• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1-9
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• 2019

Hard disks, which have long been used as secondary storage in computing systems, are increasingly being replaced by solid state drives (SSDs), due to their relatively fast data input / output speeds and small, light weight. SSDs that use NAND flash memory as a storage medium are significantly different from hard disks in terms of physical operation and internal operation. In particular, there is a feature that data overwrite can not be performed, which causes erase operation before writing. In order to solve this problem, a hot data for frequently updating a data for a specific page is distinguished from a cold data for a relatively non-hot data. Hot data identification helps to improve overall performance by identifying and managing hot data separately. Among the various hot data identification methods known so far, there is a technique of recording consecutive write requests by using a Bloom filter and judging the values by hot data. However, the Bloom filter technique has a problem that a new bit array must be generated every time a set of items is changed. In addition, since it is judged based on a continuous write request, it is possible to make a wrong judgment. In this paper, we propose a method using a counting filter for accurate hot data verification. The proposed method examines consecutive write requests. It also records the number of times consecutive write requests occur. The proposed method enables more accurate hot data verification.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1-9
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• 2021

3D-NAND 플래시 메모리는 평면적 구조인 2D-NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 물리적인 셀 위치에 따라 오류 발생 빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가 증가할수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를 사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 데이터 보호 강도를 제공하므로 물리적 위치에 따라 오류 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 K-means 머신러닝 알고리즘을 통해 군집으로 분류하고, 각 군집마다 차별화된 데이터 보호강도를 적용한다. 본 논문에서는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 내구성 테스트가 끝난 시점에서 측정된 오류 발생 횟수를 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 스트라이프에 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 데이터 보호 강도 제공을 예시로 보인다. 본 논문에서는 기존의 ECC 또는 RAID 방식의 데이터 보호 구조와 비교하여 제안하는 차별화된 데이터 보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있음을 보인다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.17-26
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• 2019

플래시 스토리지 장치의 신뢰성을 향상시키기 위해서 사용되는 기술 중의 하나가 RAID-5 기술이 있다. RAID-5에는 고유한 패리티 업데이트 오버헤드가 있는데, 특히 부분 스트라이프 쓰기에 대한 패리티 오버헤드는 플래시 기반 RAID-5 기술의 중요한 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 RAID-5에서 발생하는 런타임 부분 패리티 오버헤드를 제거하기 위해 효율적인 패리티 로그 아키텍처를 설계하였다. 런타임 동안, 전체 스트라이프 쓰기가 완료될 때까지 부분 패리티가 버퍼 메모리에 유지되며, 스트라이프 쓰기가 완료될 때 패리티는 전체 스트라이프 쓰기로 기록된다. 페리티 로그는 전체 스트라이프 그룹이 데이터 쓰기에 사용될 때까지 메모리에서 유지된다. 이 패리티 로그를 사용하면 갑작스러운 전력 손실로부터 부분 패리티를 복구할 수 있으므로 데이터 손실에도 문제가 발생하지 않는다. 패리티 로그 방법은 작은 패리티 로그 양으로 부분 패리티 쓰기 오버헤드를 제거할 수 있으므로, 같은 신뢰성 수준에서 쓰기 오버헤드를 줄일 수 있다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제15권5호
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• pp.539-545
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• 2015

Deduplication technique can expand the lifespan and capacity of flash memory-based storage devices by eliminating duplicated write operations. The deduplication techniques can be classified into two approaches, i.e., online and offline approaches. We propose an offline deduplication technique that uses a lightweight hash algorithm, whereas the previous offline technique uses a high-cost hash algorithm. Therefore, the memory space for caching hash values can be reduced, and more pages can be examined for deduplication during short idle intervals. As a result, it can provide shorter write latencies compared to the online approach, and can show low garbage collection costs compared to the previous offline deduplication technique.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.17-20
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• 2011

NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치의 내부에는 Flash Translation Layer (FTL)이라는 소프트웨어가 사용되고 있다. FTL은 파일 시스템으로부터 요청되는 논리 주소를 플래시 메모리의 물리 주소로 변환하며 이를 위하여 사상 테이블을 사용한다. 일반적으로 사상 테이블의 빠른 접근을 위하여 사상 테이블은 저장장치 내부의 RAM에 유지한다. 최근 저장 공간의 용량이 커지게 되면서 사상 테이블로 인해 요구되는 RAM의 크기도 커지게 되어 사상 테이블을 플래시 메모리에 저장하고 일부만 RAM에 유지하는 캐싱 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 SAT-c 라는 사상 테이블 캐싱 기법을 제안하고 캐시 교체 알고리즘들의 성능을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권6호
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• pp.383-394
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• 2010

최근 플래시 메모리 기반 SSD(Solid State Disks)는 데이터 처리 속도가 빠르고, 외부 충격에 강하며 전력소모가 작다는 우수한 특성과 함께 그 용량의 증가와 가격 하락으로 인하여 차세대 저장 매체로 부각되고 있다. 하지만 SSD는 하드디스크와는 달리 읽기, 쓰기 및 지우기의 단위 및 수행 시간이 다르며 덮어쓰기가 불가능하다는 특징이 있다. 이 때문에 SSD는 기존의 하드디스크 기반 시스템 상에서는 그 동작의 효율성이 떨어지며, 이를 보완하기 위해 플래시 변환 계층이 설계되었다. 본 논문에서는 플래시 변환 계층의 역할 중 하나인 논리 주소 매핑 기법을 개선하여 SSD의 성능을 높일 수 있는 HAMM(Hybrid Address Mapping Method)를 제안한다. HAMM은 기존에 존재하는 슈퍼 블록 매핑 기법과 블록 매핑 기법의 단점을 보완하고 장점을 살릴 수 있도록 설계된 논리 주소 매핑 기법이다. SSD 시뮬레이터를 제작하여 실험하였으며, 실험을 통하여 HAMM은 같은 크기의 쓰기 버퍼 상에서 슈퍼 블록 매핑 기법에 비해 SSD의 저장공간을 효율적으로 사용하는 것으로 나타났으며, 또한 블록 매핑 기법에 비해 매핑 테이블을 구성하는데 적은 양의 메모리를 사용하면서 비슷한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.208-212
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• 2017

플래시 SSD는 기존 하드디스크에 비해 높은 에너지 효율성, 외부 충격에 강한 내구성, 높은 입출력 처리량 등 여러 장점을 지니고 있다. 따라서 3D-NAND 및 V-NAND 등 단위 용량 당 비용을 획기적으로 개선하는 최신 기술의 등장과 맞물려서, 플래시 SSD가 많은 영역에서 하드디스크를 급격하게 대체하고 있다. 하지만, 주로 하드디스크를 가정하고 개발된 기존 데이터베이스 엔진은 플래시 SSD의 특성 (예를 들어, 내부 병렬성)을 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는, 더 빠른 질의 처리를 위해 플래시 SSD에 내재한 내부 병렬성을 활용하는 방법으로, MySQL InnoDB엔진에서 보조 인덱스(Secondary Index)를 이용한 스캔을 위해 비 동기적 입출력을 활용한 Prefetch 기능을 구현하였다. Prefetching을 사용한 스캔 기법은, 기존 InnoDB엔진의 보조 인덱스 스캔과 비교해서, 데이터 페이지 크기가 16KB일 경우, 약 3배 이상, 데이터 페이지 크기가 4KB일 경우, 약 4.2배 이상 성능 향상을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.126-131
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• 2015

플래시 기반 저장장치가 서버와 데이터 센터에 활발하게 도입됨에 따라 신뢰성이 더욱 중요해지고 있다. 신뢰성을 향상시키는 방법들 중에 한 가지는 정적 마모도 평준화로, 이것은 삭제 횟수를 평준화시켜 결국 저장장치 수명을 향상시킬 수 있다. 하지만 저장장치의 용량이 증가함에 따라 정적 마모도 평준화를 위한 부하도 커지고 있다. 특히 전체 블록에서 최대 또는 최소의 삭제 횟수를 갖는 블록의 검색 비용이 용량의 증가에 따라 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 부하를 줄이기 위해 무작위 선택을 정적 마모도 평준화에 도입한다. 구체적으로 전수 조사 대신, n개의 블록을 무작위로 뽑고 이 중에서 최대 또는 최소 삭제 횟수를 갖는 블록들을 선택한다. 실험 결과 n이 2일 때에도 마모 평준화 효과가 있으며, n이 4 이상이며 전수 조사에 기반한 최적 평준화에 근접하는 결과를 보이는 것을 알 수 있었다. 성능 향상의 효과를 측정하기 위해 실제 보드에 구현을 하였으며, 블록 선택 시간이 3배 이상 향상된 것을 관찰할 수 있었다. 결국 제안 기법은 기존 정적 마모 평균화의 효과를 적은 부하로 얻을 수 있는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.293-300
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• 2016

전통적인 기존의 데이터베이스는 높은 성능을 얻기 위하여 느린 하드 디스크에서 관련된 레코드가 연속적으로 저장되어 있는 레코드 기반 모델을 활용한다. 그러나 읽기 집중적인 데이터 분석 시스템을 위해서는 컬럼 기반 압축 데이터베이스가 월등한 판독 성능으로 인하여 더 적합한 모델이 되고 있으며, 최근 플래시 메모리 SSD가 고속 분석용 시스템에 적합한 저장 매체로 선호되고 있다. 본 논문에서는 세로로 저장하는 컬럼 기반 스토리지 모델을 소개하고, 대용량 데이터웨어하우스 시스템을 위한 새로운 인덱스와 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안된 인덱스 관리 기법은 두 개의 인덱스를 사용하는 비대칭 인덱스 이중화이며, 갱신용 마스터 인덱스와 판독용 컴팩트 인덱스를 활용하여 특히 읽기가 집중된 빅 데이터베이스에서 우수한 검색 성능을 얻는다. 그리고 본 데이터 관리 기법은 관련된 컬럼 압축과 두 개의 플래시 메모리 SSD를 이중화하여 높은 판독 성능과 처리 안정성에 도움을 준다. 고부하 워크로드 조건의 성능 평가 결과를 기반으로, 본 데이터 관리 기법이 기존 기법보다 검색 처리 및 응답 시간 측면에서 더 우수함을 보이고자 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.139-147
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• 2017

In recent years, non-volatile memory express (NVMe), a new host controller interface standard, has been adapted to overcome performance bottlenecks caused by the acceleration of solid state drives (SSD). Recently, performance breakthrough cases over AHCI based SATA SSDs by adapting NVMe based PCI Express (PCIe) SSD to servers and PCs have been reported. Furthermore, replacing legacy eMMC-flash storage with NVMe based storage is also considered for next generation of mobile devices such as smartphones. The Linux kernel includes drivers for NVMe support, and as the kernel version increases, the implementation of the NVMe driver code has changed. However, mobile devices are often equipped with older versions of Android operating systems (OSes), where the newest features of NVMe drivers are not available. Therefore, different features of different NVMe driver implementations are not well evaluated on Android OSes. In this paper, we analyze the response time of the NVMe driver for various Linux kernel version.