본 논문에서는 WSN 환경에서 플래시 장치를 사용할 때 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 방법을 제안한다. 전형적인 플래시 장치는 높은 대기 에너지로 인해 에너지가 제한된 WSN에서 비효율적인 에너지 소모 저장 매체라는 단점을 가지고 있다. 플래시 장치를 WSN 환경에서 에너지 효율적으로 사용하기 가장 쉬운 방법은 유휴 상태일 때 플래시 장치를 끄는 것이다. 이와 관련하여 우리는 비휘발성 및 바이트 주소 지정 기능을 제공하는 새로운 메모리 기술인 NVRAM (Nonvolatile RAM)을 활용하여 높은 대기 에너지 소모 그리고 시작 지연시간을 제거함으로써 간단하지만 이상적인 접근 방식을 현실적으로 제안한다. 특히 NVRAM을 메타 데이터 저장소의 확장으로 사용하여 FTL 메타 데이터 검색 프로세스를 제거하여 앞의 두 가지 장애 요소를 해결 하고자 한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 저장장치 비해 약 1.087% 에너지 만을 사용함을 알 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자는 중앙처리장치, 메모리, 네트워크, 저장 장치 등과 같은 인프라를 IaaS(Infrastructure as a Service) 서비스로 제공받을 수 있다. 저장 장치의 경우 서비스 제공자가 제공하는 물리적인 자원들의 인스턴스가 제공하는 저장 용량이 제한되어 있으므로, SQL 서버가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 지원할 수 없다. 본 논문에서는 한정된 용량을 가진 인스턴스들의 네트워크 디스크를 공유하여 SQL 서버에서 사용할 수 있는 대용량의 저장소를 확보하기 위한 방법을 제안한다. 실험을 통해 아마존 EC2 윈도우즈 환경에서 아마존 EBS 볼륨을 사용하는 하나의 인스턴스가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 초과하는 대용량 저장 공간을 확보할 수 있으며, SQL Server를 운영하는 아마존 클라우드 환경에서 디스크 용량 및 성능을 증가시켜 전체적인 SQL Server의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.
최근 나노에 대한 연구가 활성화되고 나노입자가 가지는 특성이 부각되면서 이를 소자 제조에 응용하고자 하는 연구가 집중적으로 이루어지고 있다. 박막에 포함된 나노입자는 메모리, 고효율 박막형 태양전지 등에 이용될 수 있는 가능성을 보여주었으며, 나노입자를 바탕으로 소자 제조에 관한 연구가 이루어지면서 플라즈마 내 발생하는 나노입자를 이용하여 패터닝 등에 적용하고자 하는 연구가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 특히 플라즈마에서 발생하는 나노입자는 플라즈마 내 전기적 및 화학적 특징으로 인해 다른 입자 제조 공정과 달리 응집이 없는 균일한 입자를 제조할 수 있다. 이러한 플라즈마 내 발생 입자를 응용하기 위해서는 공정 조건에 따른 입자의 생성 및 성장 분석이 필요하다. 하지만 이러한 입자 발생 특성에 관한 연구는 기존에 밝혀진 반응 메커니즘으로 인해 수치해석적 연구는 체계적으로 진행되었으나 실험적 연구의 경우 적합한 측정 장비의 부재로 인해 제한이 있었다. 따라서 본 연구에서는 저압에서 실시간으로 나노입자 분포를 측정할 수 있는 PBMS (particle beam mass spectrometer)를 이용하여 나노입자 합성 공정 중 발생하는 입자의 존재를 확인하고 특성을 분석하였다. 실리콘 나노 입자의 측정은 PBMS 장비의 전단 부분을 PECVD (plasma enhanced chemical vapor deposition) 장치 내부에 연결하여 진행하였다. PECVD를 이용한 실리콘 나노입자 형성의 주요 변수는 RF pulse, 가스(Ar, SiH4, H2)의 유량, Plasma power, 공정압력 등이 있다. 본 연구에서는 실리콘 나노입자를 만드는데 필요한 여러 변수들을 제어함으로써 이에 따른 입경분포를 측정하였다. 또한 동일한 조건에서 생성 나노입자를 포집하여 TEM과 SEM을 이용하여 분석하여 그 결과를 비교하였다. 추후 지속적 연구에 의해 변수에 따른 나노입자 생성을 데이터베이스화 하여 요구되는 응용분야에 적합한 특성을 가지는 나노입자를 형성하는 조건을 정립 하는데 중요한 역할을 할 것을 기대할 수 있다.
포인터 스위즐링 기법은 포인터 스위즐링과 언스위즐링으로 이루어지며, 포인터 스위즐링은 객체 접근 시 객체 식별자를 해당 객체의 메모리 주소로 교체하는 것을 말하며, 언스위즐링은 객체 교체 또는 객체 저장 시에 스위즐링된 포인터를 원래의 객체 식별자로 환원하는 것을 말한다. 본 연구에서는 시스템 버퍼 구조에 따라 여러 포인터 스위즐링 기법을 분류하여 장단점을 분석하였으며, 이중 버퍼 구조 상에서 적극/소극, 직접/간접 스위즐링, 언스위즐링 모듈을 설계, 구현하였다. 또한 제한된 크기의 객체 버퍼 상에서 각 포인터 스위즐링 모듈의 성능을 평가하였다. 이 성능 평가의 결과로는 사용하지 않는 포인터는 스위즐링하지 않으며 언스위즐링 부담이 적은 소극 간접 스위즐링 기법이 일반적으로 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있게 되었다.Abstract The pointer swizzling methods consist of pointer swizzling and unswizzling. Pointer swizzling replaces the OID of a object to the memory address of the object at object access time and unswizzling replaces the swizzling pointer of the OID at object replacement time or object save time. In this research, the different techniques for pointer swizzling are classified according to the system buffer structure and analyzed the pros and cons. In addition, eager/lazy, direct/indirect swizzling, unswizzling modules are designed and implemented on a dual buffering structure. Also, we evaluate the performance of pointer swizzling modules on the restricted object buffer size. The results of performance evaluation show that the performance of lazy indirect pointer swizzling technique is generally good because unused pointers are not swizzled, and unswizzling overhead is minimized.
최근 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 인공지능 프로세서를 하드웨어로 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 인공지능 프로세서는 기존에 기능 검증을 위한 프로세서 시뮬레이션 외에 애플리케이션 단계에서 인공지능 프로세서가 해당 애플리케이션에 적합한지에 대한 성능 검증이 추가로 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 프로세서를 활용한 애플리케이션 성능 검증과 프로세서의 한계점을 탐색할 수 있는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 제안한다. 본 논문은 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현하기 위하여 기존에 구현된 인공지능 프로세서의 구조를 분석하고 이를 기반으로 인공지능 프로세서를 모사하는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현한다. 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 활용해 이미지 인식, 음성 인식 애플리케이션에서 인공지능 프로세서의 성능 분석 및 한계점을 탐색하고, 제한된 메모리 크기 안에서 인공지능 프로세서의 구조를 최적화한다.
최근 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야로 최종 선정된 HC-128 알고리듬은 제한된 메모리 환경에서 고속 암호화가 가능하여 이동 ad-hoc 네트워크에 적합한 스트림 암호이다. 본 논문은 실제 구현되었을 때 발생할 수 있는 부채널 분석 공격에 대한 스트림 암호 HC-128 알고리듬의 안전성을 분석한다. 먼저 부채널 분석 공격에 대한 안전도가 낮은 것으로 판정하였던 기존 분석 방법의 누락된 부분을 밝히고, 올바른 분석 과정에서 필요한 계산 복잡도를 계산하여 HC-128 알고리듬의 부채널 분석 공격에 대한 안전성을 재평가하였다. 그 결과, 비밀키를 알아내기 위해서는 타 스트림 암호에 비해 훨씬 큰 약 $2^{64}$만큼의 복잡도가 필요하므로 스트림 암호 HC-128는 부채널 분석 공격에 안전한 것으로 평가된다.
최근 모바일 장치의 사용의 증가와 복잡한 응용 프로그램의 사용이 증가하면서 MPSoC의 사용이 증가하고 있다. 이러한 MPSoC의 성능을 향상시키기 위해 프로세서의 수가 늘어나고 있는 추세이다. 다수의 프로세서 구조에서 장점이 있는 분산 메모리 구조의 효율적인 데이터 전달하기 위해서 표준 MPI를 이용한다. 표준 MPI는 소프트웨어로 제공되지만, 하드웨어로 구현하면 보다 높은 성능을 얻을 수 있다. 하드웨어로 구현된 MPI의 메시지 전송 방식으로 기존의 동기 방식(Synchronous Mode), 준비 방식(Ready Mode), 버퍼 방식(Buffered Mode)과 이 방식들을 혼합한 형태인 표준 방식(Standard Mode)가 있다. 본 논문에는 기존의 MPI 하드웨어 유닛에서 사용되던 구조에 작은 크기의 데이터를 선별하여 버퍼 방식으로 전송함으로써 전송율을 극대화 하였다. 기존의 구조에서 사용된 3개의 큐(Queue)는 그대로 같은 기능을 하고, 본 논문에서 추가된 2개의 큐(작은 준비 큐와 작은 요청 큐)을 추가하여 임계점보다 작은 크기의 데이터에 대한 처리와 저장을 담당하도록 하여 성능을 향상하였다. 제안된 구조에서 임계점을 32byte로 제한하였을 때 임계점 이하의 데이터에서 20%의 성능 개선 효과를 볼 수 있었다.
분산 객체 복제 시스템에서 노드들이 공유하는 객체는 동일 내용을 복수 노드에 위치시키는 것이 효율적이다. 노드들은 시스템에 접근시 접근 정보를 자신의 지역 캐시에 저장해 두었다가 필요시에 인출해서 사용한다. 그러나 시간이 지나감에 따라 다른 노드들에 의해서 데이터의 갱신이 이루어지기 때문에 일관성 문제가 발생한다. 따라서 시스템의 일관성 유지를 통해 성능 및 가용성을 높이기 위해서는 객체를 효율적으로 관리하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 공유 메모리 환경에서 일관성 유지를 위해 객체 관리시 기존의 중복 기법에서 사용하는 일관성 비용 외에 부가 비용이 없이도 제한적으로 병렬 수행의 효과를 얻으며, 또한 중복 기법에서 가장 큰 오버헤드로 알려진 일관성 유지비용을 최소화시키기 위하여 이 비용을 결정하는 가장 핵심적인 요소인 객체 복제본의 수와 위치 그리고 각 객체 사이의 상관도를 고려하여 객체를 효율적으로 관리하고, 전체 수행 시간을 개선시키는 적응적 중복 객체 관리 메커니즘을 연구한다.
오늘날의 내장형 시스템은 군사 무기체계, 로봇, 인공위성 등과 같이 전통적인 내장형 시스템과 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), PDAs(Personal Digital Assistants)와 같이 통신과 멀티미디어 기기가 결합된 디지털 컨버전스 시스템에서 먹는 PC, 웨어러블 컴퓨터와 같은 차세대 PC 개념으로 진화하고 있다. 차세대 PC는 문서작성 인터넷 검색 데이터 관리 등에서 사용되었던 기존의 PC에서 분기된 네트워크 기반의 인간중심 디지털 정보기기이다. 웨어러블 컴퓨터는 극히 전력과 메모리 제한적인 시스템으로, 구성 하드웨어의 제약 사항을 극복하고 사용자 서비스의 QoS를 제공하기 위해 초소형이면서 저전력 기능을 갖춘 실시간 운영체제를 사용해야만 한다. 본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터를 위한 저전력 실시간 운영체제 eRTOS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 eRTOS는 18KB의 풋프린트(footprint)로 동적 전력 관리 기법(Dynamic Power Management)과 장치 전력 관리 기법(Device Power Management)의 저전력 기법이 구현되어 있다. 웨어러블 컴퓨터의 응용프로그램을 실험하여 47%의 전력 소모 감축효과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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