에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 태양광(PV)발전, 풍력(WT)발전시스템 등과 같은 신재생 에너지 출력안정화, 계통 전력품질 개선, 수용가 에너지효율화 등의 분야에 이용되고 있다. 에너지 저장 시스템은 전력변환장치와 에너지 저장 장치로 구성되며, 에너지 저장 장치로 배터리를 많이 사용하고 있다. 전력변환장치 및 제어기의 설계 및 검증을 위해서는 배터리를 전력변환장치에 연계하여야 하지만 배터리의 경우 고가에 관리가 어려운 문제로 인해 일반적으로 배터리 모의 장치를 이용한다. 본 논문에서는 대용량 에너지 저장 시스템용 전력변환장치 및 제어기의 설계와 현실적인 검증이 가능한 MW급 PCS 성능검증용 배터리 모의장치를 개발하였다.
클라우드 저장소 서비스는 특정한 장비나 저장 공간의 제약 사항 없이, 언제 어디서나 신뢰성 높은 서버를 활용하여 사용자들에게 다양한 편의를 제공함으로써 사용량이 급증하고 있다. 더불어, 저장 데이터 요청 빈도, 저장 데이터의 크기, 파일 구조 복잡도의 증가로 인해 오버헤드의 발생에 따른 성능 하락에 관한 이슈가 제기된다. 본 논문에서는 클라우드 백업 애플리케이션의 성능 향상을 위해 컴포지트 패턴 기반의 백업 데이터 관리 기법과 동적 자원 할당 기법으로 구성된 설계 모델을 제안한다. 또한, 실사례의 적용을 통해 본 논문에서 제안하는 설계 모델의 실효성을 검증한다.
NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치의 내부에는 Flash Translation Layer (FTL)이라는 소프트웨어가 사용되고 있다. FTL은 파일 시스템으로부터 요청되는 논리 주소를 플래시 메모리의 물리 주소로 변환하며 이를 위하여 사상 테이블을 사용한다. 일반적으로 사상 테이블의 빠른 접근을 위하여 사상 테이블은 저장장치 내부의 RAM에 유지한다. 최근 저장 공간의 용량이 커지게 되면서 사상 테이블로 인해 요구되는 RAM의 크기도 커지게 되어 사상 테이블을 플래시 메모리에 저장하고 일부만 RAM에 유지하는 캐싱 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 SAT-c 라는 사상 테이블 캐싱 기법을 제안하고 캐시 교체 알고리즘들의 성능을 비교하였다.
최근 이동통신 기술의 발전과 소형화된 무선 기기의 보급으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 보편화되고 있다. 위치 정보를 이용하기 위해서는 이동하고 있는 위치 정보를 일정한 주기마다 저장해야 하는데, 모바일 환경에서는 저장 공간의 제약 때문에 위치 정보를 짧은 주기로 저장한다면 정보의 정확도를 높일 수 있지만, 저장할 수 있는 정보의 양이 적어 장시간동안 위치 기반 서비스를 이용하는 데 불편함이 있을 수 있다. 이러한 이유 때문에 적은 저장 공간을 활용하면서 정보의 정확도를 높일 수 있는 압축 기법이 필요하다. 연속적인 위치 정보, 즉 좌표로 구성된 위치 정보들의 집합인 내비게이션 데이터를 압축하기에 적절한 공정 데이터 알고리즘들이 있는데, 이 알고리즘을 평가 및 비교 분석할 수 있는 성능 평가 도구인 NDCAAT(Navigation Data Compression Algorithm Assessment Tool)를 설계한다. NDCAAT는 GPS 및 네트워크 장비를 통해 위치 정보를 얻고, 이를 여러 압축 알고리즘을 적용하여 압축 알고리즘의 비교, 분석 및 성능평가를 하는 도구이다.
모바일 단말의 성능 향상으로 다양한 콘텐츠 서비스에 대한 요구가 증대되고 있다. 하지만 이기종 모바일 단말간의 콘텐츠 표현성능이 하드웨어나 소프트웨어 등의 측면에서 차이가 있어 단말에 종속적인 콘텐츠 개발을 강요하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 콘텐츠를 단말의 성능에 맞추어 재구성하는 적응화(Adaptation) 과정이 필요하다. 이때 적응화 과정에서 사용되는 단말의 성능 정보를 단말정보 표현 언어를 통해 기술하는데, 이 단말정보 데이터를 저장하고 콘텐츠 제공 서버(Contents provider)에 제공해 주는 역할을 하는 단말정보 저장소 시스템(Device Description Repository)의 부재 및 단말정보 데이터의 확보는 여전히 문제로 남아있다. 이에 본 논문에서는 단말정보 데이터를 확보하기 위해 단말정보의 변환 방법을 제시하고 단말정보 저장소 시스템에 접근하기 위한 표준 인터페이스를 화장하여 정의하였으며, 이를 기반으로 단말정보 저장소 시스템을 설계 및 구현하였다.
모바일 단말의 성능 향상으로 다양한 콘텐츠 서비스에 대한 요구가 증대되고 있다. 하지만 이기종 모바일 단말간의 콘텐츠 표현성능이 하드웨어나 소프트웨어 등의 측면에서 차이가 있어 단말에 종속적인 콘텐츠 개발을 강요하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 콘텐츠를 단말의 성능에 맞추어 재구성하는 적응화(Adaptation)과정이 필요하다. 이때 적응화 과정에서 사용되는 단말의 성능 정보를 단말정보 표현 언어를 통해 기술하는데, 이 단말정보 데이터를 저장하고 콘텐츠 제공 서버(Contents Provider)에 제공해 주는 역할을 하는 단말정보 저장소 시스템(Device Description Repository)의 부재 및 단말정보 데이터의 확보가 요구된다. 이에 본 논문에서는 단말정보 데이터를 확보하기 위해 단말정보의 변환 방법을 제시하고 단말정보 저장소 시스템에 접근하기 위한 표준 인터페이스를 확장하여 정의하였으며, 이를 기반으로 단말정보 저장소 시스템을 설계 및 구현하였다.
메모리 등의 저장 장치는 다양한 전자제품에 널리 이용되면서 높은 메모리 집적도가 요구되고 있으며 멀티 레벨로 데이터를 저장하는 단계에 이르렀다. 그 결과 데이터의 오류율은 더 높아지게 되었다. 본 논문에서 우리는 저장장치의 낮은 오류율을 만족시키기 위하여 통신시스템에서 널리 사용되고 있는 오류정정부호 기법을 적용하였다. 평균 오류율 (BER)이 $10^{-5}$ 또는 $5{\times}10^{-6}$인 AWGN 채널에서 4-level cell을 이용한 저장장치에 대하여 목표 부호율 0.99과 목표 오류율 (BER) $10^{-11}$과 $10^{-13}$를 만족시킬 수 있는 방법을 알아본다. 높은 부호율에서는 연접부호의 성능이 블록 부호만 사용한 경우보다 좋지 않은 경우도 많으며, 이때 천공을 많이 한 경우에도 성능 열화가 덜한 안쪽 부호를 선정하는 것이 중요함을 확인하였다. 일반적인 feedfoward systematic 길쌈 부호를 이용한 연접부호는 복잡도를 고려하지 않더라도 블록 부호를 단독으로 사용한 경우보다 성능이 좋지 않음을 확인하였고, 높은부호율 에서도 성능이 우수한 천공 길쌈 부호를 만들기 위해서는 RSC 부호를 사용해야 한다는 것을 모의실험 결과를 통해 보여준다.
최근 고성능의 SSD(Solid State Drive)가 등장하면서 단일노드의 입출력 성능이 대폭 상향되었다. 이에 SSD를 기반으로 하는 차세대 저장장치 플랫폼이 주목을 받게 되었고, 고속 연산이 필요한 서버 또는 데이터 센터 등에서 SSD 기반 저장장치를 구축하는 시도가 증가하고 있다. 그러나 SSD는 단위용량당 비용이 고가이기 때문에, SSD 기반 저장장치를 구성하기에는 아직 어려움이 있다. 따라서, 본 논문은 저가와 큰 용량이 장점인 HDD(Hard Disk Drive)와 SSD가 통합된 저장장치에서 파일을 관리하는 소프트웨어 HyPLVM(Hybrid Priority Logical Volume Manager)을 소개한다. HyPLVM은 사용자가 접근하는 파일, 디렉터리를 분석하여 파일에 우선순위를 부여하고, 이 우선순위 값에 따라 높으면 SSD에, 낮으면 HDD에 저장되도록 관리한다. 이로써, 접근빈도가 많은 파일에 한에서 SSD로 구성된 저장장치와 버금가는 입출력 성능을 산출하면서 저장장치 구축비용을 절감한다.
데이터베이스 시스템에서, 트랜잭션이 수행한 변경 사항은 커밋 전 2차 저장장치에 보존되어야 한다. 일반적 2차 저장장치는 비휘발성 미디어의 처리 지연을 보완하기 위해 휘발성 DRAM 캐시를 가지고 있다. 그러나 휘발성 DRAM에만 쓰여지는 로그들은 영구성을 보장할 수 없으므로, DRAM 캐시에서 저장매체로 로그를 쓰는 지연 시간을 감출 수 없다. 최근 이러한 단점 극복을 목적으로 DRAM 캐시에 커패시터를 장착한 플래시 SSD가 등장하였다. 이러한 비휘발성 캐시를 가지는 저장 장치는 DRAM 캐시에 로그를 쓰고 즉시 커밋 가능하므로, 커밋 대기를 줄이고 트랜잭션 처리량을 증가시킬 것이다. 본 논문은 커패시터 백업 캐시를 사용한 SSD를 로그 저장소로 사용한 경우 데이터베이스의 트랜잭션 처리 성능에 대해 실험 및 분석 한다. 로그를 낸드 플래시에 저장하지 않고 DRAM 캐시에 저장한 직후 커밋 함으로써, 3배 이상의 처리량 향상이 가능하다. 또한 적절한 튜닝을 거친 후 이상적 로그 성능의 73% 이상을 보인다.
본 논문에서는 SSD 저장장치를 포함하는 하둡의 Iterative Processing에 대한 성능 분석 결과를 소개한다. 하둡은 맵 리듀스 병렬 프로그래밍 모델을 통해 Batch Processing에 특화된 구조를 가지고 있는 프레임 워크이다. 이는 병렬/분산 환경에서 큰 성능향상을 보장하지만, 반복 작업을 수행하는 Iterative Processing에 대하여는 성능이 낮아지는 문제가 존재하고 있다. 이에 본 논문에서는 점차 낮아지는 가격으로 인해 하둡시스템에 적용 가능성이 타진되는 SSD를 통해 반복 작업의 성능이슈를 해결할 수 있는지 확인하고, SSD를 통한 성능향상의 요소가 존재하는지 알아보고자 실험을 진행하였다. 실험에서는 Batch Processing인 word count와 Iterative Processing인 Page Rank 알고리즘을 MapReduce로 구현하고 데이터 크기에 따른 성능 향상도를 측정하였고, SSD 추가와 같은 하드웨어적인 성능을 통한 하둡의 반복 작업은 큰 효율을 기대하기가 어렵다는 결론을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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