비휘발성 메모리 같은 차세대 저장장치의 등장으로 저장장치 지연시간은 거의 사라질 것이다. 예전에는 저장장치 지연시간이 가장 큰 문제였기 때문에 소프트웨어의 효율성은 중요한 문제가 아니었다. 하지만 이제는 소프트웨어 오버헤드가 해결해야 할 문제점으로 나타나고 있다. 소프트웨어 오버헤드를 최소화하기 위해 많은 연구자들은 메모리 매핑을 이용한 파일 입출력 기법을 제안하고 있다. 메모리 맵 파일 입출력 기법을 사용하면 기존 운영체제의 복잡한 파일 입출력 스택을 피할 수 있을 뿐 아니라 빈번한 사용자/커널 모드 변환도 최소화할 수 있다. 또한 다수의 메모리 복사 오버헤드도 최소화 할 수 있다. 하지만 메모리 맵 파일 입출력 기법에도 해결해야 할 문제점이 존재한다. 메모리 맵 파일 입출력 메커니즘도 느린 블록 디바이스를 효율적으로 관리하기 위해 설계된 기존 운영체제의 일부이기 때문이다. 본 논문에서는 메모리 맵 파일 입출력의 오버헤드 문제점을 설명하고 실험을 통해 그 문제점을 확인한다.
클래스 라이브러리는 자바가상기계와 더불어 자바실행환경을 이루는 가장 중요한 요소들 중 한가지다. 통신속도나 메모리의 용량 면에서 제한을 받게 되는 내장형 시스템의 특징상 내장형 자바 시스템은 클래스 라이브러리에 대한 의존도가 매우 높다. 따라서 효율적인 내장형 자바 시스템의 구축을 위해서는 클래스 라이브러리에 대한 면밀한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 내장형 자바 시스템을 위한 클래스 라이브러리의 특성에 대해 분석하였다. 즉 라이브러리를 이루는 클래스 구성과, 그 클래스들을 담은 파일의 크기 및 파일 내 주요 요소인 상수풀에 대한 분석을 하였다. 또한 클래스들이 갖고 있는 필드 및 메소드의 개수, 각 메소드들이 필요로 하는 스택과 지역변수배열의 크기, 그리고 각 메소드의 바이트코드 길이 등에 대해 조사하였다. 이 연구의 결과는 내장형 자바 시스템의 클래스 적재에 따른 지연시간 해석, 인스턴스를 만들 때 소요되는 메모리의 크기 예측 등 효율적 내장형 자바가상기계의 설계에 사용될 것이다.
플래시 메모리는 저전력 소비, 빠른 읽기 속도, 비휘발성 등 좋은 특징을 많이 가지고 있다. 하지만 반대로 플래시메모리는 치명적인 약점도 가지고 있는데, 그것은 덮어쓰기가 불가능 하다는 것과 삭제속도가 극단적으로 느리다는 것이다. 따라서 이와 같은 치명적인 약점을 극복하기 위한 효율적인 파일시스템과 Carbage Collector(GC)의 설계는 플래시 메모리 연구의 핵심적인 부분이 되어 왔고 JFFS2(Journaling Flash File System version 2)는 그러한 연구의 결과 중 하나이다 본 논문은 기존에 JFFS2에서 사용된 GC와 비교해 좀 더 효율적 인 GC를 제안한다. 성능향상을 위해서 사용된 두 가지 핵심적인 알고리즘은 Cost Age Times (CAT 방법과 Dynamic dAta Clustering (DAC) 방법이며, 결과적으로 지역성(Locality)이 높은 데이터의 쓰기에서 최고 3배 정도의 성능향상을 보였다.
소프트웨어 스트리밍[1][2]은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 데이터 전송이 진행중인 동안에도 PC, PDA, 휴대용 개인 컴퓨터, 휴대 전화 등과 같은 데스크 탑 또는 이동 연산장치 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 즉, 소프트웨어 스트리밍 기술을 사용하면 사용자가 다운로드, 압축해제, 인스톨과 시스템 재구성이라는 일련의 과정이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 최소한의 다운로드 후에 해당 소프트웨어가 곧바로 실행될 수 있도록 해준다. 응용프로그램을 실행하는데 필요한 첫번째 실행 블록이 메모리에 적재되고 기본적인 환경설정을 마치자마자 나머지 블록들이 다운로드되고 설치되기도 전에 실행될 수 있기 때문에 스트리밍 시스템은 응용 프로그램의 실행준비 시간을 대폭 줄일 수 있게 해준다. 게다가, 응용프로그램 실행시 실제로 사용되지 않는 대부분의 블록들은 서버로부터 다운로드 받지 않아도 된다. 그 결과, 메모리와 대역폭 같은 리소스의 활용이 절약된다. 이러한 스트리밍 시스템을 사용하면 사용자는 다양한 공개 또는 상업용 응용프로그램을 광범위하게 지원하는 사용자 투명성을 가진 가상 소프트웨어 컴퓨팅 환경을 만들 수 있다. 본 논문에서는 프로그램 등록, 환경 변수 설정, 그리고 구성파일과 관련된 컴포넌트들의 자동 설치 기능들을 제공함으로서 네트워크를 통하여 소프트웨어를 스트리밍하고 실행해주는 Software On-Demand(SOD)스트리밍 시스템을 설계 및 구현한다. 또한 구현된 SOD 스트리밍 시스템의 성능측정 실험환경을 구축하고 실험 결과를 이용하여 성능분석을 행한다.
소프트웨어 스트리밍 [1][2]은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 데이터 전송이 진행중인 동안에도 PC, PDA, 휴대용 개인 컴퓨터, 휴대 전화 등과 같은 데스크 탑 또는 이동 연산장치 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 즉, 소프트웨어 스트리밍 기술을 사용하면 사용자가 다운로드, 압축해제, 인스톨과 시스템 재구성이라는 일련의 과정이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 최소한의 다운로드 후에 해당 소프트웨어가 곧바로 실행될 수 있도록 해준다. 응용프로그램을 실행하는데 필요한 첫번째 실행 블록이 메모리에 적재되고 기본적인 환경설정을 마치자마자 나머지 블록들이 다운로드되고 설치되기도 전에 실행될 수 있기 때문에 스트리밍 시스템은 응용 프로그램의 실행준비 시간을 대폭 줄일 수 있게 해준다. 게다가, 응용프로그램 실행시 실제로 사용되지 않는 대부분의 블록들은 서버로부터 다운로드 받지 않아도 된다. 그 결과. 메모리와 대역폭 같은 리소스의 활용이 절약된다. 이러한 스트리밍 시스템을 사용하면 사용자는 다양한 공개 또는 상업용 응용프로그램을 광범위하게 지원하는 사용자 투명성을 가진 가상 소프트웨어 컴퓨팅 환경을 만들 수 있다. 본 논문에서는 프로그램 등록, 환경 변수 설정 그리고 구성 파일과 관련된 컴포넌트들의 자동 설치 기능들을 제공함으로서 네트워크를 통하여 소프트웨어를 스트리밍하고 실행해주는 Software On-Demand(SOD)스트리밍 시스템을 설계 및 구현한다.
최근 지식 정보의 양이 방대해지면서, 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 추론 방법들은 TBox 분류와 ABox 실체화로 나누어진다. TBox 추론은 스키마의 무결성과 종속성을 주로 다룬다면, ABox 추론은 인스턴스 위주의 다양한 문제를 다루어서 실제 응용에서의 중요성이 매우 크다. 따라서 본 논문은 클래스의 제약 조건을 분석하고, 이를 통해 인스턴스가 속하는 클래스를 추론할 수 있는 방법을 제안한다. 객체 지향 언어 기반의 분산 파일 시스템을 활용했던 기존 방법과 달리 함수형 프로그래밍 기반의 인 메모리 시스템인 스파크를 통해 대용량 온톨로지 실체화 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 W3C의 Wine 온톨로지를 이용해 인스턴스를 생성(1억 2천만~6억개의 트리플)하고 실험을 수행하였다. 6억개의 트리플을 대상으로 진행한 실험의 경우 전체 추론 시간이 51분(696 K Triple/sec)이 소요되었다.
DRAM 기반의 인메모리 캐시는 고비용으로 인해 용량을 늘리는 데에는 한계가 있다. 이를 위해 압축을 이용하여 더 많은 데이터를 캐시하는 기법들이 연구되어 왔다. 그러나 압축은 높은 처리부하와 반응 지연을 야기한다. 본 논문에서는 섀넌 엔트로피를 통해 파일의 압축률을 낮은 오버헤드를 통해 고속으로 예측하여, 높은 압축률을 가진 파일만 압축하는 선택적 압축 기법을 제안하였다. 또한 이를 파일시스템 내에서 실제 사용이 가능하도록 커널 레벨에서 파일 시스템을 위한 인메모리 캐시를 제공하도록 구현하였다. 실험 결과 선택적 압축 기법은 비 압축에 비해 약 18%의 실행시간 감소를 보이며, 전체 캐시 데이터 압축 방법에 비해서도 캐시 히트율의 감소에 의한 성능하락을 최소화 시키고, 동시에 압축에 대한 오버헤드를 줄여, 7.5%의 실행시간을 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 압축에 사용되는 CPU사용시간을 모두 압축 했을 때와 비교하여 28%감소시킬 수 있음을 보여주었다.
최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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