• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.140-143
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• 2013

본 논문에서는 데이터 병렬성이 뛰어난 벡터 기반의 Rasterization 알고리즘을 CUDA를 이용하여 코어 매핑에 따른 성능 및 에너지 효율을 분석해 보았다. 블록 사이즈를 동일하게 맞춘 후 블록의 차원을 변경 하는 방법과 블록 사이즈를 변경하는 방법을 사용하여 실험하였다. 모의실험결과, 블록 사이즈가 동일할 때는 오차 범위 내로 동일한 성능과 에너지 효율을 보였다. 아키텍처마다 모든 자원을 사용할수 있는 이론적인 블록 및 스레드 구조가 존재하지만 메모리 접근에 대한 최적화를 이루어 내지 못한다면 Amdahl's law에 의해 성능 향상에 한계가 있다는 것을 확인하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.8
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• pp.36-41
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• 2021

Although the technology for prediction or analysis using artificial intelligence is constantly developing, a black-box problem does not interpret the decision-making process. Therefore, the decision process of the AI model can not be interpreted from the user's point of view, which leads to unreliable results. We investigated the problems of artificial intelligence and explainable artificial intelligence using Blockchain to solve them. Data from the decision-making process of artificial intelligence models, which can be explained with Blockchain, are stored in Blockchain with time stamps, among other things. Blockchain provides anti-counterfeiting of the stored data, and due to the nature of Blockchain, it allows free access to data such as decision processes stored in blocks. The difficulty of creating explainable artificial intelligence models is a large part of the complexity of existing models. Therefore, using the point cloud to increase the efficiency of 3D data processing and the processing procedures will shorten the decision-making process to facilitate an explainable artificial intelligence model. To solve the oracle problem, which may lead to data falsification or corruption when storing data in the Blockchain, a blockchain artificial intelligence problem was solved by proposing a blockchain-based explainable artificial intelligence model that passes through an intermediary in the storage process.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1687-1690
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• 2005

플래시 메모리는 비휘발성 메모리로서 데이터 접근 속도가 빠르고 전력 소비가 적으며 가볍고 충격에 강한 특징을 가지고 있다. 최근 플래시 메모리의 가격이 저렴해지고 용량은 커져가고 있기 때문에 대용량의 멀티미디어 파일의 저장 장치로서 플래시 메모리의 사용이 증가할 것으로 보인다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 위한 멀티미디어 파일 시스템의 구조 설계를 기술한다. 주요 특징으로는 i-node 를 데이터 블록과 분리된 i-node 영역에 로그 방식으로 기록하고, 삭제 연산이 잦은 i-node 영역을 이동할 수 있게 하여 마모도 평준화를 고려하였다. 파일의 데이터 블록은 멀티미디어 응용 프로그램의 특징을 고려하여 인덱스화된 이중 연결 리스트 구조로 관리한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.108-114
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• 2008

Since flash memory cannot be overwritten, new data are updated in new area. If data are frequently updated, garbage collection which is achieved by erasing blocks, should be performed to reclaim new area. Hence, because the count of erase operations is limited due to characteristics of flash memory, every block should be evenly written and erased. However, if data with access locality are processed by cost benefit algorithm with separation of hot block ad cold block though the performance of processing is hight wear-leveling is not even. In this paper, we propose CB-MB (Cost Benefit between Multi Bank) algorithm in which hot data are allocated in one bank and cold data in another bank, and in which role of hot bank and cold bank is exchanged every period. CB-MB shows that its performance is 30% better than cost benefit algorithm with separation of cold block and hot block its wear-leveling is about a third of that in standard deviation.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.389-394
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• 2012

The cloud computing is a system that provides IT resources service by using internet technologies, which grabs lots of attention today. Though cloud storage services provide service users with convenience, there is a problem in which data confidentiality is not guaranteed because it is hard for data owners to control the access to the data. This article suggested the technique by applying Public-Key Cryptosystem only to a block after dividing users' data into blocks in order to protect users' data in cloud system. Thus confidentiality and integrity are given to users' data stored in cloud storage server.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.235-236
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• 2009

비휘발성 나노 저장 소자는 고속의 바이트 단위 접근성과 함께 비휘발성을 동시에 갖고 있다. 이와 같은 특징은 차세대 장치로 주목 받을 만큼 오늘날의 컴퓨터 구조에 큰 변화를 줄 수 있는 잠재력을 갖고 있으며 이를 접목한 시스템적인 개발 역시 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 메인 메모리와 나노 저장 소자가 융합된 스토리지 메모리 클래스(SCM) 환경 하에서 입출력시에 원자성(Atomicity)이 보장되도록 설계, 구현된 새도우 블록 기법을 소개하고, 더불어 캐시를 사용하며 발생할 수 있는 데이터 일관성 처리의 보장을 다루었다. 또한 실제 FRAM이 장착된 하드웨어 환경 하에서 개선된 새도우 블록을 동작하여 측정한 성능 결과를 함께 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.574-577
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• 2007

While disk can be overwritten on updating data, because flash memory can not be overwritten on updating data, new data are updated in new area. If data are frequently updated, garbage collection, which is achieved by erasing blocks, should be performed to reclaim new area. Hence, because the number of erase operations is limited due to characteristics of flash memory, every block should be evenly written and erased. However, if data with access locality are processed by cost benefit algorithm with separation of hot block and cold block, though the performance of processing is high, wear-leveling is not even. In this paper, we propose CB-MB (Cost Benefit between Multi Bank) algorithm in which hot data are allocated in one bank and cold data in another bank, and in which role of hot bank and cold bank is exchanged every period. CB-MB showed that its performance was similar to that of others for uniform workload, however, the method provides much better performance than that of others for workload of access locality.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.223-226
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 및 모바일 통신 서비스의 사용량이 급격히 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 저장하는 스토리지 장치로서 소비 전력이 작으며 우수한 데이터 접근 성능을 보이는 SSD(Solid State Disk)가 각광받고 있다. SSD는 다수의 NAND 플래시 메모리를 부착하고 호스트에서 요구하는 명령을 받아 수행하는 대용량 장치이다. 이러한 SSD는 비휘발성, 빠른 성능, 내구성, 저전력 등의 장점으로 인해 시장에서 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 SSD의 장점들에도 불구하고 읽기, 쓰기, 삭제 연산 수행 시간의 비대칭성과 불균등한 기본단위, 덮어쓰기 연산의 불가, 한정된 블록 당 삭제횟수 등의 NAND 플래시 메모리의 내재적 단점들이 존재한다. 그 중 NAND 플래시 메모리의 블록 당 한정된 삭제 횟수는 SSD의 수명에 영향을 끼치며 일정한 삭제 횟수를 초과하게 되면 안정성이 크게 떨어지게 되고 더 이상 사용이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 환경에서의 SSD에서 NAND 플래시 블록의 한정된 삭제 횟수에 따른 성능의 효율성을 향상시키기 위하여 중복 제거 기법을 적용한 SSD기반의 회복 효율성 최적화 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.793-795
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• 2005

영속적인 데이터 저장이 가능한 차세대 비휘발성 메모리를 휘발성 메모리와 혼용하여 버퍼캐처로 사용하면, 안정성과 성능향상의 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 제시한 캐처관리 정책을 시뮬레이터를 이용하여 실험하고 실험 결과를 분석하여 비휘발성 메모리가 추가된 캐처의 새로운 특성을 밝혀냈다. 비휘발성 메모리가 캐쉬에 포함되면 읽기 쓰기의 요청의 종류, 미스(miss)되었을 경우 캐쉬될 블록의 더티(dirty)여부, 읽기 요청이 적중(hit)되었을 때, 적중된 블록의 메모리 종류에 따라 각각의 요청을 처리하기 위한 디스크 접근횟수가 달라지는 특성을 나타낸다. 이 특성 때문에 비휘발성 메모리가 추가된 버퍼캐처는 적중률(hit rate) 보다는 디스크 접근횟수를 측정하는 것이 정확한 성능측정을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.118-120
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• 2004

OLAP의 주요 목표는 대용량 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 신속하게 제공함으로써, 사용자의 의사 결정을 지원하는 것이다. 다차원 분석을 용이하게 하기 위해 차원 계층이 사전에 정의되고 표준화된 연산들이 사용되는데, 그러한 연산들로는 롤업, 드릴다운, 슬라이스, 다이스, 피봇을 들 수 있다. 그러나 분석과정에서 기존에 정의된 데이터의 그룹핑 이외의 다른 그룹핑 방식이 필요할 때가 있으며, 그러한 그룹핑으로 전체 데이터를 분석하는 것을 트렌드 분석이라고 한다. 트렌드 분석은 기업의 의사 결정에 매우 중요한 요소이나, 사전에 정의된 계층을 사용하는 것이 아니므로, 질의 처리 시에 트렌드 분석을 신속하게 하기는 어렵다. 본 연구에서는 트렌드 분석을 고속화하기 위한 방안으로 동적 계층 구조 생성을 제안한다. 특정 차원 기준으로 특정 범위 값으로 합산된 범위 합을 구하기 위해, 기존에 연구되었던 프리픽스섬 방식을 분석하여 문제점을 제시하였고 새로운 기법을 제안하였다. 또한 분석 시에 디스크 접근을 효율적으로 하기 위한 큐브 저장 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 트렌드 분석을 하였을 때 접근해야 하는 디스크 블록 수도 계산하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.