Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.
RocksDB는 Facebook에서 LevelDB를 기반으로 개발한 임베디드 key-value 스토리지 엔진이다. Log structured tree(LSM-tree)를 기본구조로 사용하는 RocksDB는 데이터를 레벨단위로 저장한다. 지속적인 데이터 입력으로 인하여 레벨의 크기를 초과하게 되면 하위 레벨의 SST 파일과 병합을 통해 하위레벨로 내려 보낸다. 이 과정에서 디바이스의 부가적인 쓰기가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB의 디스크영역에 있는 SST 파일의 크기가 디바이스의 쓰기 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. SST 파일크기변화에 따른 디바이스의 쓰기 증폭과 성능변화를 측정하고 비교하였다. 실험결과를 통해 SST의 크기가 작을수록 쓰기 증폭이 줄었지만 디바이스의 쓰기와 읽기 성능이 감소하는 것을 확인하였다. 결과적으로 쓰기 증폭을 줄이고 성능을 최대화 하기 위해서는 이 둘의 트레이드오프를 파악하고 분석하여 시스템에 맞는 최적의 SST 파일 크기를 찾아야한다.
덮어쓰기 제약(overwirte limitation)과 삭제 횟수 제한(limitted erase cycle)이 있는 플래시 메모리의 특징이 의하여, 플래시 메모시는 시스템에서 요청한 쓰기 요청보다 많은 수의 쓰기 연산을 수행하게 되는데, 시스템에서 요청한 쓰기요청과 실제 쓰기 연산 간의 비율을 쓰기 증폭 인자(Write Amplification Factor, 이후 WAF)라 한다. WAF는 성능과 신뢰성에 중요한 요소로 본 논문에서는 WAF를 예측 할 수 있는 분석모델을 제안한다. 제안된 모델은 페이지 사상 FTL, 블록 사상 FTL, 혼합 사상 FTL 등 다양한 FTL에서 WAF를 예측 할 수 있으며, 예측에 사용되는 매개 변수로 이용율(utilization), 무작위율(randomness), 연관도(Associativity)만을 사용하여 단순하다는 특성이 있다. 본 논문은 실제 Linux 환경에서 측정한 WAF와 비교 분석 결과 제안된 모델이 WAF를 정확히 예측 할 수 있음을 발견하였다.
한자교육의 중요성이 증폭되어가고 있는 가운데 한자 에듀테인먼트콘텐츠제작의 관심도가 높아가고 있다. 최근엔 전통적으로 내려오는 수동적 교육에서 탈피하여 게임과 더불어 체험을 하며 배우는 교육이 각광을 받고 있다. 이런 사회적 필요성에 의해 멀티미디어기능을 충분히 활용하여 웹기반의 어린이를 위한 한자에듀테인먼트 콘텐츠를 제작한다. 특히 한자를 익히는데 있어서 쓰기교육이 중요하므로 획순에 따른 한자쓰기인식기능을 개발하고자 한다. 기존의 외곽선영역기반의 쓰기 시스템과 달리 획 자체의 쓰기를 인식해서 특징점을 추출한 후 미리 저장된 기준점과 비교하여 잘 썼는지의 여부를 판단한다.
인류가 고대로부터 물려받은 읽기/쓰기 행위는 인류의 의사소통 체계이자 지식정보 전달 체계로서 역사 속에서 끊임없이 변화하는 사회문화적 현상이다. 특히 디지털적 읽기/쓰기로 개개인의 일상사에 의미와 가치가 부여되는 시대, 그야말로 혁명적으로 일상적 담론과 대화들이 증폭된 지금 본 연구자는 이 시대의 '디지털적' 읽기/쓰기 방식과 이에 따른 의사소통 수단을 바흐친의 '일상생활의 산문'을 중심으로 점검하고, 그러한 현상이 새로운 유형의 콘텐츠로 재창조된다는 것을 이야기하고자 한다. 과거 읽기/쓰기는 '기록'의 과정을 통해 '서사의 창조'라는 지점에서 신성성을 부여받아왔다. 그러나 이는 현대로 오면서 데이터 간의 '하이퍼텍스트 링크'를 통해 변모하고 있다. 텍스트와 하이퍼텍스트를 통한 읽기와 쓰기는 선형적 서사성의 결여로 비난 받아야 할 현상이 아니라 사회문화적 변화의 한 과정이며 결과로 재평가되어야 한다. 읽기와 쓰기 방식의 변화는 콘텐츠의 층위, 지위, 의미, 가치의 변화를 수반할 수 밖에 없으며, 이에 '디지텔링'이라는 개념을 제안하여, 디지털 콘텐츠에서의 읽기/쓰기 방식을 새로운 대중문화 현상으로 접근해야 함을 주장하는 바이다.
반도체 트랜지스터의 집적화 기술이 발달하고 소자가 나노미터 크기로 집적화 됨에 따라 문턱 전압의 변동, 높은 누설 전류, 문턱전압 이하에서의 기울기의 열화와 같은 단 채널 효과가 문제되고 있다. 이러한 문제점들은 비 휘발성 플래시 메모리에서 메모리 윈도우의 감소에 따른 retention 특성을 저하시킨다. 이중 게이트 구조의 metal-oxide-semiconductor field-effect-transistors (MOSFETs)은 이러한 단 채널 효과 중에서도 특히 문턱 전압의 변동을 억제하기 위해 제안되었다. 이중 게이트 MOSFETs는 상부 게이트와 하부 게이트 사이의 capacitive coupling을 이용하여 문턱전압의 변동의 제어가 용이하다는 장점을 가진다.기존의 플래시 메모리는 쓰기 및 지우기 (P/E) 동작, 그리고 읽기 동작이 채널 상부의 컨트롤 게이트에 의하여 이루어지며, 메모리 윈도우 및 신뢰성은 플로팅 게이트의 전하량의 변화에 크게 의존한다. 이에 따라 메모리 윈도우의 크기가 결정되고, 높은 P/E 전압이 요구되며, 터널링 산화막에 인가되는 높은 전계에 의하여 retention에서의 메모리 윈도우의 감소와 산화막의 물리적 손상을 초래하기 때문에 신뢰성 및 수명을 열화시키는 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는, 상부 게이트 산화막과 하부 게이트 산화막 사이의 capacitive coupling 효과에 의하여 하부 게이트로 읽기 동작을 수행하면 메모리 윈도우를 크게 증폭시킬 수 있고, 이에 따라 동작 전압을 감소시킬 수 있는 이중 게이트 구조의 플래시 메모리를 제작하였다. 그 결과, capacitive coupling 효과에 의하여 크게 증폭된 메모리 윈도우를 얻을 수 있음을 확인하였고, 저전압 구동 및 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
플래시 메모리는 초소형 전자기기부터 미디어 서버에 이르기까지 현대의 다양한 시스템에서 스토리지로 활용되고 있다. 플래시 메모리의 쓰기 증폭 (Write Amplification)은 가비지 컬렉션에서 발생하는 것으로 불규칙적인 성능의 주요 원인으로 지적되고 있다. 갑작스러운 속도지연은 실시간성 미디어를 위한 스토리지 시스템에서 치명적인 단점이 될 수 있다. 본 논문은 비휘발성램을 플래시 메모리 스토리지의 버퍼캐시로 사용하고 두 계층 간의 협동적 데이터 관리를 통해 플래시 메모리의 쓰깆 WAF를 절감하는 기법에 대해 제안한다. 비휘발성램에 캐쉬된 데이터는 플래시 메모리에서 가비지 컬렉션 수행 시 복사하지 않도록 한다. 이것은 복사되는 페이지의 수를 감소시켜 스토리지의 성능 및 내구성을 향상시킨다. 제안된 기법은 ssdsim 시뮬레이터에 구현되었으며 WAF와 응답시간의 표준편차를 각각 51.4%와 35.4% 개선할 수 있음을 보인다.
산업용 IoT 환경에서 센서들은 감지하고 있는 대상의 데이터들을 연속으로 생성하며, IoT 게이트웨이에 전달한다. 따라서 대량의 실시간 센서 데이터를 관리하는 것은 IoT 게이트웨이에 필수적인 기능이며 이러한 센서 데이터를 관리하기 위해 키-값 스토리지 엔진들이 널리 사용되고 있다. 그러나 IoT 게이트웨이에 사용되는 키-값 스토리지 엔진들은 산업용 IoT 환경에서 생성되는 센서 데이터들의 특징을 고려하지 않고 있으며 이 때문에 제한된 성능을 보인다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터의 특징을 활용하여 키-값 스토리지 엔진을 최적화한다. 제안하는 최적화 기법은 키-값 스토리지 엔진의 입력인 키를 분리하여 계층적인 색인화 작업을 하는 것이다. 이를 통해 과도하게 발생하는 쓰기 증폭을 줄이며 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 최적화 기법을 LevelDB에 구현하였으며, 제안하는 기법을 평가하기 위해 TPCx-IoT의 워크로드를 사용했다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법의 성능은 기존의 방법보다 21배 더 좋으며 이는 제안하는 기법이 산업용 IoT 환경에서 데이터 수집을 고속으로 처리할 수 있음을 보인다.
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.
메모리보다 큰 대용량 테이블들에 대해 해시조인(Hash Join) 수행 시 임시 파일들을 생성해서 조인 과정에서 발생하는 임시 데이터 I/O를 수행하고 조인 종료 시에 그 파일들을 삭제한다. 본 논문에서는 해시조인용 임시 파일들을 하드디스크가 아닌 SSD상에서 관리할 때, 파일 생성 시 fallocate 시스템 콜 및 파일 삭제 관련 trim 옵션이 해시조인 성능에 큰 영향을 미치는 점을 밝힌다. 구체적으로 대표적인 오픈소스 데이터베이스인 PostgreSQL을 이용해서 다양한 상용 및 연구용 SSD 상에서 해시조인 수행 시, 임시 파일들에 대한 fallocate 및 trim 옵션 사용 여부에 따라 디폴트 조합에 비해 최대 약 3~5배 조인 성능 향상이 가능함을 보인다. 그리고, 임시 파일들에 대한 두 옵션의 조합여부에 따른 SSD내의 쓰기 증폭(Write Amplification)과 Trim 명령어 오버헤드가 조인 성능에 큰 영향을 미치는 점을 자세히 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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