본 논문은 자체 에디터가 포함된 벡터 기반의 원격교육시스템(FVU)을 개발함으로써 컨텐츠 제작의 편의성을 높이고, 보다 효율적으로 원격교육 매체를 제작할 수 있는 저작도구를 만들고자 하였다. 본 논문에서는 UML을 이용하여 저작도구를 설계하였으며 FVU라 명명하였다. FVU의 VUEditor에서는 강의에 필요한 첫 화면을 구성할 수 있으며, 이렇게 제작된 강의안은 Vector변환을 통해서 VUAuthor로 익스포트(Export)함으로써 파일 사이즈를 감소시키며, 낮은 대역폭을 형성하게 한다. 또한 교수자는 VUEditor에서 이미지 삽입, 도형 그리기, 텍스트 입력, 지우기 등의 작업을 할 수 있으며, VUAuthor에서 교재 제작 과정 중 잘못 그려진 선, 도형 등을 수정할 수도 있도록 설계되었다. 이러한 설계는 결과적으로 이미지 툴이나 파워포인트와 같은 응용 프로그램이 없어도 강의에 필요한 첫화면을 VUEditor 자체적으로 구성할 수 있도록 하였으며, 교수자의 컨텐츠 제작에 편의성을 향상시켰으며, 결과 파일의 크기가 작아지므로 유비쿼터스 무선 환경에서의 원격교육에 적합하도록 네트워크 트래픽의 문제를 다소 해결하였다.
임베디드 시스템에 저장매체로 사용되는 NAND플래시 메모리의 용량이 급격하게 증가하여 부팅 과정에서 파일 시스템을 마운트 하는데 필요한 시간이 점점 길어지고 있다. 특히 갑작스럽게 전원공급이 중단되거나 오류로 인해 비정상적인 종료가 발생하면 복구시간은 더 길어질 수 있으며, 이러한 문제는 실시간 저장 매체로서 활용될 수 있는 플래시 파일 시스템의 가용성을 낮게 하여 신뢰성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 본 논문에서는 플래시 파일 시스템의 가용성을 높이기 위한 빠른 마운트 기법을 제안한다. 제안 기법은 스마트 체크포인팅 알고리즘을 이용하여 체크포인트의 가용성을 높이는 방법이다. 제안된 기법을 NAND 플래시 전용 파일 시스템인 YAFFS2에 구현하였고, 성능 분석 결과 기존의 기법에 비해 쓰기 빈도가 동적인 환경에서 마운트 시간을 최대 30%정도 줄이는 효과가 있었다.
최근에 에너지의 효율성이 좋고 대용량화가 쉬운 낸드 플래시가 센서 노드를 위한 차세대 저장소로 각광을 받고 있다. 현재 대부분의 센서 노드용 파일 시스템은 노어 플래시 기반으로 개발되어 있으며 낸드 플래시에 적용할 수 있는 파일 시스템은 거의 존재하지 않는다. 대용량 낸드 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 파월 시스템의 구축이 요구되지만, 센서 노드는 오직 4-10 KByte의 매우 작은 크기의 메모리를 지원하므로 효율성이 뛰어난 파일 시스템을 구축하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 1 Kbit의 매우 작은 크기의 EEPROM을 부착하여 이러한 메모리 한계를 극복하였으며 자원의 효율성, 대용량의 지원 및 신뢰성을 고려한 새로운 파일 시스템의 설계에 대하여 논한다. 위치를 유지해야 하는 데이터의 위치저장을 위하여 EEPROM을 사용하며 장기간 데이터를 수집할 때 페이지의 갱신을 최소화 할 수 있는 로그 리스트 기반의 페이지 처리 방법에 대해 제안한다. 이는 획기적으로 페이지 갱신 횟수를 줄임으로써 에너지를 절약하고 보다 긴 시간동안 데이터의 수집을 용이하게 만들며 센서 노드의 수명을 증가시킨다.
본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 임베디드 시스템에서 예기치 않은 오류에 대해 데이터 일관성 지원하는 파일 시스템을 제안 한다. 플래시 메모리는 하드디스크에 비해 작고, 내구성, 저 전력, 읽기속도 등 많은 부분에서 장점을 지니고 있어 임베디드 기기에 유리하다. 하지만 제자리 덮어쓰기가 되지 않고 추가적인 연산을 통해 지움 연산을 해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지 로그를 사용하여 시스템의 비정상적인 종료를 판단하고 플래시 메모리의 외부 갱신 쓰기 특징을 이용하여 파일 연산 전후 메타데이터의 타입을 다르게 하여 추가적인 로그 쓰기 연산 없이 파일 연산 중 오류를 판단하고 이전의 데이터로 복구론 할 수 있는 파일 시스템을 제안 한다. 또한 빠른 마운트를 지원 하는 파일 시스템에 복구 기법을 추가하고 마운트 시간을 실험 하였다. 실험 결과 정상적인 종료 시 YAFFS에 비해 $76%{\sim}85%$ 마운트 시간을 감소 시켰고 비정상 적인 종료로 인해 오류 복구를 해야 할 때 마운트 시간은 YAFFS에 비해 $40%{\sim}60%$감소 시켰다. 그리고 파일에 대한 연산 시간도 YAFFS 와 차이가 없었다.
저 전력, 내구성, 소형, 빠른 속도 등의 장점을 가지고 있는 플래시 메모리는 생산 기술 발전에 힘입어 센서 노드, 휴대폰, MP3, PMP등의 소형 전자 제품의 저장장치에서부터 SSD형태로 노트북이나 서버에 이르기 까지 그 활용범위가 더욱 확장되어 가고 있다. 다양한 시스템에서 사용될 수 있는 플래시 메모리의 특성상 이에 저장된 데이터의 호환성은 중요한 고려사항이다. 이를 위해 플래시 메모리의 고유한 특성을 숨기고 일반적인 블록장치로 에뮬레이션 해주는 소프트웨어인 FTL과 FAT 파일시스템이 플래시 메모리 관리를 위한 사실상 표준 소프트웨어로써 사용되고 있다. 그러나 범용 컴퓨터를 기반으로 개발된 FTL과 FAT 파일시스템을 열악한 하드웨어로 구성된 시스템에서 구동하는 경우 많은 제약이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 제약사항을 극복하기 위해 최소한의 파일시스템 기능을 제공하는 FAT 표준 호환 FTL을 제안한다. 제안된 기법은 리눅스 운영체제에 동적으로 적재 가능한 모듈형태로 구현되었으며, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법 대비 32%의 메모리 공간을 절약할 수 있으며, 동시에 완벽한 FAT 호환성을 제공함을 확인할 수 있었다.
기존의 2차원 그래픽스 환경에서는 비트맵이나 래스터 위주의 연산들이 주가 되었지만, 최근에는 범위성(範圍性, scalability)을 지원하기 위해서, 임베디드 시스템과 웹 브라우저를 중심으로 2차원 스케일러블 벡터 그래픽스 기능(scalable vector graphics feature)을 제공하고 있다. 현재는 Flash, SVG 등이 활발히 사용되고 있으며, 이를 지원하기 위한 하위 라이브러리 표준으로는 크로노스 그룹(Khronos Group)의 OpenVG가 실질적 API 표준(de facto API standard)의 역할을 담당하고 있다. 이 논문에서는 OpenVG 표준의 구현 결과인 AlexVG의 설계 및 구현 과정, 최종 결과를 제시한다. AlexVG의 구현은 설계 당시부터 또다른 실질적 표준인 SVG-Tiny와의 연계를 염두에 두었고, 현재 OpenVG의 응용 프로그램들은 물론이고, SVG-Tiny 표준에 따른 미디어 파일들을 재생할 수 있는 능력을 제공한다. 제공하는 기능 면에서 본다면, AlexVG는 OpenVG 적합성 검사(conformance test)를 100% 통과하였으며, SVG-Tiny 적합성 검사의 그래픽스 관련 부분도 100% 통과하였다. 성능 면에서는 자원의 제한이 심한 휴대용 기기들과 임베디드 기기들에서의 효율성에 초점을 맞추었다. 그 결과로, 기존의 참조 구현(reference implementation)에 비하여 획기적인 속도 향상을 가져 왔으며, 특히 ARM 등의 저성능 CPU에서도 다른 라이브러리나 하드웨어 지원 없이 우수한 실행 속도를 보이고 있다.
SSD는 이미 할당된 페이지에 대한 제자리 덮어쓰기가 불가능하므로 쓰기 연산이 있을 때마다 새로운 클린 페이지로의 대체가 필요하다. 이 문제를 지원하기 위해 SSD는 운영체제의 파일시스템에서 관리하는 논리 페이지를 현재 할당된 물리 페이지로 매핑하는 플래시 변환 계층인 FTL을 내부에 둔다. 쓰기 연산으로 버려진 SSD 페이지는 초기화 작업을 거쳐 재활용되어야 하는데, 그 횟수에 제한이 있기 때문에 FTL은 기본인 페이지 매핑 기능 외에 쓰기 횟수를 줄일 수 있는 캐시 기능을 제공한다. 이 연구에서는 쓰기 횟수를 줄이기 위한 FTL의 캐시 방법론에 집중하여 관련된 알고리즘들을 분석하고, 쓰기 전용 캐시 전략을 제안한다. 시뮬레이터를 사용하여 쓰기 전용 캐시를 실험한 결과 최대 29%의 개선 효과를 보였다.
본 논문은 ECC(error correcting code)의 오버헤드를 고려한 패리티의 저장 정책 및 그에 따른 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제안한다. 일반적인 낸드 플래시 메모리의 용법은 데이터 영역과 스페어 영역을 분리하는 것이다. ECC 패리티는 낸드 플래시 메모리에 데이터가 입력될 때 생성된다. 일반적으로 ECC의 메시지 길이는 낸드 플래시 메모리의 한 페이지 보다 작기 때문에, 각 메시지의 패리티를 모두 모아 스페어 영역에 저장하게 된다. 읽기 동작 시에는 데이터 영역에 이어 스페어 영역의 ECC 패리티까지 모두 읽은 후에 ECC 처리를 통한 데이터 정정이 가능하다. 이 때 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 데이터/스페어 영역의 구분없이 ECC 처리된 데이터와 패리티를 연속으로 저장하는 분산형 정책을 사용하였다. 제안된 분산형 정책과 기존의 수집형 정책의 오버헤드를 설계적인 측면과 타이밍 측면으로 분석하고, 그에 맞는 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제시한다. 페이지의 크기에 따른 액세스 시간을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과, 읽기 동작 시, 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 짧았고 페이지의 크기가 커질수록 감소율이 컸다. 실험에 사용된 16KB의 페이지 크기를 갖는 낸드 플래시 메모리의 경우 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 13.6% 감소하였다. 이는 4GB 크기의 영상 파일을 읽을 때 약 1분가량의 시간이 단축되는 효과를 얻을 수 있다. 또한 읽기 동작이 많은 SSD(solid state drive)의 특성 상 전반적인 시스템의 성능 향상을 기대할 수 있다.
언어 학습 콘텐츠에서 공통적으로 가질 수 있는 문제점들을 분석하고 문제점에 대하여 음성 패턴인식기술을 적용하여 기존의 문제점을 해결하였다. 언어 학습 콘텐츠의 첫 번째 문제점은 온라인 학습 자세이다. 수업 진행은 되었지만 다른 웹 페이지를 열어 게임을 하는 등 학생들의 집중력은 떨어졌다. 두 번 째 문제점은 Speaking 학습 과정을 만들었지만 실제로 따라 읽는지 판단할 수가 없었다. 세 번 째 문제점은 학습 관리 시스템에 의한 기계적 진행이 아니라 선생님들의 평가에 의해 잘하는 학생들과 못하는 학생간의 학습 진행에 차이를 둘 필요가 생겼다. 마지막으로 가장 큰 문제는 기존에 만들어 놓은 콘텐츠들은 그대로 유지되면서 위의 문제들을 해결할 수 있어야 했다. 이러한 배경 하에 음성 패턴인식기술은 말하기 학습 전용 학습 프로그램으로 학습 진행을 위한 음성인식은 물론 학습 자체를 위한 음성인식 기능들을 모두 가지고 있으며 인식 절차에 사용된 학습자의 발화 데이터를 원하는 형태의 오디오 파일로 변경하여 서버의 특정 위치로 전송하거나 SQL서버에 등록할 수도 있으며, 또한 컴포넌트이기 때문에 그 어떠한 시스템이나 프로그램이라도 모두 적용 가능하고 이미 만들어진 콘텐츠 전체를 손상시키지 않고 쉽게 삽입하여 새로운 기능들을 사용할 수 있었다. 본 논문으로 교육 방식을 보다 인터렉티브하게 바꾸어 적극적인 수업참여가 되도록 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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