최근 낸드 플래시 메모리 기반의 Solid State Drive(SSD)가 기존 Hard Disk Drive(HDD)를 대신하여 개인용과 산업용으로도 널리 쓰이고 있다. 핫 데이터 구분 기법은 이러한 SSD 의 성능과 수명에 중요한 역할을 하는 Garbage Collection(GC)과 Wear Leveling(WL) 기술의 기반이 된다. 본 논문에서는 핫 데이터를 예측하기 위한 나이브 베이즈 분류 기반의 새로운 핫 데이터 구분 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크로드 액세스 패턴의 학습 단계인 초기 단계와 실제 운영 단계를 통해 다시 액세스 될 확률이 높은 데이터를 그렇지 않은 데이터와 효과적으로 구분한다. 다양한 실제 trace 기반 실험을 통해 본 제안 기법이 기존 대표적인 기법보다 평균 19.3% 높은 성능을 확인했다.
플래시 메모리에서 읽기 작업은 속도도 빠르고 제약이 없으나 데이터 변경 시에는 덮어쓰기(overwrite)가 되지 않아 해당 데이터를 새로운 영역에 쓰고 이전에 존재하던 데이터는 무효 시켜야한다. 무효화시킨 데이터는 가비지컬렉션을 통해 지움 연산을 수행해야 한다. 지역 접근성을 가지는 데이터에 대해 가비지컬렉션을 통해 클리어 시킬 대상 목록을 선정할 때 cost-benefit 방법을 사용하면 성능은 좋으나 wear-leveling이 나빠지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 플래시 메모리를 hot 데이터 그룹들과 cold 데이터 그룹들의 다수의 그룹으로 분할한 후 데이터를 배치하고 주기적으로 hot 데이터 영역과 cold 데이터 영역을 교체함으로써 wear-leveling과 성능을 개선하였다.
B-트리는 공간 효율성과 빠른 키 검색 시간으로 인해 하드 디스크 기반 DBMS의 색인 기법으로 널리 쓰이고 있다. 하지만 B-트리를 플래시 메모리에 저장해 사용한다면, 높은 노드 갱신 비용으로 인해 DBMS 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 이는 B-트리 단말노드에 발생하는 임의(random) 갱신 연산이 플래시 저장 장치의 과도한 가비지 수집 비용을 낳을 수 있기 때문이다. 논문에서는 이런 문제를 막기 위해 단말노드의 부모 계층 노드들을 물리적으로 저장하지 않고 가상(virtual) 노드로 둔다. 키 검색을 위해 가상 노드가 필요할 때는 자식 노드들을 참조하여 가상 노드를 동적으로 생성한 후 버퍼에 두고 사용한다. 제안된 플래시 B-트리 알고리즘은 노드 갱신과 트리 재구성 동작이 단일 플래시 블록 안에서 수행되기 때문에 가비지 수집 비용과 노드 갱신 비용을 낮게 할 수 있다. 또한 기존에 제안된 플래시 기반 B-트리와 비교하여 매우 빠른 키 검색 시간을 보장한다. 논문에서는 수학적 성능 모델을 통해 제안된 플래시 B-트리의 성능을 검증한다.
매니코어 기술에 힘입어 컴퓨터 하드웨어의 성능이 향상되고 있지만 그에 비례한 소프트웨어 성능 증가는 다소 미미한 실정이다. 함수형 언어는 병렬 프로그램의 성능을 향상시키는 대안 중 하나이다. 이러한 언어는 부수효과가 없는 순수한 수식을 통해 내재된 병렬성을 지원하기 때문이다. 함수형 언어인 Haskell은 모나드를 기반으로 하는 다양하고 쉬운 병렬 구조를 제공하기 때문에 병렬 프로그래밍에서 널리 사용된다. 하지만 Haskell로 작성된 병렬 프로그램의 성능 확장성은 코어 수가 증가함에 따라 변동이 큰 경향이 있다. 이는 프로그램 실행에 있어 가비지 컬렉션이 공간과 시간에 모두 영향을 미치는데 Haskell은 이러한 가비지 컬렉션을 사용하는 가상머신 위에서 실행되기 때문이라고 추정된다. 따라서 본 논문에서는 GC-Tune이라는 메모리 튜닝 도구를 사용하여 이 추정이 맞는지 검증하고 Haskell 병렬 프로그램의 성능 확장성을 높이는 방법을 모색한다. 병렬 Haskell 표절 검사 프로그램을 대상으로 실험한 결과 성능 확장성이 향상되었다. 특히 메모리 튜닝을 하지 않은 프로그램에 비해 속도 향상의 변동 범위가 39% 감소하였다.
주변 환경을 감시하도록 구축된 센서 네트워크는 다양한 감지 작업을 수행하는 센서들로 구성되어 있으며 다양한 분야에서 적용되고 있다. 센서 네트워크는 가정 자동화, 화재감지 및 보안 분야 등기 다양한 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 적절한 기능을 가지는 센서의 개발과 적합한 응용을 위한 네트워크 구축이 활발하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 작업자의 안전을 위협하는 요소가 많은 작업현장에 센서 네트워크를 구축하여 각종 설비 현황을 모니터링 하도록 시스템을 설계하고 구현한다. 작업환경을 모니터링 하는 센서는 온도, 습도 데이터를 수집하여 싱크 노드에게 전송하고, 싱크노드와 연결된 서버는 데이터를 수집하여 사용자 인터페이스를 통해 작업자에게 제공한다. 또한, 작업현장에서 발생하는 디지털 데이터는 작업의 효율성을 높일 수 있도록 센서네트워크를 경유하여 전달된다. 제안하는 센서 네트워크는 음식물 폐기업체에 적용되어 음식 폐기물의 온도와 습도를 모니터링하고 업체에 출입하는 트럭의 중량 정보를 전송하여 작업의 편의성을 증대한다.
디스크에서는 데이터가 변경되면 해당 영역에 겹쳐 쓰기를 수행하나 플래시 메모리에서는 겹쳐 쓰기가 수행되지 않아 데이터가 변경될 때 새로운 영역에 데이터를 갱신한다. 따라서 이전의 데이터는 쓸모없는 데이터가 되기 때문에 가비지 컬렉션을 통해 지움 연산을 수행하여 새로운 영역을 확보하게 된다. 지움(erase) 연산을 수행할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여 지고 지워져야 한다. 본 논문은 지역성을 가지는 접근에서 wear-leveling을 개선하기 위한 방법으로 hot 데이터와 cold 데이터를 서로 다른 뱅크에 저장하고 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB는 uniform한 작업부하에 대해서는 다른 방법들과 유사한 성능을 보이는 반면 접근 지역성을 가지는 작업부하에 대해서는 상대적으로 월등한 성능을 제공하는 것으로 분석되었다.
플래시 메모리는 디스크와는 달리 덮어쓰기가 불가능하므로, 새로운 데이터는 새로운 영역에 갱신이 된다. 데이터가 빈번히 변경되면 새로운 영역을 확보하기 위해 가비지 컬렉션을 통하여 데이터를 지우게 되는데, 이때 지움(erase) 연산을 수행 할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여지고 지워져야 한다. 그러나 지역 접근성을 가지는 데이터를 Cost-benefit 방법으로 처리하면 성능은 좋으나 wear-leveling은 매우 나빠지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 멀티 뱅크에서 하나의 뱅크는 cold 데이터를 다른 뱅크는 hot 데이터를 할당하고, 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB방법은 hot 데이터와 cold 데이터를 블록단위로 분리하여 관리하는 Cost-benefit방법에 비해 성능에 있어 30% 성능향상을 보이고 wear-leveling측면에서 1/3이하로 표준편차를 줄였다.
본 연구는 회분식 실험을 통해 수거 형태에 따른 음식물류 폐기물의 혐기성 분해 특성을 평가하였다. 일반 종량제 봉투 내 음식물류 폐기물 (sample A)의 경우 최종 메탄 수율은 $285.6mL\;CH_4/g$ volatile solids (VS)로 가장 낮게 나타났으며 반응 속도는 $0.215d^{-1}$로 가장 높게 나타났다. RFID 기반의 폐기물 용기 내 음식물류 폐기물 (sample C)의 최종 메탄 수율 $493.4mL\;CH_4/g$ VS로 가장 높게 나타났으며 반응 속도는 $0.162d^{-1}$로 가장 낮게 나타났다. 모든 시료의 율속 단계 결정 계수는 양수로 나타나 메탄 생성 단계가 율속 단계인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 플래시 메모리의 FTL에서 페이지 매핑 기법을 기반으로 소거횟수를 줄이는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 버퍼에서 매 쓰기요청들의 가중치들을 유지하고 이용하여 현재 쓰여질 요청의 시간적 지역성의 정도를 판단한다. 시간적 지역성을 효율적으로 이용하여 핫 요청을 판단하기 위해 현재 쓰여질 요청은 실험적으로 정한 기준점보다 높은 시간적 지역성을 가져야 한다. 반면 LRU 알고리듬을 이용한 FTL에서는 새로 쓰여질 요청을 항상 시간적 지역성이 높은 요청으로 판단하여 데이터를 순차적으로 저장하지만 제안된 알고리듬을 사용하여 판단된 핫 요청들의 데이터는 핫 블록에 집중적으로 저장한다. 핫 블록에 저장된 데이터들은 웜 블록의 데이터들보다 자주 업데이트되어 Garbage Collection 수행 시 핫 블록들 중 무효한 페이지가 많은 블록이 주로 희생블록으로 선택되므로 소거연산의 시작을 지연시켜 전체 소거횟수를 줄인다. 임의적인 요청을 위주로 하는 실제 I/O시스템에서 추출한 트레이스 파일들을 적용하여 검증한 결과, 기존의 LRU 알고리듬을 사용하는 경우에 비해 소거횟수는 9.3% 줄어들었다.
본 논문에서는 16위도 X 8비트 Content Addressable and Reentrant Memory(CARM)를 설계하였다. CARM은 읽기, 저장, 매칭, 리엔트린트(Reentrant)의 4가지 동작 모드를 수행한다. CARM의 읽기와 저장 동작은 기존의 스태틱 RAM과 같다.CARM은 집 장에서 레영역 회수(Garbate collection)를 조건적으로 수행할 수 있는 리엔트런트 동작을 가지고 있다. 이러한 기능은 다이내믹 데이타 플로우 컴퓨터의 고속 매칭 유닛에 사용될 수 있다. CARM은 또한 매칭어드레스를 그들의 우선권에 따라 순차적으로 인코딩을 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 이러한 CARM은 전체적으로 메모리 셀, 순차적 어드레스 인코더(Sequential Address Encoer, S.A.E), 리엔트런트 동작, 읽기/저장 제어, 데이타/마스크 레지스터, 감지 증폭기, 인코더, 디코더 등의 8개의 블럭으로 구성된다.CARM은 데이타 플로우 컴퓨터, 패턴 인식,테이블 룩업(Table look-up), 영상처리 등에 응용될 수 있을 것이다. 설계된 회로에 대해 각 동작별로 Apollo 워크스테이션의 QUICKSIM을 이용하여 논리 시물레이션을 하였고, 각 블럭별 회로의 SPICE 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션결과 액세스 타임은 26ns였고, 매치 동작을 수행하는 데에는 4lns의 자연시간이 소요됐다. 결체 레이아웃은 3{\;}\mu\textrm{m} n well CMOS 공정에 따른 설계 규칙을 이용하여 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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