최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.
개착면의 방향성과 규모가 점진적으로 변화되는 개착사면의 안정성을 지반의 암석학적, 구조적 및 역학적 특성을 종합적으로 고려한 횡단면 분석기법을 활용하여 분석하였다. 시추작업을 수행하여 획득한 코어시료를 관찰하여 사면지반의 암석학적 취약성을 조사하였으며, 시추공 내 BIPS 영상을 획득하여 사면 내부의 구조적 특성을 규명하였다. 시추코어 및 코어절리시료를 이용한 암석실험을 통해 사면 지반의 공학적 특성을 분석하였다. 평사투영해석을 수행하여 잠재적인 사면거동 양상과 거동유발 절리들을 분석하였으며, 거동유발 절리들의 트레이스 분포를 개착 형상이 고려된 횡단면상에 도시하였다. 횡단면에 분포된 평면파괴 절리들이 기저면을 형성하는 평면블록들을 절리 트레이스 분포를 고려하여 설정하였다. 횡단면 상에서 심도별 평면블록들의 안정성과 적정 안전율을 유지하기 위하여 요구되는 지보량을 산정하여 최적 사면 설계안 수립에 대한 횡단면 기법의 활용성을 고찰하였다.
최근 차세대 저장장치로서 비휘발생 플래시 메모리 기반 저장장치의 사용이 층가하고 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 기반 저장장치의 특생인 삭제 연산의 문제점을 고려하는 새로운 버퍼 캐시 교체 기법을 연구하였다. 제안한 클린 블록 우선 (Clean Block First) 기법은 버퍼를 플래시 메모리의 삭제 블록의 리스트로 관리하고 클린 페이지를 가진 블록을 우선적으로 교체하여 플래시 메모리의 삭제 연산 횟수를 줄인다. 트레이스 기반의 시뮬레이션을 수행하여 교체를 위해 검색하는 클린 블록 개수의 변화에 대한 캐시 적중률과 삭제 연산 횟수를 분석하였다.
LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.
LRFU 블륵 교체 정책은 LRU 정책과 LFU 정책 사이에 존재하는 교체 정책들의 스펙트럼이며, LRFU 기법의 제어 변수 $\lambda$는 스펙트럼 상에서 위치를 결정한다. 그리고 작업 부하(workload)마다 최적 $\lambda$값이 존재하며, 해당 작업 부하를 실행할 때 이 값을 LRFU 기법에 적용하면 LRFU 스펙트럼 상에서 최적의 성능을 보이는 블록 교체 정책이 선택된다. 하지만 LRFU 기법은 최적의 $\lambda$값 설정을 위한 정보를 제공하지 않기 때문에 작업 부하에 따른 최적의 $\lambda$값을 찾기 위한 별도의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 LRFU 정책을 기반으로 작업 부하에 따라서 효과적으로 $\lambda$값을 변화 시키는 적응형 LRFU 블록 교체 정책을 설명하고 있다. 적응형 LRFU 정책의 성능을 평가하기 위해서 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였으며 실험 결과를 통해 적응형 LRFU 정책의 성능이 정적으로 선택된 최적의 $\lambda$값을 적용한 LRFU 정책의 성능에 근접함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 디스크 입출력 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 버퍼 관리 기법을 제시한다. 본 기법은 사용자 수준의 정보 없이 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 기반으로 각 응용의 블록 참조 패턴을 자동으로 발견하고, 발견된 참조 패턴에 적합한 최적 블록 교체 기법을 적용한다. 또한, 응용이 참조하는 블록이 버퍼 캐쉬에 없어 새로운 버퍼 블록이 요구될 때, 응용별로 블록 참조 패턴에 따라 버퍼 예상 적중률을 분석하여 이를 기반으로 전체 버퍼 캐쉬의 적중률이 극대화되도록 해 주는 버퍼 할당 기법을 제안한다. 이러한 모든 과정은 시스템 수준에서 자동으로 그리고 온라인으로 수행된다. 제시한 기법의 성능을 평가하기 위해 블록 참조 트레이스를 이용해 모의 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 블록 교체 기법들보다 캐쉬 블록의 적중률을 크게 향상시켜 주었다.
본 논문은 선반입에 기반한 디스크 버퍼 관리 알고리즘인 $W^2R$ 알고리즘을 제안한다. $W^2R$알고리즘은 어떤 블록을, 언제 선반입할 것인가를 결정하기 위한 복잡한 선반입 정책 대신, LRU-OBL 알고리즘의 접근 방법을 따라 현재 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입한다. LRU-OBL 알고리즘과의 기본적인 차이점은 $W^2R$ 알고리즘은 버퍼를 논리적으로 두개의 공간, 즉, Weighing Room과 Waiting Room으로 분할한다는 것이다. 참조되는 플록은 Weighing Room에 반입되고 선반입되는 논리적 다음 블록은 Waiting Room에 저장된다. 이렇게 함으로써, 무조건으로 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입하는 LRU-OBL 정책의 단점을 해결한다. 구체적으로, 선반입되었으나 결코 참조되지 않을, 흑은 실제로 참조된다고 할지라도 교체될 블록보다 더 나중에 참조될 블록들을 위해 재 참조될 가능성이 있는 블록들 을 교체하는 문제점들을 해결한다. $W^2R$ 알고리즘은 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 버퍼 캐쉬 적중률을 측정한 결과 2Q 알고리즘에 비해서는 최고 23.19 %, LRU-OBL 알고리즘에 비해서는 최고 10.25 % 의 성능향상을 나타낸다.
SSD (Solid-State Drives)는 고성능, 저전력, 내구성과 경량 등의 특징을 가지고 있어 빠른 속도로 하드 디스크를 대체하고 있다. SSD는 하드디스크와 같은 블록 저장장치로 에뮬레이트하는 계층인 FTL(Flash Translation Layer) 을 가지고 있다. 가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 FTL의 주요한 기능으로서 SSD의 수명과 성능에 큰 영향을 끼친다. 그러나 아직까지 새로운 알고리즘을 검증하기 위한 사실상의 표준이 없는 상황이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 트레이스 기반의 오프라인 최적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 언제나 최소 횟수의 지우기 연산을 보장한다. 추가적으로 본 논문에서는 TPC 트레이스를 사용하여 제안한 알고리즘의 유효성에 대해 검증하였다.
인터넷을 통해 동영상을 전송할 때, 네트워크의 상태에 따라 패킷 손실이 발생할 수 있다. 패킷 손실이 발생하면 해당 프레임 뿐 아니라, 그 프레임을 참조하는 다른 프레임의 화질에도 영향을 미치는 오류전파가 발생한다. 본 논문에서는 전송 중 패킷 손실로 인한 오류전파를 최소화하기 위한 부호화 기법인 AMV(Auxiliary Motion Vector)를 제안한다. AMV 기법에서 부호기는 한 개의 매크로블록을 압축하기 위해 여러 프레임과의 움직임 예측을 수행한 후, 상위 두 개의 매칭블록을 선택한다. 두 블록 중 압축 대상 매크로블록과 더 유사한 블록을 움직임 보상에 이용하며 이 블록을 참조블록 또는 기본블록이라 한다. 나머지 블록을 보조블록이라 하며 참조블록이 손실된 경우 복호기가 참조블록의 대체용으로 이용한다. 보조블록의 정보는 압축된 매크로블록의 헤더에 블록의 모션벡터와 프레임 번호를 삽입함으로써 전송된다. 이 기법은 다른 기법에 비해 압축에 이용되는 참조블록의 수를 최소화하고 보조블록을 이용하여 오류를 요구함으로써 오류전파가 발생하는 범위와 그 강도를 줄이는 장점이 있다. 제안된 기법의 코덱을 구현하기 위해 H.263 표준 소스를 수정하였으며, 다양한 패킷 손실율의 트레이스를 생성하기 위해 시뮬레이션 툴인 NS-2를 이용하였다. 실험 결과 제안된 기법은 전체적으로 H.253 표준에 비하여 높은 성능을 나타냈으며 특히 화면의 변화가 적은 경우 패킷 손실율이 높을수록, 변화가 심한 경우 패킷 손실율이 낮을수록 높은 성능을 나타내었다.
최근 처리기와 입출력 시스템의 속도 차이가 점점 커짐에 따라 버퍼 캐쉬의 효율적인 관리가 더욱 중요해지고 있다. 버퍼 캐쉬는 블록 교체 정책과 선반입 정책에 의해 관리되며, 각 정책은 버퍼 캐쉬에서 블록의 가치 즉 어떤 블록이 더 가까운 미래에 참조될 것인가를 결정해야 한다. 블록의 가치는 응용들의 블록 참조 패턴의 특성에 기반하며, 블록 참조 패턴의 특성에 대한 정확한 분석은 올바른 결정을 가능하게 하여 버퍼 캐쉬의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 각 응용들의 블록 참조 패턴에 대한 특성을 분석하고 이를 자동으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 이용해 블록 참조 패턴을 발견한다. 이 기법은 2 단계 파이프라인 방법을 이용하여 온라인으로 참조 패턴을 발견할 수 있으며, 참조 패턴의 변화가 발생하면 이를 인식할 수 있다. 본 논문에서는 8개의 실제 응용 트레이스를 이용해 블록 참조 패턴의 발견을 실험하였으며, 제안된 기법이 각 응용의 블록 참조 패턴을 정확히 발견함을 확인하였다. 그리고 발견된 참조 패턴 정보를 블록 교체 정책에 적용해 보았으며, 실험 결과 기존의 대표적인 블록 교체 정책인 LRU에 비해 최대 57%까지 디스크 입출력 횟수를 줄일 수 있었다.Abstract As the speed gap between processors and disks continues to increase, the role of the buffer cache located in main memory is becoming increasingly important. The buffer cache is managed by block replacement policies and prefetching policies and each policy should decide the value of block, that is which block will be accessed in the near future. The value of block is based on the characteristics of block reference patterns of applications, hence accurate characterization of block reference patterns may improve the performance of the buffer cache. In this paper, we study the characteristics of block reference behavior of applications and propose a scheme that automatically detects the block reference patterns. The detection is made by associating block attributes of a block with the forward distance of the block. With the periodic detection using a two-stage pipeline technique, the scheme can make on-line detection of block reference patterns and monitor the changes of block reference patterns. We measured the detection capability of the proposed scheme using 8 real workload traces and found that the scheme accurately detects the block reference patterns of applications. Also, we apply the detected block reference patterns into the block replacement policy and show that replacement policies appropriate for the detected block reference patterns decreases the number of DISK I/Os by up to 57%, compared with the traditional LRU policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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