요구 페이징 방식의 가상메모리 시스템에서 페이지 참조 스트링에 따른 페이지 교체 알고리즘의 성능평가를 위한 시뮬레이션을 개발한다. 참조 집약성을 기반으로 워킹세트(working set) 모델을 수정한 MWS 교체 알고리즘을 제안하였고 다양한 교체 알고리즘(FIFO, SC, LFU, LRU, Rand)들과 비교 실험한 결과 MWS는 발생 페이지 부재 수 측면에서 다른 교체 정책 보다 성능이 우수하였다.
페이징 기법의 효율성은 어떠한 페이지 교체 기법을 쓰느냐에 따라 결정된다. LRU 기법은 작업 부하의 변화에 잘 적응하여 많은 경우 좋은 성능을 보인다. 그러나 참조의 횟수에 대한 정보를 이용하지 못한다. LFU 기법은 지역성을 가지는 참조 패턴이 발견되면 좋은 성능을 발휘한다. 그러나 작업 부하가 변하는 경우 이에 적응하지 못한다. 여러 응용에 대해 참조 패턴을 분석하여 보면 참조되는 페이지는 최근성과 참조 횟수에 의해 가치가 결정되며, 따라서 LRU나 LFU 기법 한 가지만으로 페이지 교체 정책을 최적화 시킬 수 없다. 본 논문에서는 LRU 기법과 LFU 기법을 결합한 새로운 교체 기법을 제안한다. 이 교체 기법에서는 LRU 리스트와 LFU 리스트를 결합하여 사용함으로써 참조 시간뿐만 아니라 참조 횟수를 이용하여 페이지들을 교체한다. 트레이스 기반 모의 실험에서는 제안 기법의 순수 LRU 기법보다 나은 성능을 보일 때가 있다.
우리는 기존 연구에서 NAND Flash Memory의 실시간 멀티 태스크 환경에서 응용프로그램의 실시간성을 보장하기 위한 페이지 교체 방법인 "mRT-PLRU(Multi-tasking Real-Time constrained combination of Pinning and LRU)"를 완성하였다. 이 페이지 교체 정책은 응용프로그램이 목표치보다 높은 확률도 데드라인을 만족 할 수 있도록 하기 위해서 응용프로그램의 코드페이지 프로파일링 작업이 우선시 되어야 한다. 하지만 응용프로그램 안에는 코드페이지 뿐만 아니라 데이터 페이지도 존재하고 있다. 이 논문은 이 부분에 주목하여, 기존의 코드페이지 프로파일링을 데이터 페이지 프로파일링까지 확장하였고, 프로파일링 결과물을 이용하여 mRT-PLRU 페이지 교체 정책을 데이터 페이지까지 다룰 수 있도록 개선된 방식을 제시한다.
실시간 시스템의 중요성이 높아짐에 따라 실시간 시스템의 성능 향상을 위한 다양만 방법들이 연구기어 왔다. 된 논문에서는 실시간 시스템에서 가상 페이지 시스템을 통해 메모리를 관리할 때 기존의 LRU 방식에 의한 메모리 교체 방법 대신 실시간 프로세스 스케줄링과 유사한 실시간 메모리 교체 기법을 제안하였다. 실시간 메모리 교제 기법은 가장 오래 전에 사용된 페이지를 먼저 교체하는 LRU 방식의 메모리 교체 기법 대신 실시간 프로세스의 마감 시간 또는 주기를 기반으로 페이지를 교체함으로써 시간제약성을 준수할 가능성을 높인다. 시뮬레이션을 통해 성능을 평가만 결과 실시간 메모리 교체 기법을 통해 실시간 프로세스의 마감 시간 성공 가능성이 높아짐을 확인하였다.
본 논문은 PCM을 가상메모리 스왑 장치로 사용하는 시스템을 위한 새로운 페이지 교체 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메모리 내의 각 페이지에 대한 수정 정도를 고려해서 교체 대상 페이지를 선정하며 이를 통해 PCM에 발생시키는 쓰기량을 줄인다. 즉, 제안하는 기법은 페이지의 수정 정도를 서브페이지 단위로 관리하고 최근에 사용되지 않은 페이지 중 수정된 서브페이지의 수가 최소인 페이지를 교체한다. 트레이스를 이용한 재현 실험을 통해 제안한 기법이 기존 CLOCK 알고리즘 대비 평균 22.9% 최대 73.7%의 PCM 쓰기량을 절감함을 확인하였다. 또한 PCM의 수명과 에너지 소모율을 각각 평균 49.0%와 3.0% 개선함을 보였다.
자주 접근되는 데이터에 대해서 빠른 접근을 보장하기 위해 사용되는 임시저장소인 캐쉬는 컴퓨터 시스템 내에서 다양한 계층에 존재하며, 이러한 캐쉬 저장 공간 내에서 효율적으로 데이터를 관리하기 위해 다양한 페이지 교체 알고리즘들이 연구되어 왔다. 대부분의 페이지 교체 알고리즘들은 얼마나 최근에 데이터가 접근 되었는가 또는 얼마나 자주 접근되었는가를 바탕으로 향후 다시 접근될 것 같은 데이터들을 캐쉬 안에 유지하는 휴리스틱 방법을 취하고 있다. 이러한 컴퓨터 내에서의 데이터의 인출 과정은 인간의 기억 인출 과정과 유사하며, 인간의 기억 인출 과정 역시 캐쉬 구조처럼 기억이 얼마나 최근에 그리고 자주 인출되었는가에 의해 그 기억 인출의 확률과 인출속도가 결정된다는 것이 최근 연구에 의해서 밝혀진바 있다. 본 연구에서는 인간의 기억 인출 과정에서의 과거 해당 기억에 대한 인출 기록들의 최근성과 빈도가 인출 확률에 영향을 미치는 관계를 분석하고 이를 페이지 교체 알고리즘에 응용하여 기존의 페이지 교체 알고리즘의 성능을 개선하였다. 또한, 실험을 통해 제안하는 페이지 교체 알고리즘이 기존에 데이터베이스 버퍼 캐쉬에서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 LRFU보다 파라미터에 민감하지 않고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
가상메모리 시스템에서 페이지 부재(page fault)를 최소화하기 위해서는 미래에 사용될 페이지를 미리 예측하는 것이 중요하다. 미래에 사용될 페이지는 이미 입력된 페이지들의 패턴 분석을 통해 예측 가능하며 이를 통해 시스템 성능을 최대화 할 수 있는 페이지 교체 정책(page replacement policy)에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 동일한 교체 우선권을 가지는 페이지들 간의 예측 적중률을 높이기 위하여 기존의 NUR(not used recently) 정책에 참조횟수 비트를 추가하여 우선 순위를 판단하는 방법을 제안한다. 제안하는 정책은 C 언어를 기반으로 모델링 되었으며 시뮬레이션 결과 페이지 프레임의 크기와 무관하게 기존의 정책들에 비해 성능이 향상됨을 확인하였다.
운영체제 교과목은 운영체제의 구성 요소와 동작 방식에 관련된 복잡하고 추상적인 개념들을 다루는 교과목이지만, 대부분 교재 위주의 이론 수업으로 진행되어 왔다. 따라서 강의 내용에 대한 이해를 돕고 흥미 유발을 위해 교육용 도구의 활용이 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 운영체제의 기억장치 관리 정책에 속하는 페이지 교체 알고리즘들의 올바른 이해를 돕기 위해 페이지 교체 과정을 시각적으로 보여주는 웹 기반의 페이지 교체 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 구현된 시뮬레이터를 운영체제 수업에 활용한 후 2010학년도와 2011학년도 수강생들의 학업 성취도를 측정하고 t-검증으로 분석한 결과는 페이지 교체 알고리즘에 대한 시험 문제 정답률과 교과목 성적의 차이가 유의한 것으로 분석되었다. 또한 관련분야 지식 습득에 대한 기여도와 시뮬레이터를 활용하는 수업 방식에 대한 만족도 설문조사를 통해 구현된 시뮬레이터가 교과목에 대한 흥미를 유발하고 학습 내용에 대한 이해도를 증진시키는 교육용 도구로 유용함을 확인하였다.
최근에 낸드 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성 등의 특성으로 인하여 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 디스크 기반의 저장 장치와는 달리 비대칭적인 읽기, 쓰기, 소거 연산의 처리 속도를 가지고 있고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있다. 따라서 디스크 기반 시스템의 버퍼 교체 정책은 플래시 메모리 기반의 시스템에서 좋은 성능을 보이지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 플래시 메모리 기반의 버퍼 교체 정책이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 디스크 기반의 저장 장치에서 우수한 성능을 보인 CLOCK-Pro를 낸드 플래시 메모리의 특성을 고려하여 개선한 CLOCK-NAND를 제안한다. CLOCK-NAND는 CLOCK-Pro의 알고리즘에 기반하며, 추가적으로 페이지 접근 정보를 효율적으로 활용하기 위한 새로운 핫 페이지 변경을 한다. 또한, 더티인 핫 페이지에 대해 콜드 변경 지연 정책을 사용하여 쓰기 연산을 지연하며, 이러한 새로운 정책들로 인하여 낸드 플래시 메모리에서 쓰기 연산 횟수를 효율적으로 줄이는 우수한 성능을 보인다.
운영체제의 가상 메모리 시스템에 적용할 페이지 교체 정책은 요구 페이징 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 대표적인 메모리 페이지 교체 정책으로는 LRU와 LFU가 있다. LRU 정책은 많은 경우에 좋은 성능을 보이며 시스템 부하 변화에 잘 적응하지만, 자주 참조되는 페이지와 가끔 참조되는 페이지를 구별하지 못한다. LFU 정책은 참조 횟수가 가장 작은 페이지를 교체하는 기법으로, 과거의 모든 참조를 반영하지만 이전에 참조된 페이지와 최근에 참조된 페이지를 식별하지 못한다. 따라서 LFU는 변화하는 작업 부하에 잘 적응하지 못한다. 본 논문에서는 먼저 8개의 응용에 대해 메모리 참조 패턴을 분석하여 보았다. 그 참조 패턴을 보면 어떤 경우에는 최근에 참조된 페이지가 계속 참조되며, 또 다른 경우에는 자주 참조되는 페이지가 계속 참조되는 경향이 있다. 즉, 응용에 의해 참조되는 메모리 페이지는 최근성과 참조 횟수 모두에 의해 가치가 결정되며, LRU나 LFU 정책 한 가지만으로는 페이지 교체 정책을 최적화하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 LRU 기법과 LFU 기법을 결합한 새로운 교체 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 페이지 리스트를 LRU 리스트와 LFU 리스트를 나누어 관리하는데, 이 두 리스트에서는 각각 최근성과 참조 횟수를 기반으로 페이지 리스트 순서가 유지된다. 과거에 자주 참조되었던 페이지가 LRU 정책에 의해 교체되어 빠져나가는 경우를 LFU 정책 병행 사용을 통해 줄임으로써, 최근성 가치에 의해 참조 횟수 가치가 훼손되는 경우를 줄인다. 트레이스-기반 시뮬레이션 결과, 제안 기법이 이전에 알려진 페이지 교체 기법보다 좋은 성능을 보일 때가 있음을 확인하였는데, 특히, 과거에 자주 참조했던 페이지를 일정 시간 경과한 후에 다시 참조하는 패턴을 보이는 응용들에서 제안 기법이 기존의 기법들보다 우수하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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