• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.133-142
• /
• 2009

최근 무선 인터넷이 발전하고 모바일 단말기 사용이 증가함에 따라 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 증가되고 있으며, 모바일 단말기 환경에서 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 공간 데이타를 저장 및 관리하는 공간 인덱스의 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 플래시 메모리는 모바일 단말기에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 저장하기 위한 보조 저장 장치로 많이 사용된다. 그러나 플래시 메모리에 기존 공간 인덱스를 그대로 적용할 경우 빈번한 노드 갱신에 의한 쓰기 연산 증가로 인덱스 성능이 저하된다. 이러한 문제점을 해결하고자 최근 플래시 메모리 기반 공간 인덱스가 연구되고 있지만 버퍼와 플래시 메모리의 공간 활용도가 낮아 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 플래시 메모리 기반 공간 인덱스들의 문제점을 해결하기 위해 노드 압축 기법과 쓰기 연산 지연 기법을 적용한 FR-Tree(Flash-Memory based R-Tree)를 제안하였다. FR-Tree의 노드 압축 기법은 공간 데이타의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 상대 좌표값과 MBR 크기 값을 이용해 압축함으로써 플래시 메모리의 공간 활용도를 높였다. 그리고 쓰기 연산 지연 기법은 공간 데이타의 삽입, 갱신, 삭제시 플래시 메모리에 저장된 공간 인덱스에 바로 반영하지 않고 버퍼에 임시적으로 저장한 후 일괄적으로 플래시 메모리에 반영하여 플래시 메모리의 쓰기 연산 횟수를 줄였다. 특히, 버퍼내 동일한 공간 데이타들의 중복 저장을 방지하여 버퍼의 공간 활용도를 높였다. 마지막으로, 본 논문에서는 다양한 성능 평가를 통해 FR-Tree가 플래시 메모리에서 기존 공간 인덱스들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제32권4호
• /
• pp.177-185
• /
• 2005

최근 휴대용 정보기기의 사용이 급증함에 따라 NAND형 플래시메모리를 시스템의 보조기억장치로 사용하는 사례가 급증하고 있다. 하지만, 전통적인 보조기억장치인 하드디스크에 비해 NAND형 플래시메모리는 단위 공간당 비용이 수십배 가량 높아 저장 공간의 효율적인 관리가 필요하다 저장 공간을 효율적으로 사용하게 하는 대표적인 방법으로 데이타 압축 기법이 있다. 하지만, NAND형 플래시메모리에서는 압축 기법의 적용이 쉽지 않다. 이는 NAND형 플래시메모리가 페이지 단위 입출력만을 지원하여 압축 데이타가 플래시 페이지보다 작은 경우 내부 단편화 현상을 발생시켜 압축의 이득을 심각하게 감쇄시키기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 작은 크기의 압축 데이타를 쓰기 버퍼를 통해 그룹화한 후 하나의 플래시 페이지에 저장하는 플래시 압축 계충을 설계하고 성능을 평가한다. 성능평가 결과 제안하는 플래시 압축 계층은 플래시메모리의 저장 공간을 $40\%$ 이상 확장하며 쓰기 대역폭을 크게 개선함을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제10권3호
• /
• pp.26-34
• /
• 2018

In this paper, we propose a scheduling scheme that can efficiently serve I/O requests having deadlines in flash storage. The I/O requests with deadlines, namely, real-time requests, are assumed to be issued for streaming services of continuous media. Since a Web-based streaming server commonly supports downloads of HTMLs or images, we also aim to quickly process non-real-time I/O requests, together with real-time ones. For this purpose, we adopt the well-known rate-reservation EDF (RR-EDF) algorithm for determining scheduling priorities among mixed I/O requests. In fact, for the use of an EDF-style algorithm, overhead of task's switching should be low and predictable, as with its application of CPU scheduling. In other words, the EDF algorithm is inherently unsuitable for scheduling I/O requests in HDD storage because of highly varying latency times of HDD. Unlike HDD, time for reading a block in flash storage is almost uniform with respect to its physical location. This is because flash storage has no mechanical component, differently from HDD. By capitalizing on this uniform block read time, we compute bandwidth utilization rates of real-time requests from streams. Then, the RR-EDF algorithm is applied for determining how much storage bandwidth can be assigned to non-real-time requests, while meeting deadlines of real-time requests. From this, we can improve the service times of non-real-time requests, which are issued for downloads of static files. Because the proposed scheme can expand flexibly the scheduling periods of streams, it can provide a full usage of slack times, thereby improving the overall throughput of flash storage significantly.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.509-514
• /
• 2009

본 논문에서는 DDR-1 메모리와 PCI-e 인터페이스를 이용하는 256 GB DRAM 기반의 SSD 스토리지를 설계 분석하였다. SSD는 주 저장매체로써 DRAM 이나 NAND Flash 를 사용하는 스토리지로써 메모리칩으로부터 직접 데이터를 처리할 수 있기 때문에 종래의 HDD의 기계적인 처리속도보다 매우 고속인 장점이 있다. 설계된 DRAM 기반 SSD 시스템은 복수 개의 RAM 디스크를 데이터 저장매체로 사용하며, PCI-e 인터페이스 버스를 각 메모리디스크의 통신 경로로 사용하여 고속의 데이터 처리가 가능한 구조이다. 실험을 위하여 UNIX 및 Windows/Linux 서버, SAN Switch, Ethernet Switch를 이용한 실험시스템을 구성하고 IOmeter 를 이용하여 IOPS(Input output Per Second)와 대역폭 성능을 측정하였으며 측정결과에서 DDR-1 SSD는 470,000의 IOPS와 800MB/sec로 HDD 나 Flash-based SSD 에 비하여 높은 대역폭이 나타남을 확인하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.44-50
• /
• 2021

최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제14권1호
• /
• pp.95-104
• /
• 2022

A TPR-tree is a well-known indexing structure that is developed to answer queries about the current or future time locations of moving objects. For the purpose of space efficiency, the TPR-tree employs the notion of VBR (velocity bounding rectangle)so that a regionalrectangle presents varying positions of a group of moving objects. Since the rectangle computed from a VBR always encloses the possible maximum range of an indexed object group, a search process only has to follow VBR-based rectangles overlapped with a given query range, while searching toward candidate leaf nodes. Although the TPR-tree index shows up its space efficiency, it easily suffers from the problem of dead space that results from fast and constant expansions of VBR-based rectangles. Against this, the TPR-tree index is enforced to update leaf nodes for reducing dead spaces within them. Such an update-prone feature of the TPR-tree becomes more problematic when the tree is saved in flash storage. This is because flash storage has very expensive update costs. To solve this problem, we propose a new Bloom filter based caching scheme that is useful for reducing updates in a flash TPR-tree. Since the proposed scheme can efficiently control the frequency of updates on a leaf node, it can offer good performance for indexing moving objects in modern flash storage.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.47-58
• /
• 2005

플래시 메모리는 NOR 형과 NAND 형의 플래시 메모리 형태로 구분 할 수 있다. NOR 형태의 플래시 메모리는 빠른 읽기 속도와 Byte I/O 형태를 지원하기 때문에 ROM BIOS 와 같은 코드저장용으로 개발되어 진다. NAND 형태의 플래시 메모리는 NOR 형태의 플래시 메모리 보다 값이 싸고 임베디드 리눅스 시스템의 대용량 처리 장치 등에서와 같이 폭 넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 NAND 형태의 플래시 메모리를 이용하여 시스템의 성능을 저하 시키는 Swapping을 감소시키고, 수행시간을 보장할 수 있는 플래시 메모리 Swapping 알고리즘을 제안하여, 임베디드 시스템을 기반으로 하는 파일시스템을 설계한다. 실험과 플래시 파일 시스템 구현을 통하여 임베디드 시스템에서 요구하는 NAND 형 플래시 파일 시스템의 성능을 개선한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권12호
• /
• pp.1199-1203
• /
• 2010

컴퓨터 시스템에서 Host와 저장장치간의 데이터 이동은 섹터를 기본 단위로 하고 있는데, 섹터 사이즈는 시스템마다 다른 가변적인 크기일 수 있다. 낸드 플래시 메모리는 구조상 페이지 사이즈와 섹터 사이즈 사이의 상관관계에 있어서, 섹터 사이즈가 낸드 플래시 메모리를 관리하는 방식에 상당한 영향을 미친다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리 기반의 저장장치에서 효율적인 다중 섹터 사이즈를 지원하는 FTL 매핑 관리 기법을 제안하고, 그 관리 방법과 성능에 관하여 분석하여 본다. 본 논문에서 제안한 방식에 의하면 다중 섹터를 지원하는 낸드 플래시 메모리 저장장치를 효율적으로 관리하여 줄 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.93-100
• /
• 2017

최근 사회 관계망 서비스, 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지 시스템 등의 분야에서 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 환경에서 최근 산업계 및 학계에서는 고성능 플래시 SSD를 위한 NVMe 규약을 만들었고, NVMe 규약을 따르는 고성능 플래시 SSD는 현재 시장에서 구할 수 있다. 본 논문에서는 NVMe 플래시 SSD를 이용하여 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등에서 많이 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 저장 장치는 삼성전자가 최근에 개발한 NVMe 기반 플래시 SSD이며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 3.5GB/s 이다. NoSQL 데이터베이스는 MongoDB의 기본 스토리지 엔진으로 채택된 WiredTiger를 사용하였다. 실험 결과는 고성능 NVMe 플래시 SSD 환경에서 NoSQL 데이터베이스의 로그 처리 부분이 성능상의 가장 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 로그 처리 부분을 최적화하였고 최적화된 WiredTiger는 기존 대비 최대 15배의 성능 향상을 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권3호
• /
• pp.389-405
• /
• 2015

Most traditional database systems exploit a record-oriented model where the attributes of a record are placed contiguously in a hard disk to achieve high performance writes. However, for read-mostly data warehouse systems, the column-oriented database has become a proper model because of its superior read performance. Today, flash memory is largely recognized as the preferred storage media for high-speed database systems. In this paper, we introduce a column-oriented database model based on flash memory and then propose a new column-aware flash indexing scheme for the high-speed column-oriented data warehouse systems. Our index management scheme, which uses an enhanced $B^+$-Tree, achieves superior search performance by indexing an embedded segment and packing an unused space in internal and leaf nodes. Based on the performance results of two test databases, we concluded that the column-aware flash index management outperforms the traditional scheme in the respect of the mixed operation throughput and its response time.