• 제목/요약/키워드: 모바일 컴퓨팅(Mobile computing)

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FAST :플래시 메모리 FTL을 위한 완전연관섹터변환에 기반한 로그 버퍼 기법 (FAST : A Log Buffer Scheme with Fully Associative Sector Translation for Efficient FTL in Flash Memory)

  • 박동주;최원경;이상원
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제12A권3호
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    • pp.205-214
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    • 2005
  • 플래시 메모리가 개인 정보 도구, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경, 모바일 제품, 가전 제품 등에 급속한 속도로 활용되고 있다. 플래시 메모리는, 이러한 환경에 저장매체로서 사용되기에 적합한 성질들 - 즉 저전력, 비휘발성, 고성능, 물리적인 안정성, 그리고 휴대성 등 - 을 갖고 있다. 그런데 하드디스크와 달리, 이미 데이터가 기록된 블록에 대해 덮어쓰기가 되지 않는다는 약점을 갖고 있다. 덮어쓰기를 위해서는 해당 블록을 지우고 쓰기 작업을 수행해야 한다. 이와 같은 성질은 플래시 메모리의 쓰기 성능을 매우 저하시킬 수 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 플래시 메모리에는 FTL(Flash Translation Layer)라는 시스템 소프트웨어 모듈을 갖고 있다. 현재까지 많은 FTL 기법들이 제안되었는데, 그 중에서 대표적인 기법으로 로그블록 기법이 있다. 이 기법은 한정된 수의 로그블록을 쓰기 버퍼로 이용함으로써 쓰기에 따른 소거 연산을 줄임으로써 성능을 높인다. 그런데 이 기법은 로그블록의 활용률이 낮다는 것이 단점이다. 이러한 단점은 각 로그블록에 쓰여질 수 있는 섹터들이 블록 단위로 연관(Block Associative Sector Translation - BAST)되기 때문이다. 본 논문에서는 한정된 수의 로그블록들의 활용률을 높이기 위해 임의쓰기(random overwrite) 패턴을 보이는 섹터들을 전체 로그블록들에 완전 연관(Fully Associative Sector Translation - FAST)시킴으로써 활용률을 높이는 FAST 기법을 제안한다. 본 논문의 기여사항을 다음과 같다. 1) BAST 기법의 단점과 그 이유를 밝히고, 2) FAST 기법의 동기, 기본 개념, 그리고 동작원리를 설명하고, 3) 성능평가를 통해 FAST 기법의 우수성을 보인다.

모바일 멀티모달 센서 정보의 앙상블 학습을 이용한 장소 인식 (Place Recognition Using Ensemble Learning of Mobile Multimodal Sensory Information)

  • 이충연;이범진;온경운;하정우;김홍일;장병탁
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.64-69
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    • 2015
  • 본 논문에서는 시각, 음향, 위치 정보를 포함하는 멀티모달 센서 입력 정보로부터 사용자가 위치한 장소의 환경 정보를 학습하고 기계학습 추론을 통해 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 음영 지역에서의 정확도 감소나 추가 하드웨어 필요 등 기존 위치 정보 인식 방법이 가지는 제약을 극복 가능하고, 지도상의 단순 좌표 인식이 아닌 논리적 위치 정보 인식을 수행 가능하다는 점에서 해당 위치와 관련된 특정 정보를 활용하여 다양한 생활편의를 제공하는 위치 기반 서비스를 수행하는데 보다 효과적인 방법이 될 수 있다. 제안하는 방법에서는 스마트폰에 내장된 카메라, 마이크로폰, GPS 센서 모듈로부터 획득한 시각, 음향, 위치 정보로부터 특징 벡터들을 추출하여 학습한다. 이때 서로 다른 특성을 가진 특징 벡터들을 학습하기 위해 각각의 특징 벡터들을 서로 다른 분류기를 통해 학습한 후, 그 결과를 기반으로 최종적인 하나의 분류 결과를 얻어내는 앙상블 기법을 사용한다. 실험 결과에서는 각각의 데이터를 따로 학습하여 분류한 결과와 비교하여 높은 성능을 보였다. 또한 사용자 상황인지 기반 서비스의 성능 향상을 위한 방법으로서 제안하는 모델의 스마트폰 앱 구현을 통한 활용 가능성에 대해 논의한다.

소셜 비즈니스를 활용한 공급 사슬에서의 파트너십이 SCM 성과에 미치는 영향 (The effects of the Partnership in Supply Chain Management with Appling Social Business on the outcome of the SCM)

  • 김소천;임왕규
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.95-110
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    • 2014
  • 본 논문은 기존 연구되어졌던 파트너십이 공급 사슬 관리의 성과에 미치는 영향에 대한 연구에서 한 단계 더 나아가, 파트너십과 SCM 성과의 관계에서 소셜 비즈니스 매개효과에 대해 파악한다. 최근 공급 사슬 관리에도 전자태그, 모바일, 클라우드 컴퓨팅 등 IT 기술 접목이 활성화되면서 업무가 더 빠르고 스마트해지고 있다. 여기에 소셜 비즈니스가 더해진다면 거래 파트너, 혹은 고객과 직접 소통이 가능해져 파트너십의 관계를 한층 높일 수 있을 것이다. 연구 대상으로는 공급 사슬 관리을 도입하여 운용중인 기업을 대상으로 하였으며 설문지 150부 중 결측치를 제외한 127부를 최종 분석하였다. 자료 분석은 SPSS 21.0과 AMOS 18.0 Version 프로그램을 사용하여 빈도 분석, 신뢰도 분석, t-test, ANOVA, 경로분석, 매개효과 분석을 위한 Sobel test를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 파트너십에서 신뢰도, 정보 공유, 거래 지속이 높을수록 소셜 비즈니스에 미치는 영향이 높을 것으로 분석되었으나, 상호의존성은 영향력이 크지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 파트너십이 SCM 성과에 대한 영향에 대해서는 신뢰도, 정보 공유, 거래 지속은 유의한 영향을 보였으나 상호의존성은 영향 요인이 나타나지 않았다. 셋째, 소셜 비즈니스가 파트너십과 SCM 성과 관계의 매개효과가 있는 것으로 분석되었다.

대용량 경로데이터 분류에 기반한 경험적 최선 경로 추천 (Recommendation of Best Empirical Route Based on Classification of Large Trajectory Data)

  • 이계형;조영훈;이태호;박희민
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.101-108
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    • 2015
  • 위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.

플래시 메모리상에서 시스템 소프트웨어의 효율적인 버퍼 페이지 교체 기법 (An Efficient Buffer Page Replacement Strategy for System Software on Flash Memory)

  • 박종민;박동주
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권2호
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    • pp.133-140
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    • 2007
  • 플래시 메모리는 오늘날 다양한 형태로 우리 생활의 일부를 차지하고 있다. 이동식 저장매체, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 휴대전화기, MP3플레이어, 개인정보단말기(PDA) 등의 모바일 제품 등에 광범위하게 사용되고 있다. 이처럼 많은 분야에서 사용되는 주된 이유는 플래시 메모리가 저전력, 비휘발성, 고성능, 물리적 안정성, 휴대성 등의 장점을 갖기 때문이다. 더불어 최근에는 기가바이트급 플래시 메모리도 개발되어 하드디스크의 자리를 대체할 수 있는 상황에 이르렀다. 하지만, 플래시 메모리는 하드디스크와 달리 이미 데이타가 기록된 섹터에 대해 덮어쓰기가 되지 않는다는 특성을 갖고 있다. 데이타를 덮어쓰기 위해서는 해당 섹터가 포함된 블록을 지우고(소거) 쓰기 작업을 수행해야 한다. 이로 인해 플래시 메모리의 데이타 읽기/쓰기/소거에 비용이 하드 디스크와 같이 동일한 것이 아니라 각각 다르다[1][5][6]. 이러한 특성이 고려되지 않은 기존의 OS, DBMS 등과 같은 시스템 소프트웨어에서 사용되는 교체 기법은 플래시 메모리 상에서 비효율성을 가질 수 있다. 그러므로 플래시 메모리상에서는 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 버퍼 교체 기법이 필요하다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 특성을 고려한 버퍼 페이지 교체기법을 제안하며, 제안된 기법과 기존 기법들과의 성능 평가를 수행한다. 지프분포와 실제 워크로드를 사용한 성능평가는 플래시 메모리의 특성을 고려한 버퍼 페이지 교체 기법의 필요성을 입증한다.

임베디드 병렬 프로세서를 위한 칼라미디어 명령어 구현 (Color Media Instructions for Embedded Parallel Processors)

  • 김철홍;김종면
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제35권7호
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    • pp.305-317
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    • 2008
  • 최근 모바일 컴퓨팅 환경의 변화로 멀티미디어 데이타의 고성능, 저전력 처리에 대한 수요가 증가하고, 프로세서에 있어서 멀티미디어 전용 가속기 기능의 중요성이 크게 부각되고 있다. 이에 본 논문은 고성능, 저전력 멀티미디어 처리를 위한 SIMD 병렬 프로세서용 칼라미디어 명령어를 제안한다. 기존의 범용 마이크로프로세서 전용 멀티미디어 명령어 (e.g., MMX, VIS, AltiVec)는 4개의 8 비트 픽셀을 32 비트 레지스터에 저장하고 처리하는 반면에, 제안하는 칼라미디어 명령어는 인간의 시각이 칼라에 덜 민감한 점을 고려하여 32비트 데이타패스 아키텍처에서 두 쌍 (6개의 픽셀)의 압축된 16비트 YCbCr (6비트 Y, 5비트 Cb와 Cr) 데이타를 32비트 레지스터에 저장하고 동시에 처리함으로써 YCbCr 데이타 처리에서 높은 병렬성과 효율성을 보여준다. 또한 칼라미디어 명령어는 데이타 포맷 사이즈를 줄임으로써 전체시스템의 비용을 절감할 뿐만 아니라 데이타 대역폭의 감소로 시스템 디자인을 간소화한다. SIMD 병렬 프로세서 아키텍처에서 모의 실험한 결과, 칼라미디어 명령어 기반 프로그램은 baseline 명령어 프로그램보다 평균 6.3배 성능향상을 보여준다. 반면, Intel의 대표적인 멀티미디어 명령어인 MMX 기반 프로그램은 동일한 SIMD 병렬 프로세서에서 baseline 명령어 프로그램보다 단지 3.7배 성능향상을 나타낸다. 또한, 칼라미디어 명령어는 MMX보다 시스템 면적 효율 (52% 증가 대비 13% 증가)과 시스템 전력 효율 (50% 증가 대비 11% 증가)에서 우수성을 보여준다. 칼라미디어 명령어는 이러한 성능과 효율을 단지 3%의 시스템 면적과 5%의 시스템 전력의 증가로 얻는 반면, MMX는 14%의 시스템 면적과 16%의 시스템 전력증가가 요구된다.

모바일 상황정보와 온라인 친구네트워크정보 기반 텐서 분해를 통한 오프라인 친구 추천 기법 (Offline Friend Recommendation using Mobile Context and Online Friend Network Information based on Tensor Factorization)

  • 김경민;김태훈;현순주
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권8호
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    • pp.375-380
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    • 2016
  • 스마트폰과 Online Social Network Service(OSNS)의 대중화를 통해 언제 어디서든 주변인뿐만 아니라 전 세계 사람들과 상호작용 할 수 있게 되었고, 그 결과 사람들의 OSNS 사용률은 계속 증가하고 있다. 그런데, 일부 OSNS를 통한 대인관계 형성에 집중하는 사람들의 경우, 수많은 Face-to-Face Interaction(F2F Interaction)을 통해 형성되는 인간관계의 과정을 "친구추천" 버튼 하나로 건너뜀으로써 대인관계 기술 발달 및 유지에 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 오프라인에서 F2F Interaction 기회를 발견 및 제공할 수 있는 상황정보 기반의 친구추천 기법을 제시한다. 이를 위해 스마트폰 센서로부터 사용자의 상황정보와 Facebook에서 형성된 사용자 친구관계 정보를 수집하여 텐서 분해 및 결합을 기반으로 오프라인 환경에서 친구를 추천한다. 성능 평가를 위해 12명의 실험 참가자로부터 상황정보를 수집하고, 만족도를 평가하였다.