본 논문은 IJG JPEG 시스템에서 사용된 효율적인 메모리 관리 방법에 대해 소개한다. IJG JPEG 시스템의 메모리 관리 모듈은 여러 시스템에 독립적일 수 있도록 다양한 종류의 메모리 관리 모듈을 두고 있다. 각 메모리 관리 모듈은 메모리 객체를 small, large, virtual의 3가지로 구분하여 할당/해제하는데, 객체 단위로 할당/해제하지 않고
연속적이고 무한히 발생되는 데이터 스트림을 관리하는 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)은 연속질의를 이용하여 스트림을 처리한다. 연속질의는 질의 별로 독립적인 큐를 유지하기 때문에 질의 개수가 증가함에 따라서 메모리 비용이 증가되며, 잦은 메모리 할당으로 인한 시스템의 성능 저하를 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존의 연구로 메모리 풀을 이용한 메모리 관리 기법이 있다. 하지만 페이지의 크기가 고정되어 있기 때문에 각 질의마다 필요로 하는 데이터 스트림의 최적의 크기에 적합하게 할당되지 못하여 메모리를 낭비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연속질의 처리를 위한 큐 메모리 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 큐 관리 테이블에서 관리하는 각각의 큐 메모리들을 타임스탬프를 가지고 일정한 기간을 주기로 큐 메모리의 사용량을 분석한다. 분석된 큐 메모리들은 이전의 큐 메모리의 사용량과 현재 사용된 큐 메모리의 사용량을 비교함으로써 상한 값과 하한 값을 구함으로써 현재 큐 메모리에서 가지고 있는 사용량을 추가할 것인지, 줄일 것인지를 판단하여, 메모리의 사용량을 최적화 함으로써 시스템의 메모리 가용성을 향상한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 메모리의 가용성이 기존의 방식에 비하여 향상된 성능을 보인다.
분산시스템이 고성능의 네트워크로 연결되면서 네트워크 메모리(network memory)라는 새로운 메모리 계층이 등장하였다. 기존 운영체계가 가장 메모리를 위해 로컬 하드디스크를 사용하는 반면, 네트워크 메모리는 네트워크 연결된 각 노드들 중에서 유휴 상태에 있는 노드의 메모리를 가상 메모리로 사용한다. 네트워크 메모리를 활용하는 기존 연구의 대부분은 하나나 그 이상의 관리 서버 노드를 두어 관리 서버가 페이징 디바이스의 역할을 하는 원격 노드들을 관리하에 한다. 관리 서버 노드는 각 노드의 메모리 활용 상태을 점검하여 로컬 노드에게 페이지를 제공할 수 있는 원격 노드와의 중재 역할을 담당한다. 그러나 만약 관리 서버에 문제가 발생할 경우 관리 서버와 연결된 모든 노드들에게도 그 영향이 파급될 수가 있다. 본 논문에서는 serverless 하게 하는 노드들의 관계를 설정함으로 관리서버 노드의 문제가 야기되는 다른 노드들의 다운 현상을 최소화 할 수 있는 serverless 네트워크 가상 메모리를 제시한다.
Windows CE .NET 내장형 시스템 환경에서 응용 프로그램을 작성하거나 실행하고자 할 때 가장 문제가 되는 것은 메모리 관리이다. Windows CE .NET 시스템은 메모리가 작기 때문에 때로는 전체 성능을 위해 메모리가 절약되는 방식으로 관리되어야 한다. 본 논문은 이와 같이 응용 프로그램이 갖는 가상 메모리의 사용 한계를 운명체제의 커널 수준에서 극복하기 위한 것이다. 현재의 Windows CE .NET 커널이 갖는 가상 메모리 관리의 단점을 극복하고 보다 많은 가상 메모리가 사용될 수 있도록 페이지 할당 및 관리를 담당하는 커널의 메모리 관리 루틴에 있어 새로운 알고리즘을 적용하여 효율을 높였으며 응용 프로그램 작성을 통한 실험을 통하여 가상 메모리의 할당 횟수를 늘일 수 있었다. 그리고 전체적인 메모리 관리 시스템의 성능 향상과 시스템의 안정성을 높일 수 있었다.
기존 운영체제는 가상메모리를 사용하기 위해 러컬 하드디스크를 사용한다. 그러나 메모리와 하드디스크간의 속도 차이로 인하여 성능이 저하될 수 있다는 문제가 발생한다. 네트워크메모리는 이러한 속도 저하 문제를 향상시키면서 가상메모리를 구현한 형태로 네트워크로 연결된 각 노드들 중에서 유휴상태에 있는 노드의 메모리를 작업 중인 다른 노드의 페이징 디바이스(paging device)로 제공한다. 즉 다른 노드의 메모리를 사용하여 가상메모리의 기능을 수행할 수 있게 되는 것이다. 네트워크메모리를 활용하는 기존 연구의 대부분은 하나나 그 이상의 관리 서버 노드를 두어 관리 서버가 페이징 디바이스의 역할을 하는 원격 노드들을 관리하게 한다. 그러나 만약 관리 서버에 문제가 발생할 경우 관리 서버와 관리서버에 연결된 모든 모드들에게도 그 영향이 파급될 수가 있다. 본 논문에서는 serverless하게 노드들의 관계를 설정함으로 관리 서버 노드의 문제로 발생하는 문제들을 최소화 할 수 있는 serveless 네트워크메모리를 개발한다.
실시간 운영체제가 탑재되는 임베디드 시스템의 공간제약 특성상 한정된 자원을 가질 수밖에 없기 때문에 자원의 효율적인 사용 및 관리가 필수적이다. 특히 CPU 와 함께 한정된 크기의 메모리는 운영체제의 중요한 자원으로, 효율적인 메모리 관리를 통해 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 실시간 운영체제의 동적 메모리 관리기법 중 메모리 풀에서의 메모리 누수 방지 기법을 설계 및 구현하였다
낸드(NAND) 플래시 메모리와 노어(NOR) 플래시 메모리의 장점을 결합시킨 원낸드(OneNAND) 플래시 메모리가 개발되면서 메모리의 시장에 큰 변화가 왔다. 그러나 기존의 낸드 플래시 메모리에서 사용되던 메모리 관리 기법이 그대로 원낸드 플래시 메모리에서 사용됨에 따라 원낸드 플래시 메모리만의 장점을 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 메모리 관리 기법을 원낸드 플래시 메모리에 적합한 형태로 개선하였다. 제안 기법은 XIP 기능과 새로운 버퍼 관리 방법을 활용하여 원낸드 플래시 메모리의 성능을 최대한 이끌어 낸다. 그 결과 시스템의 전체적인 수행속도를 향상시킬 수 있었다.
최근 임베디드 시스템 분야에서의 실시간 운영체제는 정보가전을 비롯한 임베디드 시스템 등 적용범위가 점차 확대되는 추세이다. 실시간 운영체제는 다른 범용 운영체제와는 달리 시간 결정성을 보장하는 운영체제로서, 주로 자원(resource)이 한정된 시스템에 탑재되어야 하기 때문에 효율적인 자원관리가 필요하다. 시스템의 자원 중에서도 메모리는 실시간 운영체제의 실행에 있어서 꼭 필요한 자원이므로 이에 대한 효과적인 관리가 필수적이라 할 수 있다. 대부분 실시간 운영체제에서는 효율적인 메모리 관리를 위해서 동적 메모리 할당 방법을 채택하고 있다. 그러나 할당된 메모리를 해제하지 않고 종료되는 태스크로 인해 메모리 누수 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 동적 메모리 할당에서 메모리 누수를 최소화 할 수 있도록 개선한 메모리 관리 기법을 설계 및 구현하였다.
MicroC/OS-II에서는 연속된 메모리 공간으로 구성된 파티션에서 고정 크기의 메모리 블록을 할당할 수 있는 방법을 제공하며, 이 파티션은 사용 가능한 메모리 블록의 개수를 유지하고, 모두 같은 크기를 갖는 메모리 블록을 단일 연결 리스트의 형태로 관리 한다. 이런 형태의 메모리 관리 시스템은 메모리 단편화 현상이 잘 일어나지 않지만 이런 단순한 구조로 메모리 공간을 통합 관리, 블록을 할당하고 반환하는데 필요한 검사등을 효율적으로 수행할 수 없다. 본 논문에서는 MicroC/OS-II에서의 단편화문제를 해결하는 방법에 더 나아가 효율적으로 메모리를 통합하고 관리하는 방법에 대해 제안하고 자 한다.
모바일 다비이스는 시스템 자원이 매우 제한적이기 때문에 응용프로그램을 실행시키기 위해서는 자원들을 효율적으로 관리하여야 한다. 특히 제한적인 메모리에 대한 동적 관리기법은 모바일 디바이스의 운영체제 및 플랫폼에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 동적 메모리 관리기법들은 응용프로그램의 실행 스타일과 사용되는 객체의 라이프 타임(life time), 객체 종류 및 종류 분포를 고려하치 않음으로써 효율적으로 메모리를 관리할 수 없으며, 응용프로그램의 실행 속도를 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 모바일 응용프로그램의 실행 특성을 분석하고, 분석한 결과를 토대로 모바일 디바이스용 응용프로그램의 실행 시 메모리를 절약하고, 실행 속도를 향상시키는 새로운 동적 메모리관리기법을 제안 및 개발하였다. 기존 동적 메모리 관리 모듈과의 응용프로그램 실행 속도를 비교한 결과. 제안한 동적 메모리 관리기법은 테스트용 응용프로그램을 실행할 때 링크드 리스트[11]에 비하여 6.5배, Doug. Lea 메모리 관리기법[13]에 비하여 2.5배, Brent 메모리 관리기법[15]에 비하여 10.5배 빠른 실행 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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