기존의 임베디드 기기의 하드웨어는 리눅스의 장점에도 불구하고 임베디드 기기들의 프로세서나 메모리 등의 하드웨어 자원이 Built-in 형태로 제공되어 시스템 운용 환경 변화에 맞춘 대응이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 i.MX6Q SABRE Board for Smart Devices를 참조하여 메모리를 교체할 수 있도록 SO-DIMM을 장착하고 PCIe 이더넷을 추가한 개발보드를 만들었다. 그리고 개발보드에 추가 및 변경 된 하드웨어 디바이스를 활성화한 새로운 임베디드 시스템을 이식하는 방법을 제시한다. 구현 및 성능 분석 결과 새로운 임베디드 시스템에서 운용자는 시스템 운용 시 환경 변화에 대응하여 메모리를 바꾸어 장착할 수 있게 되었고 이로 인해 시스템의 요구사항에 따라 자원의 확정성 및 유연성이 높아짐을 확인하였다.
페이스북, 트위터와 같은 클라우드 및 웹 서비스 제공회사와 클라우드 및 웹 서비스 제공자는 수많은 사용자들에 의해 발생되는 무수한 데이터를 빠르게 처리하기 위해 하드 디스크보다는 램에 저장 할 필요가 있다. 그러한 좋은 도구로서 분산메모리 객체 캐싱 소프트웨어인 멤캐시드가 있다. 멤캐시드의 성능은 저장공간의 크기에 따라 많은 차이를 보이는데, 하드웨어의 비용, 전력소비와 온도조절 등 공간의 제약을 감안했을 때, 무작정 개별 서버에 많은 RAM을 장착하거나, 서버 배열을 확장하는 것은 효율적인 방법이 아니다. 따라서 많은 양의 데이터가 메모리에 저장이 가능하도록 RAM과 SSD를 같이 확장한 SSD 기반 하이브리드 메모리를 제안한다. 하이브리드 메모리는 객체 캐시로 동작하고 페이지 단위로 할당하는 것보다 객체 단위로 자원할당을 함으로서 SSD에서 빠른 무작위 읽기를 할 수 있게 해 객체의 접근속도를 향상시켰다.
근래의 가상화 기술에서 가상 메모리의 사용은 다양한 장점을 이끌어 내며 가상화의 중요한 구현 기술 중 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 선행된 플랫 메모리 임베디드 시스템을 대상으로 하는 가상 머신 모니터에 가상 메모리를 구현한다. 제안된 가상 메모리 기술은 하나의 임베디드 시스템 상에 다수의 실시간 운영체제들을 동시 수행하는 것을 가능하게 하는 가상 머신 모니터의 본질적인 장점과 가상 메모리를 통해 예상할 수 있는 하부 시스템을 제안한다. 이를 통해 향후의 메모리 가상화를 통해 확장 가능한 연구 주제를 제안한다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.311-322
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2001
대부분의 일반 정보 검색 시스템은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 데이터베이스에 저장된 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 필요한 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고 특히 원하는 정보가 전문분야의 것일 때는 더욱 그러하다. 따라서 특정 분야의 용어들을 중심으로 전문용어를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다. 정보기술 분야도 빠르게 성장하고 있는 전문분야의 하나로 사용되는 대부분의 단어가 영어이고 한글 표기 또한 다양하여 많은 사용자들이 원하는 정보를 정확하게 찾지 못하고 있다. 이렇듯 단어간의 형태적인 불일치로 인해 생기는 정보 검색의 문제를 해결하고 검색어의 범위를 확장하기 위해 만든 것이 전문용어 검색 시스템이다. 정보 검색시 사용자가 입력한 검색어뿐만 아니라 동의어나 상위어, 하위어까지 검색하여 질의를 확장함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 객체-관계형 데이터베이스로 설계하여 검색이 용이하고, 새로운 단어의 확장이 용이하도록 그 구조를 설계하였다. 제안한 시스템은 메인 메모리 DBMS 를 이용하여 전자상거래와 같이 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다.
그래프 분할문제에서 대량의 그래프 데이터를 처리하는 것은 계산에서 걸리는 시간보다 파일 입출력을 수행하는 데 걸리는 시간의 비중이 크다. 본 논문은 수행 속도와 분할 성능에 있어서 우수한 그래프 분할 알고리즘 중 하나인 Multilevel Graph Partitioning에 대해 입출력 효율을 높일 수 있도록 확장하는 기법을 제안하고 그 구현에 대해 기술한다. 그래프를 컴퓨터의 가용 메모리를 기준으로 서브 그래프로 나누어 메모리 참조의 지역성이 향상되도록 기존의 Multilevel Graph Partitioning을 확장 하였다. 기존의 방식과 제안된 방식을 테스트 그래프들에 적용하여 그 수행시간을 비교한 결과 그래프 데이터의 크기가 컴퓨터의 주 메모리의 용량에 비해 어느 수준 이상으로 커지면서 제안된 알고리즘이 기존의 방식보다 수행시간에 있어서 좋은 결과를 보인다.
최근에는 고성능 네트웍으로 구성된 클러스터 상에서 사용자 수준 통신을 사용하는 소프트웨어 분산 공유메모리 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자수준 프로토콜의 표준인 Virtual Interface Architecture(VIA)를 사용하고 확장성 있는 Home-based Lazy release Consistency(HLRC) 모델을 기반으로 하는 소프트웨어 분산공유메모리 시스템을 구현한다. 본 시스템은 VIA의 원격 메모리 쓰기 기능을 최대한 활용하며, 통신 과정에서 통신 버퍼와 사용자 메모리 사이의 복사가 일어나지 않도록 설계되어 높은 성능을 보인다.
컴퓨팅 환경의 발달로 방대한 양의 정보들이 매우 빠른 속도로 생성되고 있다. 구성 요소가 지속적으로 발생되는 무한 집합으로 정의되는 데이터 스트림에 대한 마이닝 방법은 이들 정보로부터 중요한 지식을 효과적으로 얻을 수 있는 방법으로 최근 들어 다양한 방법들이 활발히 제안되고 있다. 이러한 마이닝 방법에서는 지속적으로 확장되는 데이터 스트림의 특성으로 수행과정에서 메모리 사용량을 가용 범위 내로 제한하는 것이 중요한 고려 사항이 되고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 빈발 항목을 탐색하는데 있어서 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최상의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량 최적화 방법을 제시한다.
이동통신과 인터넷 기술의 결합으로 탄생한 무선 인터넷은 휴대의 편리성을 제공하고 있으나 모바일 환경의 제약 사항 때문에 대중적인 인터넷 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 무선 환경의 제한 요소 중 협소한 메모리 공간으로 모바일 디바이스에서는 효율적인 자원 관리를 수행하지 못하는 단점을 가지고 있다. 휴대성이 고려되어야 하는 하드웨어 특성상 충분한 메모리 용량을 확보하는 데에는 한계가 있으므로 디바이스 내부의 저장 장치에서 외부의 영역까지 저장 공간을 확대하여 데이터 처리가 수행될 수 있는 모바일 플랫폼 구조로 발전되어야 할 것이다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 내부에서 외부의 서버까지 메모리 공간을 확장하여 데이터 활용을 가능하게 하고 디바이스 내부의 파일을 효율적으로 관리할 수 있는 모바일 에이전트를 제안하며 이를 실현하기 위한 자원 관리시스템(RMS: Resources Management System)을 설계하고 구현하였다. 제안된 RMS를 적용한 디바이스는‘모바일 공간확장’으로 확대된 프로세스 적용이 가능하며 내부 파일을 효과적으로 관리하여 최적의 메모리 공간을 유지하는 효과가 있다.
본 논문에서는 RF 전력 증폭기의 메모리 효과 모델링의 정확성을 향상시키기 위한 확장된 메모리 다항식 모델을 제안하고 검증하였다. 볼테라 커널 중에서 대각행렬의 성분만을 고려하는 기본적인 메모리 다항식 기반의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 지연차수가 다른 성분들에 의한 교차항을 추가하여 확장 모델을 구성하였다. 제안된 확장 메모리 다항식의 복잡성을 메모리리스 모델, 메모리 다항식 모델과 비교하였다. 확장된 모델을 이용하여 비선형 관계식을 행렬식으로 표현한 후, 최소 자승법(least square method)을 이용하여 변수를 추출하는 모델링 기법을 제시하였다. 또한, 제안된 기법과 간접 학습 방식을 이용하여 디지털 사전 왜곡기를 구현하기 위한 디지털 사전 왜곡부 구현 방안 및 디지털 신호 처리(DSP) 방식을 제시하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 2.3 GHz 대역의 WiBro 신호를 인가한 10 W급 GaN HEMT 전력 증폭기와 30W급 LDMOS 전력 증폭기에 대하여 모델의 정확도를 비교 검토하였으며, 10W GaN HEMT 전력 증폭기에 대하여 제안된 모델을 이용하는 간접 학습 방식에 기반한 디지털 사전 왜곡기를 적용하여 인접 채널 간섭비(ACPR) 성능을 검증하였다. 제안한 모델은 메모리 다항식에 비하여 모델의 정확성을 향상시키고 10 W GaN HEMT에 대하여 디지털 사전 왜곡기 적용시 기존 방식에 비하여 3차 비선형 영역에서 평균 3 dB의 ACPR 성능 향상을 보여주었다.
임베디드 시스템 가상화는 PDA, 스마트 폰과 같은 장비에서 다양한 운영체제 및 응용프로그램이 동작하도록 컴퓨팅 자원에 대한 추상화를 제공한다. 반면 한정된 자원을 여러 가상 머신이 분할하여 사용함으로써 자원량의 제한이 더욱 심화된다. 특히, 메모리의 부족은 프로세스 실행에 반드시 필요한 자원으로 반드시 해결되어야 하는 문제이다. 본 논문은 메모리의 부족을 해결하기 위해 불필요한 메모리 공간에 대한 압축을 제안한다. 이는 가상화로 인한 메모리 분할과 프로세스의 메모리 상주 등의 이유로 인한임베디드 시스템 가상화 환경에서의 메모리 부족을 해결할 수 있다. 본 논문은 이 메모리 압축 기법을 기술하고, 실제 가상화된 임베디드 시스템에서 경험한 메모리 부족 문제를 보인다. 이를 통해 메모리 절약 기법의 당위성을 증명하고, 향후 가상 머신 모니터에서의 메모리 압축 기법의 구현과 성능 평가의 기초를 다진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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