낸드 플래시 메모리는 구조적으로 쓰기 전 지우기(Erase-Before-Write) 동작이 요구된다. 이것을 해결하기 위해서는 데이터 업데이트 동작이 빈번히 발생하는 페이지(Hot data page)를 구분하여 별도에 블록에 저장함으로 해결할 수 있으며 이러한 Hot data를 분류하는 기법을 핫 데이터 판단기법이라 한다. MHF(Multi Hash Function Framework)기법은 데이터 갱신요청의 빈도를 시스템 메모리에 기록하고 그 기록된 값이 일정 기준 이상일 때 해당 데이터 갱신요청을 Hot data로 판단한다. 하지만 데이터 갱신요청에 빈도만을 단순히 카운트하는 방법으로는 정확한 Hot data로 판단에 한계가 있다. 또한 데이터 갱신요청의 지속성을 판단 기준으로 하는 기법의 경우 갱신요청 사실을 시간 간격을 기준으로 순차적으로 기록한 뒤 Hot data로 판단하는 방법이다. 이러한 지속성을 기준으로 하는 방법의 경우 그 구현과 운용이 복잡한 단점이 있으며 갱신요청에 빈도를 고려하지 않는 경우 부정확하게 판단되는 문제가 있다. 본 논문은 데이터 갱신요청에 빈도와 지속성을 함께 고려한 경량화된 핫 데이터 판단기법을 제안한다.
플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(solid state disk)는 높은 집적도와 빠른 데이터 처리가 가능한 장점을 가지고 있다. 따라서 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하는 고용량 데이터 저장 시스템의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 저장 미디어인 플래시 메모리에 일정 횟수 이상 반복해서 쓰기/지우기 동작을 반복하면 셀이 마모되어 사용하지 못하는 물리적 한계가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 불량률을 줄이고 수명을 연장하기 위해 불량이 발생한 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 아이디어는 물리적 특징이 다르지만 동일하게 불량으로 처리되고 있는 다중 비트 셀과 단일 비트 셀의 불량 및 처리 방법을 구분하였다. 그리고 불량이 예상되는 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 불량률을 개선하고 전체적인 수명을 연장하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 SSD의 증가한 수명을 측정하여 제안하는 아이디어의 효과를 증명하였다.
3D NAND 플래시 메모리는 플래너(2D) NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 셀 위치에 따라 오류 발생 빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가 증가할 수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를 사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 보호 강도를 제공하므로 물리적 위치에 따라 에러 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 분류하여 각 영역별로 차별화된 보호강도를 적용한다. 우리는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 3K P/E 사이클에서 측정된 오류율을 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 보호 강도를 제공한다. 오류 발생 횟수에 따른 영역 구분을 위하여 K-Means 머신러닝 알고리즘을 사용한다. 우리는 이와 같은 차별화된 보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있는 가능성을 보인다.
컬럼-지향 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 분석 시스템을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 이제 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 최신 데이터베이스 서버의 핵심 저장 요소로 충분한 기반이 되었다. 하지만 컬럼 압축의 느린 특성과 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 플래시 메모리 연산 특성을 고려하여 기존의 트랜잭션 처리 기법을 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 효율적인 트랜잭션 처리를 위하여 컬럼-인지 다중 버전로킹(CaMVL) 기법을 제안한다. CaMVL은 로크 관리 과정에서 플래시의 느린 쓰기 연산과 지우기 연산을 효과적으로 제어하기 위하여 멀티 버전 읽기를 허용하고 압축 로크를 허용하여 트랜잭션 처리 성능을 높인다. 또한 성능 검증을 위하여 시뮬레이션 모델을 제안하였으며 실험 결과 분석을 통하여 CaMVL이 기존의 트랜잭션 처리 기법보다 우수함을 확인하였다.
최근 플래시 메모리의 꾸준한 용량 증가와 가격 하락으로 인해 대용량 SSD(Solid State Drive)가 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 플래시 메모리는 하드웨어적인 제약사항이 존재하며, 이러한 제약사항을 보완하기 위해 FTL(Flash Translation Layer)이라는 특별한 미들웨어 계층을 필요로 한다. FTL은 플래시 메모리의 하드웨어적인 제약사항을 효율적으로 운용하기 위해 필요한 계층으로서 파일 시스템으로부터의 논리적 섹터 번호(logical sector number)를 플래시 메모리의 물리적 섹터 번호(physical sector number)로 변환해주는 역할을 한다. 특히, 플래시 메모리의 여러 제약사항 중 "쓰기 전 지우기(erase-before-write)"는 플래시 메모리 성능 저하의 주요한 원인이 되고 있으며, 이와 관련하여 로그블록 기반의 여러 연구들이 활발히 진행되어 왔지만, 대용량의 플래시 메모리를 효율적으로 운용하기 위해서는 몇몇 문제점들이 존재한다. 로그블록 기반의 FAST는 넓은 지역에 임의쓰기(random writing)가 빈번하게 발생하면 데이터 블록 내 사용되지 않은 섹터들로 인해 효율적이지 못한 합병 연산이 발생한다. 즉, 효율적이지 못한 블록 쓰레싱(thrashing)이 빈번하게 발생하고, 플래시 메모리의 성능을 저하시킨다. 로그블록은 덮어쓰기(overwriting) 발생 시 일종의 캐쉬처럼 운영되며, 이러한 기법은 플래시 메모리 성능 향상에 많은 발전을 주었다. 본 연구에서는 임의쓰기에 대한 성능 향상을 위해 로그 블록만을 캐쉬처럼 운영하는 것이 아니라 플래시 메모리 전체를 캐쉬처럼 운용하고, 이를위해 별도의 오프셋이라는 매핑 테이블을 운용하여 플래시 메모리 성능 저하의 주요한 원인이 되는 합병연산과 삭제연산을 줄였다. 새로운 FTL은 XAST(eXtensively-Associative Sector Translation)이라 명명하며, XAST에서는 공간지역성과 시간지역성에 대한 기본적인 이론을 바탕으로 오프셋 매핑 테이블을 효율적으로 운용한다.
본 논문에서는 PoRAM의 4bit 셀 어레이 구조와 이를 동작시키기 위한 센싱 방법에 대해서 연구하였다. PoRAM은 기존의 SRAM이나 DRAM과는 다른 동작을 취한다. PoRAM 소자의 상단전극과 하단전극에 전압을 가했을 때 저항 성분 변화에 따른 셀에 흐르는 전류를 측정하여 상태를 구분한다. 셀 어레이의 새로운 어드레싱 방법으로, 행-디코더는 "High", 열-디코더는 "Low"로 선택하여, 셀에 해당하는 전류가 워드라인에서 비트라인으로 흐르게 하였다. 이때 흐르는 전류를 큰 값으로 증폭시켜 원하는 값을 얻고자 전압 센스 앰플리파이어를 사용한다. 이는 전압 센싱 방법인 전류 미러를 이용한 1단 차동 증폭기를 사용한다. 전압 센스 앰플리파이어에서 증폭을 시켜주기 위해 셀에서 측정된 전류 값을 전압 값으로 변환시켜주는 장치가 필요하다. 1단 차동 증폭기 입력 단에 소자 저항인 diode connection NMOS을 달아주었다. 이를 사용함으로써 전류 값과 저항 값의 곱으로 나타내어진 입력값(Vin)과 기준전압(Vref)을 비교하여 지우기 상태일 경우에는 "Low", 쓰기 상태일 경우에는 "High"로 증폭되는 것을 확인했다.
본 논문에서는 $0.18{\mu}m$의 EEPROM cell을 사용하여 수동형 UHF RFID 태그 칩에 사용되는 저전력, 저면적의 1Kbits 비동기식 EEPROM IP를 설계하였다. 저면적 회로 설계 기술로는 $0.18{\mu}m$ EEPROM 공정을 이용하여 비동기식 EEPROM IP를 설계하므로 command buffer와 address buffer를 제거하였고 separate I/O 방식을 사용하므로 tri-state 데이터 출력 버퍼(data output buffer)를 제거하였다. 그리고 저전압(low voltage)의 VDD에서 EEPROM cell이 필요로 하는 고전압(high voltage)인 VPP와 VPPL 전압을 안정적으로 공급하기 위해 기존의 PN 접합 다이오드 대신 Schottky 다이오드를 사용한 Dickson 전하펌프를 설계하므로 전하펌프의 펌핑단(pumping stage)의 수를 줄여 전하펌프가 차지하는 면적을 줄였다. 저전력 회로 설계 기술로 Dickson 전하 펌프(charge pump)를 이용하여 VPP generator를 만들고 Dickson 전하펌프의 임의의 노드 전압을 이용하여 프로그램과 지우기 모드에서 각각 필요로 하는 VPPL 전압을 선택하도록 하게 해주는 VPPL 전원 스위칭 회로를 제안하여 쓰기전류(write current)를 줄이므로 저전력 EEPROM IP를 구현하였다. $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 설계된 비동기식 EEPROM용 테스트 칩은 제작 중에 있으며, 비동기식 1Kbits EEPROM의 레이아웃 면적은 $554.8{\times}306.9{\mu}m2$로 동기식 1Kbits EEPROM에 비해 레이아웃면적을 11% 정도 줄였다.
3D-NAND 플래시 메모리는 평면적 구조인 2D-NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 물리적인 셀 위치에 따라 오류 발생 빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가 증가할수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를 사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 데이터 보호 강도를 제공하므로 물리적 위치에 따라 오류 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 K-means 머신러닝 알고리즘을 통해 군집으로 분류하고, 각 군집마다 차별화된 데이터 보호강도를 적용한다. 본 논문에서는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 내구성 테스트가 끝난 시점에서 측정된 오류 발생 횟수를 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 스트라이프에 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 데이터 보호 강도 제공을 예시로 보인다. 본 논문에서는 기존의 ECC 또는 RAID 방식의 데이터 보호 구조와 비교하여 제안하는 차별화된 데이터 보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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