR 상태를 기반으로 캐쉬 자원을 더 효율적으로 사용함으로써 GPU 성능을 향상시킨다. 실험 결과, 제안된 기법은 LRR(Loose Round Robin) 정책에 비해 자원점유실패 사이클이 25.7% 감소하고 IPC(Instruction Per Cycle)가 6.2% 증가한다.

반도체 제조 공정에서 사용되는 이송배관 연결부위(VCR Fitting)로부터 공정유체 누출사고 예방 대책에 관한 연구 (A Study on Measures to Prevent Leakage of Process Fluid from the VCR Fitting used in the Semiconductor Manufacturing Process)

  • 이대준;김상령;김상길;강충상;이준원
    • 한국가스학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.79-85
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    • 2023
  • 최근 반도체 공정은 대기업을 중심으로 4차산업에 따른 수요 증가로 메모리 반도체에서 파운드리로의 공정변화를 모색하고 있으며 10나노(nm) 공정에서 3 나노(nm)이하 공정으로의 초미세화 공정개발과 같이 산업이 확대되고 있다. 이러한 반도체 칩을 생산하기 위해 사용되는 원료인 특수가스 및 Precursor(전구체) 등의 특성은 유독성, 자연발화성, 인화성, 부식성 물질이다. 이러한 반도체 원료들은 폐쇄시스템으로 운영이 되어 정상 중에는 누출이 되지 않으나 누출 될 경우 가스박스 내부로 확산되고 가스박스 내부에서 적절한 환기가 되지 않는 경우 가스박스 외부로 확산되어 화재, 폭발을 일으키거나 독성 물질의 누출 등 큰 사고로 이어질 수 있다. 최근 반도체 산업에서 원료가 폐쇄시스템으로부터 누출되어 가스박스 내부 및 외부로 확산되는 사고 사례가 발생하고 있으나 가스박스 내부의 적정환기 시스템의 적용 이외에 적절한 예방대책을 제시한 연구 사례를 찾아 볼 수 없었다. 본 연구에서는 반도체 원료 이송배관의 연결부위인 VCR 피팅에서 원료가 누출되어 가스박스 외부로 확산된 사고사례를 바탕으로 이에 대한 예방대책을 제시하고자 한다.

차분 계산 분석 대응을 위한 WBC-AES Dummy LUT 생성 방안 연구 (A Study on Creating WBC-AES Dummy LUT as a Countermeasure against DCA)

  • 최민영;석병진;서승희;이창훈
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권3호
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    • pp.363-374
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    • 2023
  • 화이트박스 환경이란 알고리즘의 내부 정보가 공개된 환경을 말한다. 2002년에 AES 화이트박스 암호가 최초로 발표되었으며, 2016년에는 화이트박스 암호에 대한 부채널 분석인 DCA(Differential Computation Analysis)가 제안되었다. DCA 분석은 화이트박스 암호의 메모리 정보를 부채널 정보로 활용하여 키를 찾아내는 강력한 부채널 공격기법이다. DCA에 대한 대응방안 연구가 국내외에 발표되었지만, DCA 분석에Dummy 연산을 적용하는 하이딩 기법을 실험한 결과와 실제로 평가 또는 분석된 결과가 존재하지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 2002년에 S. Chow가 발표한 WBC-AES 알고리즘에 LUT 형태의 Dummy 연산을 삽입하고, Dummy 크기에 따라서 DCA 분석의 대응의 변화 정도를 정량적으로 평가하였다. 2016년에 제안된 DCA 분석이 총 16바이트의 키를 복구하는 것에 비하여, 본 논문에서 제안하는 대응 기법은 Dummy의 크기가 작아질수록 최대 11바이트의 키를 복구하지 못하는 결과를 얻었으며, 이는 기존의 공격 성능보다 최대 약 68.8% 정도 낮아진 약31.2%이다. 본 논문에서 제안한 대응방안은 작은 크기의 Dummy를 삽입함에 따라서 공격 성능이 크게 낮아지는 결과를 확인할 수 있었으며, 이러한 연구결과는 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

실시간 시각화를 위한 계층 구조 구축 기법 개발 (Real-Time Terrain Visualization with Hierarchical Structure)

  • 박찬수;서용철
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권2D호
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    • pp.311-318
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    • 2009
  • 최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.

Bigdata 분석과 인공지능 적용한 GIS 최적화 연구 (GIS Optimization for Bigdata Analysis and AI Applying)

  • 곽은영;박대우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.171-173
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    • 2022
  • 4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.

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스마트미터와 데이터 집중 장치간 인증 및 암호화 통신을 위한 Cortex M3 기반 경량 보안 프로토콜 (Cortex M3 Based Lightweight Security Protocol for Authentication and Encrypt Communication between Smart Meters and Data Concentrate Unit)

  • 신동명;고상준
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.111-119
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    • 2019
  • 존 스마트그리드 기기 인증 체계는 DCU와 검침 FEP 및 MDMS에 집중되어 있으며 스마트미터에 대한 인증체계는 확립되지 않은 상황이다. 현재 몇몇 암호칩이 개발되었지만, 낮은 강도의 단순 암호화 수준에 머물러 있어 PKI 인증체계를 완성하기에는 어려움이 있다. 스마트그리드는 기존 전력망과 달리 개방형 양방향 통신을 기반으로 함에 따라 정보보안 취약성이 높아지면서 사고 위험 증가하고 있다. 하지만 스마트미터에는 PKI가 적용되기 어려워, 조작한 패킷을 보내 운영시스템에 거짓 정보 전송으로 시스템 정지 등의 사고가 발생할 가능성 존재한다. 하드웨어 제약사항이 많은 스마트미터에 기존 PKI 인증서를 발급할 경우 인증 및 인증서 갱신이 어렵기 때문에 스마트미터의 열악한 성능(Non-IP 네트워크, 프로세서, 메모리 및 저장소 공간 등)에서도 작동 가능한 초경량 암호 인증 프로토콜을 설계 구현하였다. 실험 결과 Cortex-M3 환경에서도 경량 암호 인증 프로토콜을 빠른 시간 내에 수행 할 수 있었으며, 앞으로 스마트그리드 산업에서의 더 안전한 보안성을 갖춘 인증 시스템을 마련하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

방출단층촬영 시스템을 위한 GPU 기반 반복적 기댓값 최대화 재구성 알고리즘 연구 (A Study on GPU-based Iterative ML-EM Reconstruction Algorithm for Emission Computed Tomographic Imaging Systems)

  • 하우석;김수미;박민재;이동수;이재성
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제43권5호
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    • pp.459-467
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    • 2009
  • 목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

대표 패턴 마이닝에 활용되는 패턴 압축 기법들에 대한 분석 및 성능 평가 (Analysis and Performance Evaluation of Pattern Condensing Techniques used in Representative Pattern Mining)

  • 이강인;윤은일
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.77-83
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    • 2015
  • 데이터 마이닝에서 활발히 연구되고 있는 주요 분야들 가운데 하나인 빈발 패턴 마이닝은 대규모의 데이터 집합 또는 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 추출하기 위한 방법이다. 또한 이 기법으로 얻을 수 있는 결과물을 통해 데이터베이스내의 다양하고 중요한 특징들을 더욱 손쉽게 자동적으로 분석할 수 있기 때문에 많은 응용영역에도 활발히 적용되고 있다. 하지만 이러한 데이터베이스로부터 단순히 사용자에 의해 설정된 최소 지지도 임계값만을 가지고 이를 만족하는 모든 패턴들을 추출하는 기존의 전통적인 빈발 패턴 마이닝 방식은 데이터베이스의 특성과 임계값 설정의 정도에 따라 극도로 많은 수의 결과 패턴을 생성하는 문제를 가지며, 이에 따른 시간 및 공간 자원의 낭비를 초래한다. 또한 과도하게 생성된 패턴에 대한 분석의 어려움 역시 심각한 문제가 된다. 기존의 빈발 패턴 마이닝 접근방법들이 직면한 이러한 문제를 해결하고자, 데이터베이스로부터 가능한 모든 빈발 패턴들을 마이닝하는 것이 아닌, 이들에 대한 대표 패턴들만은 선별적으로 추출할 수 있도록 하는 대표 패턴 마이닝의 개념과 다양한 관련 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 생성되는 각 패턴의 최대성 또는 폐쇄성을 고려하는 패턴 압축 기법들에 대한 특성들을 기술하고, 이에대한 비교 및 분석을 진행한다. 최대 빈발 패턴 혹은 닫힌 빈발 패턴들을 마이닝함으로써, 효과적인 패턴 압축이 가능하며, 더 적은 시공간 자원으로 마이닝 작업을 수행할 수 있다. 또한 압축된 패턴들은 필요시 다시 원래의 패턴 형태로 복구가 가능한 특징이 있으며, 특히 닫힌 패턴 접근 방법을 이용하면 패턴을 압축하고 다시 해제하는 과정에서 어떠한 정보의 손실도 일어나지 않는다. 본 논문에서는 같은 플랫폼 상에서 동일한 구현 수준의 알고리즘에 대해 실세계로부터 축적된 실 데이터셋들을 가지고 상기 기법들에 대한 성능평가를 진행함으로써, 각 기법이 패턴 생성, 수행 시간, 메모리 사용량과 같은 실제적인 마이닝 성능에 대해 어떠한 영향을 미치는지에 대한 심층적 분석결과를 보인다.

비정형 빅데이터의 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법 (The Method for Real-time Complex Event Detection of Unstructured Big data)

  • 이준희;백성하;이순조;배해영
    • Spatial Information Research
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    • 제20권5호
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    • pp.99-109
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    • 2012
  • 최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.