In order to utilize NAND flash memory as storage media which does not allow update-in-place and limits the number of block erase count, various garbage collection policies supporting wear-leveling have been investigated. Conventional garbage collection policies require cleaning-index calculation for the entire blocks to choose a block to be garbage-collected to support wear-leveling whenever a garbage collection is required, which results in performance degradation of system. This paper proposes a garbage collection policy which supports wear-leveling using a threshold value, which is in fact a variance of erase counts and by the maximum erase count of all blocks, without calculating the cleaning-index. During garbage collection, the erase cost is minimized by using the Greedy Policy if the variance is less than the threshold value. It achieves wear-leveling by excluding the block with the largest erase count from erase target blocks if the variance is larger than threshold value. The proposed scheme shows that a standard deviation approaches to zero as the erase count of blocks approaches to its upper limit and the measured speed of garbage collection is two times faster than the conventional schemes.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.2
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pp.54-68
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2002
In this paper, We propose a multi-dimensional index structure, called a VA (vector approximate) -tree that constructs a tree with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is the efficient index structure for large amount of multi-dimensional data.
Mobile map services using PDA are prevailing because of the rapid developments of techniques of the internet and handhold devices recently. While the volume of spatial data is tremendous and the spatial operations are time-intensive, the PDA has small size memory and a low performance processor. Therefore, the spatial index for PDA should be small size and efficiently filter out the candidate objects of spatial operation as well. This paper proposes a spatial index far PDA called MHF(Multilevel Hashing File). The MHF has simple structure for storage efficiency and uses a hashing technique, which is direct search method, for search efficiency. This paper also designs a compression technique for MBR. which occupies almost 80% of index data in the two dimensional case. We call it HMBR. Although the HMBR technique reduces the MB\ulcorner size to almost a third, it shows good filtering efficiency because of no information loss by quantization in case of small objects that occupy a major portion. Our experimental tests show that the proposed MHF index using HMBR technique is appropriate for PDA in terms of the size of index, the Number of MBR comparisons, the filtering efficiency and the execution time of spatial operations.
Recently, interest in location-based service (LBS) which utilizes a DBMS in mobile system environment has been increasing, and it is expected to overcome the existing file-based system's limitation in advanced in-vehicle system by utilizing DBMS's advantages such as efficient storage, transaction management, modelling and spatial queries etc. In particular, the road network data corresponds to the most essential domain in a route planning system, which needs efficient management and maintenance. Accordingly, this study aims to develop an efficient graph-based geodata model for topological network data and to support dynamic path computation algorithm based on heuristic approach in mobile LBS system. To achieve this goal, we design a data model for supporting the hierarchy of network, and implement a path planning system to evaluate its performance in mobile LBS system. Last but not least, we find out that the designed path computation algorithm with hierarchical graph model reduced the number of nodes used for finding and improved the efficiency of memory.
Inverted index structures have become the most efficient data structure for high performance indexing of large text collections, especially online index maintenance, In-Place and merge-based index structures are the two main competing strategies for index construction in dynamic search environments. In the above-mentioned two strategies, a contiguity of posting information is the mainstay of design for online index maintenance and query time. Whereas with the emergence of new storage device(SSD, SCRAM), those do not consider a contiguity of posting information in the design of index structures because of its superiority such as low access latency and I/O throughput speeds. However, SSD(Solid State Drive) is not well suited for traditional inverted structures due to the poor random write throughput in practical systems. In this paper, we propose the new efficient online index structure(SPM) for SSD that significantly reduces the query time and improves the index maintenance performance.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.11
no.5
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pp.77-88
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2008
Having observed the restriction of the current Web technology, the semantic Web has been developed, and it now has grown up with the core help of the W3C to a level where it recommends the OWL Web ontology language. Besides, in order to deduce the information out of OWL data, several inference systems have been developed such as Jena, Jess, and JTP. Unfortunately, however, quite few systems can effectively handle recently developed OWL data, and further, due to the limitation of file-based operation, the current inference systems cannot meet the requirements for handing huge OWL data. An efficient method for storing and searching ontology data is essential for ensuring stable information inference processes. In this study, firstly, we proposed a model based on the database management system to transform and store OWL data and to enable deduction process from the database. Secondly, we designed and implemented an effective OWL storing system based on our model. Finally, we compare our system with the previous inference systems through experimental performance analysis.
In recently years, with the growth of social media and the development of mobile devices, the data have been significantly increased. Hadoop has been widely utilized as a typical distributed storage and processing framework. The tasks in Mapreduce based on the Hadoop distributed file system are allocated to the map as close as possible by considering the data locality. However, there are data being requested frequently according to the data analysis tasks of Mapreduce. In this paper, we propose a hot-data replication mechanism to improve the processing speed of Mapreduce according to data access patterns. The proposed scheme reduces the task processing time and improves the data locality using the replica optimization algorithm on the high access frequency of hot data. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing scheme in terms of the load of access frequency.
H.264 SVC(Scalable Video Coding) provides the advantages of low disk storage requirement and high scalability. However, a streaming server or a user terminal has to extract a bit stream from SVC file. This paper proposes a bit stream extraction method which can get the maximum PSNR value while date bit rate does not exceed the available network bandwidth. To do this, this paper obtains the information about extraction points which can get the maximum PSNR value offline and decides the spatial/temporal resolution of a bit stream at run-time. This resolution information along with available network bandwidth is used as the parameters to a bit stream extractor. Through experiment with JSVM reference software, we proved that proposed bit stream extraction method can get a higher PSNR value.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.8
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pp.1818-1824
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2015
Cloud computing draws attention as an application to provide dynamically scalable infrastructure for application, data and file storage. An untrusted remote server can cause a variety of problems in the field of data protection. It may process intentionally or involuntarily user's data operations(modify, insert, delete) without user's permission. It may provide false information in order to hide his mistakes in the auditing process. Therefore, it is necessary to audit the integrity of data stored in the cloud server. In this paper, we propose a new data auditing system that can verify whether servers had a malicious behavior or not. Performance and security analysis have proven that our scheme is suitable for cloud computing environments in terms of performance and security aspects.
Recently, NAND flash memory is being used as the swap device of virtual memory as well as the file storage of mobile systems. Since temporal locality is dominant in page references of virtual memory, LRU and its approximated CLOCK algorithms are widely used. However, cost of a write operation in flash memory is much larger than that of a read operation, and thus a page replacement algorithm should consider this factor. This paper analyzes virtual memory read/write reference patterns individually, and observes the ranking inversion problem of temporal locality in write references which is not observed in read references. With this observation, we present a new page replacement algorithm considering write frequency as well as temporal locality in estimating write reference behaviors. This new algorithm dynamically allocates memory space to read/write operations based on their reference patterns and I/O costs. Though the algorithm has no external parameter to tune, it supports optimized implementations for virtual memory systems, and also performs 20-66% better than CLOCK, CAR, and CFLRU algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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