최근 메인 메모리의 용량 증가와 가격하락으로 데이터베이스 시스템에서 사용하고 있는 색인 전체를 메인 메모리상에 상주시키는 것이 가능해지고 있다. 그러나 CPU와 메인 메모리의 연산속도와 메인 메모리의 접근 속도의 차이는 해마다 커지고 있다. 이러한 접근 속도 차이로 생기는 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 이러한 연구 중 캐시 인식 트리는 데이터 압축을 통해서 캐시 미스를 줄이고, 메인 메모리의 접근 비용을 감소시킬 수 있다. 기존의 캐시 인식 트리는 데이터의 특성과 관계없이 오직 한 가지 방법의 압축방법을 사용하는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복 할 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로, 데이터의 특성을 설명 할 수 있는 압축 지역성의 개념을 제안한다. 두 번째로, 데이터의 특성에 따라 최대한 캐시 미스를 줄일 수 있도록 여러 가지 압축 방법을 지원하는 DC-Tree를 제안한다. 캐시 미스 수 측면에서 DC-Tree는 B+-Tree, Simple prefix DC-Tree, pkB-Tree에 비해 각각 1.7배, 1.5배, 1.3배의 성능 향상을 보였다. 본 논문에서 제안한 DC-Tree는 사업 데이터베이스 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 예상되며, 실제 응용에서도 성능 향상을 보일 수 있을 것이다.
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 다차원 인덱스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 다차원 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR) 압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.
이기종시스템 구조(HSA)는 두 유닛의 각각에 메모리 폴(pools)이 가상메모리를 통해 공유할 수 있게 됨에 따라 CPU와 GPU 아키텍처의 오랜 문제를 해결하였다. 그러나 물리적 실제 시스템에서는 가상메모리 처리를 위해 GPU와 GPU 사이의 빈번한 메모리 이동으로 병목현상(Bottleneck)과 일관성 요청(Coherence request)의 오버헤드를 갖게 된다. 본 연구는 CPU와 GPU간의 효율적인 메인 메모리 접근방안으로 퓨전프로세서 알고리즘을 제안하였다. CPU가 요청한 처리할 메모리 영역을 GPU의 코어에 맞게 분배 제어해주는 기능으로 작업관리자(Job Manager)와 Re-mapper, Pre-fetcher를 제안하였다. 이를 통해 CPU와 GPU간의 빈번한 메시지도 감소되고 CPU의 메모리주소에 없는 Page-Table 요청이 낮아져 두 매체간의 효율성이 증대되었다. 제안한 알고리즘의 검증 방안으로 QEMU(:short for Quick EMUlator)기반의 에뮬레이터를 개발하고 CUDA(:Compute Unified Device. Architecture), OpenMP, OpenCL 등의 알고리즘과 비교평가를 하였다. 성능평가 결과, 본 연구에서 제안한 융합 프로세서 구조를 기존과 비교했을 때 최대 198%이상 빠르게 처리되면서 메모리 복사, 캐시미스 등의 오버헤드를 최소화하였다.
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 공간 인데스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 공간 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR)압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.
본 연구에서는 Han(2013)이 제안한 메모리 효율적인 옥트리를 기반으로 메인 메모리의 크기에 근접하거나 초과하는 3차원 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 3차원 포인트를 탐색하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 3차원 포인트 클라우드를 메인 메모리에 저장하여 참조하는 방법 대신 하드디스크의 파일을 직접적으로 참조하는 방법을 제안하였다. 아울러 메인 메모리에 구현된 옥트리를 파일로 저장하고 복원함으로써 옥트리 재현 시간을 줄이는 방법을 제안하였다. 메모리참조 방식과 제안된 파일참조 방식을 실제 터널에서 취득한 1800만 개의 3차원 포인트로 구성된 자료와 3억 개로 구성된 자료에 적용하였다. 결과로 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색시 1800만 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식이 파일참조 방식보다 월등히 빠른 속도를 나타내었다. 3억 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식으로는 옥트리를 생성할 수 없는 반면 파일참조 방식으로는 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색이 가능하였다. 최적의 탐색 속도를 위한 목표 단계의 옥트리는 생성할 수 없었지만 3억 개가 넘는 3차원 포인트를 탐색할 수 있다는데 의미를 둘 수 있다. 아울러 옥트리를 재현하기 위해 소요되는 시간은 옥트리를 생성하기 위한 시간의 3% 내외로서 제안된 방식이 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.
지난 10년간 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 급속한 속도로 발전하였다 그 결과 데이터 베이스 시스템을 포함한 다른 컴퓨터 응용분야에서 메모리의 접근이 병목현상을 일으키게 되었다. 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었다 하지만 캐시 메모리는 원하는 데이타가 캐시에 옮겨져 있어야 메모리 접근 속도를 줄일 수 있다. 때문에 응용프로그램에서 데이타를 어떤 순서로 액세스 하느냐에 따라 캐시의 활용도가 달라지고 응용프로그램의 성능이 달라지게 된다. 이 시점에서 현재 컴퓨터에서 B+-트리가 T-트리보다 더 빠르다는 사실이 알려졌다. B+-트리가 T-트리보다 캐시를 더 효율적으로 사용하기 때문이다. 또한 B+-트리를 개선하여 캐시를 더욱 효율적으로 사용하는 CSB+-트리(Cache Sensitive B+-tree)가 제안되기도 하였다 본 논문의 목표는 T-트리가 캐시를 효율적으로 사용하도록 새로운 T-트리 구조를 개발하는 것이다. CSB+-트리와 같이 시스템의 L2 캐시를 최대한 활용하며 기존 T-트리가 가지는 장점을 가지는 새로운 CST-트리(Cache Sensitive T-트리)를 설계 개발하고, 실험을 통해 기타 다른 인덱스 구조에 비교하여 CST-트리의 우수성을 보인다.
미세 회로 기술의 발전은 단일 칩에 집적될 수 있는 트랜지스터의 수를 지속적으로 증가시키고 있으며 이에 따라 설계의 복잡도 역시 크게 증가하고 있다. 이러한 설계 복잡도의 증가는 여러 기능 블록이 IP(Intellectual Property) 형태로 독립적으로 설계되어서 이들의 조합으로 새로운 시스템을 구성하는 시스템 온 칩(System On a Chi)과 같은 새로운 시스템 설계 방법에 대한 요구를 증가시키고 있다.[1]. 이런 시스템 온 칩에 사용될 메모리 시스템 역시 기존의 표준화된 메인 메모리 이 외에 각각의 다양한 응용에 적합한 맞춤형(Application Specific Standard Products) 내장 메모리 시스템 구조에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이와 같이 특정 응용에 적합한 메모리 시스템을 설계할 수 있는 기본 정보를 제공해 주는 것이 필수적이다. 또한 이러한 정보에 따라 설계된 메모리 시스템에 대한 성능 평가할 환경도 함께 요구된다. 본 연구에서는 다양한 응용의 메모리 참조 특성을 분석하고 특성화하기 위하여 캐쉬 파라메터의 변화에 따른 캐쉬 접근 실패의 분포, 메모리 접근 영역의 분포, 참조 사이에 있는 유일한 참조의 수의 분포 등 다양한 정보를 제공해 주는 환경을 구축하였다.
악성코드는 다양해진 감염 경로를 통해 쉽게 노출될 수 있으며, 개인정보의 유출뿐만 아니라 봇넷을 이용한 DDoS 공격과 지능화된 APT 공격 등을 통해 심각한 보안 위협을 발생시키고 있다. 최근 악성코드들은 실행 후에는 메모리에서만 동작하는 방식으로 파일로 존재하지 않기 때문에 기존의 악성코드 탐지 기법으로 이를 찾기가 쉽지 않다. 이를 극복하고자 최근에는 물리 메모리 덤프를 포함하여 악성코드 분석 및 탐지 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 윈도우 시스템의 물리 메인 메모리에서 악성코드 탐지 기술에 대해 설명하고, 기존 개발된 물리 메모리 악성코드 탐지 도구에 대한 분석을 수행하여 도구별 악성코드 탐지 기능에 대한 특징을 설명한다. 물리 메모리 악성코드 탐지 도구의 분석 결과를 통해 기존 물리 메모리 악성코드 탐지 기술의 한계점을 제시하고, 향후 정확하고 효율적인 물리 메모리 악성코드 탐지의 기반 연구로 활용하고자 한다.
전자 상거래 등에서 웹 클라이언트들은 시간이 갈수록 빠른 서비스를 요구하고 있다. 디스크 기반의 관계형 데이터베이스를 그대로 유지하면서도 빠른 응답을 가능하게 하는 방안으로, 메인 메모리 기반 데이터베이스 시스템(Main Memory-Based DBMS)을 Front- End로 사용하는 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템에 객체-관계형 메인 메모리 기반 데이터베이스 시스템인 Tachyon[1]을 Front-End로 운용하여 성능을 개선하는 문제를 다룬다. 특히, 이 경우에 데이터 모델 상의 차이점으로 발생할 수 있는 문제를 정의하고, 그 해결책을 제시한다. 주요 내용으로는 관계 데이터베이스를 Tachyon에 적합한 객체 데이터베이스로 변환하는 기법과, 관계 질의를 객체 질의로의 변환 기법이다. 이러한 변환 기법은 관계 데이터베이스의 Front-End로 객체-관계 데이터베이스를 사용할 수 있도록 하는 연구의 출발점이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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