BUILDS 프로그램은 건물구조의 해석에서부터 도면화까지의 일관작업을 MS-DOS 등의 제한된 메모리상에서도 가능하도록 한 건물설계의 일관시스템(Integrated BUIL ding Design System)으로서, 각 작업에 따라 여러개의 부시스템(subsystem)으로 프로그램을 구성하고 이들을 집대성한 것이다.
플래시 메모리는 전원이 끊기더라도 정보를 유지할 수 있는 비 휘발성 메모리로써 빠른 접근 속도, 저 전력 소비, 간편한 휴대성 등의 장점을 가진다. 플래시 메모리는 다른 메모리와 달리 "쓰기 전 지우기"(erase before write) 성질과 제한된 수의 지우기 연산을 수행할 수 없는 성질을 지닌다. 이와 같은 하드웨어 특성들로 인해 소프트웨어인 플래시 변환 계층(FTL: flash translation layer)을 필요로 한다. FTL은 파일 시스템의 논리주소를 플래시 메모리의 물리주소로 바꾸어주는 소프트웨어로써 FTL의 알고리즘으로 인해 플래시 메모리의 성능, 마모도 등이 좌우된다. 이 논문에서는 새로운 FTL의 알고리즘인 EAST를 제안한다. EAST는 재할당 블록(reallocation block)을 이용한 효율적인 공간 관리 기법으로 로그 블록의 개수를 최적화 시키고, 블록 상태를 사용한 사상 기법을 사용하며, 플래시 메모리의 공간을 효율적으로 관리한다. EAST는 특히 플래시 메모리의 용량이 크고 사용하는 용량이 작을 경우 FAST보다 더 나은 성능을 보인다.
최근 DRAM 기반의 메인 메모리 기술 발전이 한계에 봉착함에 따라 컴퓨터 시스템의 진보에도 어려움이 발생하고 있다. 이를 개선하기 위해 집적도가 높고 비휘발성을 갖는 차세대 메모리 기술이 등장하고 있으나 이들은 쓰기 속도가 느리거나 쓰기 횟수에 제한이 있는 등, 메인 메모리로 사용하기에는 아직 무리가 있다. 본 논문에서는 여러 차세대 메모리 기술들의 장점들을 조합하여 활용하는 하이브리드 메인 메모리 시스템, 즉 HyMN을 제안한다. HyMN은 차세대 메모리 기술을 쓰기적합램과 읽기적합램으로 분류하여 메인 메모리 시스템을 구성함으로써, 내구성이 양호하고, 고용량화가 용이하며, 비휘발성을 활용할 수 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 또한, 쓰기적합램이 어느 정도의 크기로 구성되어야 하는지를 보이고 정전 시 손실에 대한 복구비용이 없거나 미미한 HyMN이 일상적으로 프로세스를 실행할 때 실행 시간 성능이 DRAM으로만 구성된 시스템에 비하여 유사함을 검증한다.
최근 상변화메모리와 같은 고속 스토리지 매체의 출현으로 느린 디스크 스토리지에 적합하게 설계된 메모리 관리 기법에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 상변화메모리를 가상메모리의 스왑장치로 이용하는 시스템을 위한 새로운 페이지 교체 정책을 제안한다. 제안하는 방식은 페이지 교체 정책이 전통적으로 추구하던 페이지 폴트 횟수 절감뿐 아니라 스왑 장치에 발생하는 쓰기량 절감을 동시에 추구한다. 이는 상변화메모리의 쓰기 연산이 느리고 쓰기 횟수에 제한이 있다는 점에 착안한 것이다. 구체적으로 살펴보면 메모리 부하가 높은 경우 페이지 폴트를 줄이는 데에 초점을 맞추고 메모리 공간에 여유가 있을 경우 스토리지 쓰기량을 줄이는 적응적인 방식을 채택한다. 이를 통해 제안하는 정책이 메모리 시스템의 성능을 저하시키지 않으면서 스토리지 쓰기량을 크게 절감함을 다양한 워크로드의 메모리 참조 트레이스를 재현하는 시뮬레이션 실험을 통해 보인다.
u-GIS 환경에서 GeoSensor로부터 수집되는 시공간 데이터는 데이터 스트림의 특징을 포함한다. 데이터 스트림은 다양한 입력 속도로 끊임없이 입력되고, 데이터의 크기 또한 가변적이다. 이런 이유로 한정적인 메모리와 처리능력의 시스템은 과부하 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 초과되는 데이터를 버려 메모리 초과를 방지하는 기법들이 연구되고 있다. 공간질의는 공간과 위치 값을 기반으로 이루어지는 연산으로 공간질의 정확도는 공간과 위치 정보를 통해 보장된다. 그러나 기존 기법인 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법은 공간질의가 요구하는 공간과 위치 값에 대해 고려하지 않고 삭제하기 때문에 공간질의에 대한 정확도가 감소하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 공간의 이용도를 이용하여 차등적 비율을 적용한 부하제한 기법은 연구하였다. 이 기법은 등록된 공간질의의 영역 겹침 정도에 따라 중요 레벨을 증가시키고, 이를 토대로 시공간 데이터의 중요도를 파악하여 중요도마다 주어진 비율에 의하여 차등적으로 삭제한다. 결과적으로 기존 기법보다 다소 높은 Drop rate를 통해 질의 처리 속도를 빠르게 회복시켰으며, 중요 데이터를 최대한 유지하여 Error rate를 감소시켰다.
최근 NAND 플래시 메모리는 소형, 경량, 저전력 소모, 빠른 접근 속도 등의 장점으로 내장형 시스템과 개인용 컴퓨터, 서버 시스템에서 널리 사용되고 있다. 플래시 메모리를 하드 디스크처럼 사용하기 위해서는 플래시 변환 계층이 필요하다. 이전에 많은 플래시 변환 계층들이 제안되었지만 이전에 제안되었던 플래시 변환 계층들은 블록 스래싱 문제와 블록 연관성 등 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위한 새로운 플래시 변환 계층을 제안한다. 이 기법은 로그 블록의 연관성을 제한하고 데이터 블록의 연관성을 제한하지 않아 합병 연산의 횟수를 최소화 하고, 새로운 공간 회수 기법은 로그 블록 가비지 컬렉션을 이용하여 합병 연산의 비용을 줄인다.
최근 대용량 그래프의 반복 처리를 위하여 GPU를 이용하는 연구가 진행되고 있다. 메모리가 제한된 GPU를 이용하여 대용량 그래프를 처리하기 위해서는 그래프를 서브 그래프로 분할한 후 서브 그래프들을 스케줄링해서 처리해야 한다. 그러나 활성 정점에 따라 서브 그래프가 처리되기 때문에 그래프 처리 과정 속에서 불필요한 데이터 전송이 반복된다. 본 논문에서는 메모리가 제한된 GPU 환경에서 효율적인 그래프 알고리즘 처리 기법을 제안하고 성능 평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 차등 서브 그래프 스케줄링 방법과 그래프 분할 방법으로 구성된다. 대용량 그래프 분할 방법은 GPU에서 효율적으로 처리할 수 있도록 대용량 그래프를 서브 그래프로 분할할 수 있는 방법을 결정한다. 차등 서브그래프 스케줄링 방법은 GPU에서 처리하는 서브그래프를 스케줄링하여 반복적으로 사용되는 HOST-GPU 간의 데이터 중복 전송을 줄인다. 다양한 그래프 처리 알고리즘들의 성능 평가를 수행함으로써 제안하는 기법은 기존 분할 기법 대비 170%, 기존 처리 기법 대비 268% 향상되었다.
제한적인 자원을 갖는 임베디드 시스템을 위한 영상처리 하드웨어 설계 시 메모리의 효율적인 구성은 필수적으로 고려할 사항이다. 특히 필터를 이용한 얼굴 검출 하드웨어는 필터와 입력영상을 저장하기 위해 많은 양의 메모리가 소요되기 때문에 효율적인 메모리 구성이 필요하다. 따라서 본 논문은 일반적인 필터방식의 알고리즘을 하드웨어 설계에 적절하도록 보완하여 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어는 알고리즘 특성에 맞추어 적은 양의 내부 메모리를 사용하면서 한번 외부 메모리로부터 읽은 데이터를 다시 읽지 않도록 구성하였고, 데이터 양이 많아 외부 메모리에 저장되어 있는 필터를 효율적으로 사용하기 위해 필터의 일부를 내부 메모리로 복사하는 구조로 설계하였다. 또한 빠른 연산을 위해 여러 클럭이 소모되는 데이터 패스를 파이프라인 구조를 적용하여 연속적으로 메모리 데이터를 읽을 수 있는 구조로 설계하였다. 본 하드웨어는 xilinx 및 ARM 기반의 FPGA 환경에서 검증한 결과 1초에 25 프레임 처리가 가능하며 40KB의 내부 메모리를 사용하였고 삼성 0.18um공정을 이용하여 칩으로 제작 중이다.
최근 대부분의 딥러닝 기반 동영상 물체 분할 방법들에서는 외부 메모리에 과거 예측 정보를 저장한 상태에서 알고리즘 수행을 하며, 일반적으로 메모리에 많은 과거 정보를 저장할수록 관심 물체의 다양한 변화에 대한 근거들이 축적되어 좋은 결과를 얻을 수 있다. 하지만 하드웨어의 제한으로 인해 메모리에 모든 정보를 저장할 수 없어 이에 따른 성능 하락이 발생한다. 본 논문에서는 저장되지 않는 정보들을 기존의 메모리에 추가적인 메모리 할당 없이 저장하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 기존 메모리와 새로 저장할 정보들과의 어텐션 점수를 계산한 후에, 각 점수에 따라 해당 메모리에 새 정보를 더한다. 이 방법으로 물체 형체의 변화에 대한 정보가 반영되어 물체 변화에 대한 강인성이 높아져서 분할 성능이 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한, 메모리의 누적 매칭 횟수에 따라 적응적으로 업데이트 비율을 결정하여, 업데이트가 많이 되는 샘플들은 과거의 정보를 더 기억하여 신뢰성 있는 정보를 유지할 수 있게 하였다.
플래시 메모리는 비 휘발성, 경량화, 견고성, 빠른 속도 등의 장점을 가지고 있어 임베디드 시스템이나 모바일 기기를 위한 저장 장치로 각광 받고 있다. 그러나 데이터를 업데이트할 때 덮어쓰지 못하고, 지우고 다시 써야 하는 물리적 특성이나, 이 때 생기는 오버헤드, 데이터를 쓰는 횟수의 제한 같은 기술적 문제점이 있기 때문에 저장 장치로 대체되기 위해서는 파일 시스템과 플래시 메모리 사이에 FTL 을 두어 이를 해결해 주어야 한다. 본 논문에서는 데이터를 업데이트할 때 성능 향상을 위해 새로운 가비지 콜렉션 기법을 제안하고, 그 성능을 분석하였다. 플래시 메모리에 수행되는 요청이 존재하지 않을 때 thread 형태로 가비지 콜렉션을 수행하여 시스템의 유휴 시간을 활용하며 이 때 정리할 블록을 효과적으로 선정하여 메모리로의 요청이 없을 때는 최대한 많은 가용 블록을 획득하고 메모리의 요청이 빈번할 때에는 최대한 빨리 가용 블록을 획득할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였다. 이를 사용하는 경우 필요할 때만 가비지 콜렉션을 수행하는 것보다 최대 25% 쓰기 시간을 줄일 수 있음을 확인하고, 시스템의 상황에 따라 블록을 선정하는 알고리즘을 유동적으로 변화시킴으로써 가비지 콜렉션의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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