플래시 메모리는 크기가 작고, 적은 전력을 사용하며 충격에 강하기 때문에 MP3 플레이어, 핸드폰, 디지털 카메라와 같은 휴대용 기기에서 저장장치로 널리 사용되고 있다. 플래시 메모리의 많은 장점 때문에 개인용 컴퓨터 및 노트북에서 사용되는 저장장치인 하드디스크를 플래시 메모리로 대체하고자 하는 연구도 진행되고 있다. 플래시 메모리는 덮어쓰기가 허용되지 않으며 읽기/쓰기의 기본 단위와 삭제의 기본 단위가 다르기 때문에 FTL(Flash Translation Layer)라는 플래시 변환 계층을 사용한다. 최근에는 기존의 플래시 메모리와 다른 물리구조와 특성을 갖는 대블록 플래시 메모리가 등장하여 기존의 FTL을 그대로 사용하게 되면 플래시 메모리를 효율적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 기존의 FTL 중 가장 좋은 성능을 내는 FAST(Fully Associative Sector Translation)을 기반으로 데이타블록 내에서 페이지단위 사상을 적용하여 대블록 플래시 메모리의 특성에 맞는 FTL 기법을 제안한다.
플래시 메모리는 비 휘발성(non-volatility), 빠른 접근 속도, 저전력 소비, 그리고 간편한 휴대성 등의 장점을 가지므로 최근에 많은 임베디드 시스템에서 많이 사용되고 있다 그런데 플래시 메모리는 그 하드웨어 특성상 플래시 변환 계층(FTL. flash translation layer)이라는 시스템 소프트웨어를 필요로 한다. 이 FTL의 주요 기능은 파일 시스템으로부터 내려오는 논리 주소를 플래시 메모리의 물리 주소로 변환하는 일이다. 본 논문에서는 STAFF(State Transition Applied Fast Flash Translation Layer)라 불리는 FTL 알고리즘을 제안한다. 기존의 FTL 알고리즘에 비하여 STAFF는 적은 메모리를 필요로 하면서 기존 일반 방법인 블록 사상 방법에 비하여 5배 정도 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 FTL 알고리즘과 STAFF의 성능 비교를 보였다.
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.
낸드 플래시는 기존의 하드디스크와 다르게 지움 연산이 필요하고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있어 플래시 전환 계층(FTL: Flash Translation Layer)을 사용한다. 하지만 플래시 전환 계층을 이용하는 방법은 사상 테이블의 사용에 따른 메모리 소비량이 많은 단점이 있어서 최근에는 사상 테이블을 사용하지 않는 색인 구조에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 연구들은 사상 테이블을 사용하지 않는 시스템에서 발생되고 있는 업데이트 파생문제를 해결하여야 한다. 논문에서는 이러한 업데이트 파생문제를 효과적으로 해결하고자 CL-트리(Cache List Tree)라 명명된 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 기법은 메모리상에 쓰기 연산이 이루어진 노드들의 주소를 다중 리스트로 이루어진 CL-트리에 저장함으로써, 추가적인 쓰기 연산을 줄일 뿐만 아니라 자주 접근되는 노드에 대하여 빠르게 접근할 수 있기 때문에 탐색 측면에서도 뛰어난 성능을 보인다. 성능평가 결과 제안하는 CL-트리 구조는 작업 수행 속도에서 기존의 B+ 트리와 주요 관련 연구에 비해 삽입 속도는 최대 173%, 탐색 속도는 179% 향상되었음을 보였다.
최근 플래시 메모리가 디지털 기기의 저장장치로 널리 사용됨에 따라 플래시 메모리에서 디지털 증거를 분석하기 위한 디지털 포렌식의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 플래시 메모리에 저장되어 있는 파일을 효율적으로 복구하는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법을 플래시 메모리에 그대로 적용하기에는 너무나 비효율적이다. 덮어쓰기 불가능과 같이 플래시 메모리는 하드 디스크와 전혀 다른 특성을 가지기 때문이다. 본 논문에서 디지털 포렌식을 지원하기 위한 플래시 메모리를 잘 이해하는 파일 복구 기법을 제안한다. 첫째, 플래시 메모리 저장장치로부터 복구 가능한 모든 파일들을 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이것은 플래시 메모리의 쓰기 연산을 담당하는 FTL(Flash Translation Layer)의 메타데이터를 최대한 활용한다. 둘째, 복구 대상 파일들 중에서 특정 파일을 효율적으로 복구할 수 있는 기법을 제안하며, 이를 위해 FTL의 사상 테이블의 위치 정보를 이용한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에 제안하는 기법이 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법보다 우수함을 보인다.
최근 NAND 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성, 작은 부피, 가벼운 무게 등으로 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 이런 플래시 메모리는 데이타를 기록하기 전에 기존의 데이타 영역이 지워져 있어야 한다는 제약이 있으며, 비대칭적인 읽기, 쓰기, 삭제 연산의 처리속도 각 블록당 최대 소거 횟수 제한과 같은 특징들을 지닌다. 위와 같은 단점을 극복하고 NAND플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위하여. 다양한 플래시 전환 계층 제안되어 왔다. 기러나 기존의 플래시 전환 계층들은 Hot data라 불리는 빈번히 접근되는 데이타에 의해서 잦은 겹쳐쓰기 요구가 발생되며, 이는 급격한 성능 저하를 가져 온다. 본 논문에서는 Hot data 검출기를 이용하여, 매우 적은 양의 데이타인 Hot data를 검출한 후, 검출된 Hot data는 섹터사상 기법을 적용시키고, 나머지 데이타인 Cold data는 로그 기반 블록 사상 기법을 적용시키는 적응형 플래시 전환 계층(AFTL)을 제안한다. AFTL은 불필요한 삭제, 쓰기, 읽기 연산을 최소화시켰으며, 기존의 플래시 전환 계층과의 비교 측정을 통하여 성능의 우수성을 보인다.
플래시 메모리는 비휘발성이며 시스템에 전원이 없는 상태에서도 데이터를 유지할 수 있는 특성을 가지는 메모리이다. 게다가 빠른 접근 시간과 저전력 소비, 충격에 강하고, 작은 크기와 매우 가벼운 특성을 가진다. 가격이 점차 낮아 지고 용량이 증가함에 따라 플래시 메모리의 활용도는 가전제품, 내장형 시스템, 그리고 이동 단말기 등에 널리 사용되고 있는 추세이다. 이러한 플래시 메모리를 구동함에 있어서 필수적인 소프트웨어인 FLT이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 블록 매핑 알고리즘의 가장 큰 단점을 극복하기 위한 새로운 FTL 알고리즘을 제안한다. 핵심적인 사항은 기존의 블록 매핑 테이블에 추가하여 작은 램 메모리를 이용하여 섹터 위치를 바로 알 수 있는 인텍스 블록 매핑 테이블을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 FTL은기존의 하이브리드 매핑과 비교했을 때 수행 시간을 평균45%정도 줄이는 효과를 얻을 수 있었으며, 메모리 사상 요구량에 대해서 약 12% 줄이는 효과를 얻을 수 있었다.
플래시 메모리는 전력 소모가 작고 충격과 진동에 강하며 크기가 작다는 특성 때문에 최근 노트북이나 UMPC(Ultra Mobile PC)와 같은 이동 컴퓨팅 시스템에서 하드디스크를 대체할 대용량 저장 매체로서 주목 받고 있다. 플래시 메모리에 기반한 저장 장치는 일반적으로 랜덤 읽기 성능이나 순차 읽기, 순차 쓰기 성능이 매우 좋은데 비해, 덮어쓰기가 불가능한 플래시 메모리의 물리적인 제약으로 인하여 소량의 랜덤 쓰기 성능은 떨어진다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 특징을 갖는 SSD(Solid State Disk) 아키텍처를 제안하였다. 첫 번째로 비휘발성 이면서도 SRAM과 동일한 인터페이스로 덮어쓰기가 가능한 작은 크기의 FRAM(Ferroelectric RAM)을 NAND 플래시 메모리와 함께 사용하여 소량 쓰기 오버헤드를 최소화하였다. 두 번째, 호스트 쓰기 요청들도 소량 랜덤 쓰기와 대량 순차 쓰기로 분류하여 각각에 대해 최적의 쓰기 버퍼 관리 방법을 적용하였다. 평가 보드 상에서 SSD 프로토타입을 구현하고 PC 사용 환경의 워크로드에 기반한 벤치마크를 이용하여 성능을 평가해 본 결과 랜덤 패턴을 보이는 워크로드에서는 하드디스크나 기존의 상용 SSD들에 비해 처리율(throughput) 측면에서 3배 이상의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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