데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 등이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
PRAM은 바이트 단위의 쓰기와 비휘발성의 특징을 모두 가지고 있으며, DRAM보다 높은 밀 집도가 기대되기 때문에 DRAM을 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 이에, PRAM 기반의 버퍼 캐시 교체정책에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 PRAM의 수명 및 느린 쓰기 성능에만 집중함으로써 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능을 제한적으로 이용한다. 이에, 본 논문에서는 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능과 스토리지의 성능을 모두 고려한 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안 한다. 제안 기법은 바이트 단위의 쓰기 성능을 이용하기 위해 작은 크기의 쓰기 요청이 빈번한 페이지를 PRAM에 유지시키며 DRAM과 PRAM사이의 선택적 페이지 이동을 통해 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시킨다. 실험 결과, 제안 기법은 CLOCK 알고리즘에 비해 최고 92%까지 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시키고 PRAM 테스트 보드에서 최대 62%까지 수행시간을 향상시키는 것을 확인하였다.
최근 3차원 지상 레이저 스캐너의 성능이 고도로 향상됨에 따라 취득된 측점들로 구성된 포인트 클라우드의 용량도 급격히 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득한 대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 측점을 질의하기 위한 선행 연구의 파일 참조 옥트리 방식을 개선하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 메인 메모리에 구현된 옥트리의 리프 노드에는 첫 번째 측점의 파일 포인터만을 저장하였다. 아울러 동일한 리프 노드에 속하는 측점들이 연속적으로 기록되도록 포인트 클라우드 파일을 재구성하였다. 약 3억 개의 측점으로 구성된 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 일련의 측점 주위로 일정 반경 안에 존재하는 측점들에 대한 질의 시간을 측정하였다. 결과적으로 옥트리의 생성 시간, 저장과 복원 시간, 질의 시간 및 메모리 사용량 등 모든 면에서 제안한 방식이 기존 방식에 비하여 향상된 성능을 나타내었다. 특히 질의 속도는 2배 이상, 메모리 효율성은 4배 이상 증가하였다. 따라서 본 연구는 선행 연구의 방식을 명백히 향상시켰다고 판단할 수 있다. 아울러 메인 메모리의 크기를 크게 상회하는 초대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 구성하고 측점을 질의하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
급속한 프로세서 성능 향상에 따라 메인 메모리와의 속도차이를 극복하기 위해서 캐쉬메모리의 사용이 일반화 되었다. 일반적으로 내장된 캐쉬 블록의 메모리는 그 크기가 작기 때문에 테스트 관점에서 테스트 시간보다는 고장 검출률이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 고장 모델을 테스트할 수 있는 테스트 알고리듬과 상대적으로 적은 오버헤드를 갖는 새로운 BIST(Built-In Self Test) 구조를 제안하였다. 새로운 동시 테스트 BIST 구조에서는 캐쉬제어 블록의 비교기를 태그 메모리 결과분석기로 사용한다. 이를 위한 비교기의 선행 테스트를 위해 변형된 주사사슬을 사용하여 테스트 클록을 감소하였다. 몇 개의 경계주사 명령어를 추가하여 내부 테스트 회로들을 제어할 수 있다. 새로운 메모리 테스트 알고리듬은 12N의 복잡도를 갖고 SAFs, AFs, TFs linked with CFs, CFins, CFids, SCFs, CFdyns 및 DRFs의 고장을 테스트할 수 있으며, 새로운 BIST 구조는 합성결과 기존의 동시 테스트 방법보다 약 11%의 오버헤드 감소가 가능하였다.
모바일 디바이스는 데스크톱이나 서버 등 일반 컴퓨터 시스템과 마찬가지로 주기억장치와 스토리지와의 성능 차이를 완화시키기 위해 버퍼 캐시를 사용한다. 그러나 DRAM 은 저장된 데이터를 유지하기 위해 주기적인 refresh 연산을 수행함으로써 제한된 크기의 배터리 소모를 가속화하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스 환경에서 배터리의 수명을 연장하기 위해 DRAM과 비휘발성 메모리인 PCM으로 구성된 하이브리드 메인 메모리 구조기반의 버퍼캐시 정책을 소개한다. 또한, PCM의 성능 및 내구성 특성을 최적화시키기 위해 프로세스 상태 기반의 새로운 버퍼 캐시 정책을 제안한다. 제안 기법은 포그라운드 및 백그라운드 애플리케이션이 사용하는 페이지를 서로 다른 방법으로 배치함으로써 소량의 DRAM으로도 포그라운드 애플리케이션의 빠른 응답성을 보장한다. 실험 결과, 제안 기법은 포그라운드 애플리케이션의 총 수행시간을 평균 58% 감소시켰으며 전력 소비량도 평균 23% 감소시키는 것을 확인하였다.
최근 메모리 가격의 하락과 함께 주기억 장치 기반 데이터베이스 기술의 필요성이 대두되고 있다. 또한 불특정 다수가 인터넷 환경을 통해 이용하는 Web GIS(Geographical Information System)는 데이터의 변경보다는 분석을 위한 데이터 검색이 많으며 고속의 처리를 요구한다. 그러므로 Web GIS를 위한 데이터 저장 하부구조로서 디스크를 기반으로 하는 것보다 메모리를 기반으로 함이 바람직하다. 이 논문에서는 Web GIS에서 널리 사용되고 있는 다차원 공간 데이터를 주기억 장치에 보다 적은 저장 용량으로 표현할 수 있는 방법으로서 상대 좌표값과 MBR(Minimum Sounding Rectangle)의 크기를 이용한 데이터 표현법을 제안한다. 그리고 점 질의나 영역 질의를 간단한 방법으로 처리하는 메모리 기반 공간 색인 기법을 제안한다. 실험 결과 색인의 크기와 MBR 비교 연산의 횟수 측면에서 불균일 분포 데이터에서도 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
최근 들어, 모든 장소에 컴퓨터가 있고 그것을 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인간 중심 유비쿼터스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서의 센서 미들웨어들은 연속적인 스트림 데이터 처리에 대한 막대한 비용을 줄이기 위해서 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 서비스에 삭제된 스트림 데이터가 요구될 경우, 또는 과거 데이터들에 대한 확률 통계 정보가 요구될 경우, 이에 대한 서비스를 사용자에게 제공할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 미들웨어에서의 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해서 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS를 기반으로 하는 효율적인 센서 데이터 미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자에게 재사용될 가치가 높은 스트림 데이터들을 다중 레벨 공간 DBMS 의 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 또한 빈번한 서비스를 가지는 스트림 데이터의 경우 해당 스트림 데이터를 메모리 데이터베이스에 관리함으로서 사용자에게 신속한 서비스를 제공한다. 본 시스템은 기존의 미들웨어에서 지원할 수 없었던 동일한 스트림 데이터에 대한 빈번한 요청, 또는 확률이나 통계 자료와 같은 데이터 서비스 요청 문제들을 해결하였다. 그리고 메인 메모리 데이터베이스에 스냅샷 형태로 저장되는 스트림 데이터의 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서, 사용자에게 지속적으로 정확하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
지상시험에서 위성 카메라의 규격에 정의된 모든 원격명령과 상태정보 인터페이스를 확인하고 카메라의 기능 시험을 수행해야 한다. 위성 카메라는 많은 원격명령 및 상태정보 인터페이스를 정의하여 사용하므로 수작업으로 이 모든 인터페이스 및 기능을 시험하는 것은 무리가 있다. 따라서 빠르고, 정확하고, 꼼꼼하게 이를 점검하기 위한 시험 소프트웨어가 필요하다. 시험 소프트웨어는 모든 원격 명령을 카메라에 전송하고, 원격상태정보를 수신하여 명령의 동작여부와 카메라의 상태를 확인한다. 소프트웨어는 명령마다 임의로 파라미터를 세팅할 수 있어 정상적인 명령에 대한 카메라의 동작뿐만 아니라, 비정상 명령에 대한 처리 능력까지 살필 수 있다. 또한 시스템의 메모리에 데이터를 업로드 혹은 다운로드할 때는 데이터의 양이 많기 때문에 소프트웨어는 여러 서브 명령으로 나누어 전송하거나 수신하는 것이 필요하다. 메모리 업로드 다운로드를 위해 소프트웨어는 인터페이스 규격에 맞추어 헤더 정보를 생성하고, 데이터 분석을 위해 별도의 기능을 갖는다. 소프트웨어는 비주얼 C++과 네트워크 기반의 데이터소켓버스를 이용하여 설계하였다. 메인 GUI는 데이터소켓버스를 이용하여 로컬컴퓨터의 서버를 구동하여 카메라를 제어하고 영상데이터를 수신한다. 소프트웨어는 유저가 운용하기 쉽고, 모든 명령과 상태정보 인터페이스를 빠짐없이 점검하기 위해 기능별로 분류하였으며 명령과 연관된 상태정보를 함께 체크할 수 있도록 하였다. 또한 시험시 카메라의 상태를 확인하기 위하여 전원상태, 온도, 기본 상태정보를 항상 모니터링하는 기능을 추가적으로 갖는다.
최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
Phase Change Memory (PCM 또는 PRAM), Magneto Resistive RAM (MRAM)과 같은 차세대 비휘발성 메모리가 등장하면서, Dynamic Random-Access Memory (DRAM)을 PRAM으로 대체하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 PRAM을 메인 메모리로 사용하는 시스템에서 지금까지 널리 사용되고 있는 기존의 조인 알고리즘(블록 네스티드 조인, 소트-머지 조인, 그레이스 해시 조인, 하이브리드 해시 조인)들을 사용했을 때 발생하는 내구성과 성능 문제를 비교, 분석한다. 본 연구의 실험결과에 의하면 기존의 조인 알고리즘들을 PRAM에 맞게 재설계해야 하는 필요성이 제기되었다. 특히, 본 연구는 조인 알고리즘들을 PRAM에 적용했을 때 발생하는 이슈들을 과학적으로 규명한 첫 시도이다. 그리고 기존의 조인 알고리즘들을 PRAM에 적용했을 때 발생하는 내구성과 성능을 비교하기 위한 PRAM 기반의 시스템을 모델링하고 시뮬레이터를 구현한 것에 연구의 의의를 둘 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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