플래시 메모리는 저전력, 비휘발성, 충격 내구성의 특성 때문에 임베디드 시스템에서 가장 중요한 저장 장치로 사용되고 있다. 하지만, 플래시 메모리는 덮어쓰기가 안 되는 제약 때문에 FTL이라고 하는 주소 변환을 위한 소프트웨어를 사용하며, 효율적인 주소변환을 위해서 로그 버퍼 기반의 FTL이 많이 사용되고 있다. 로그 버퍼 기반 FTL의 설계시에 중요한 사항으로서 데이터 블록과 로그 블록의 연관구조를 결정하는 문제가 있다. 기존의 기법들은 설계시에 결정된 정적인 구조를 사용하지만, 본 논문에서 는 어플리케이션의 시간적 공간적 워크로드의 변화를 고려한 적응적 로그 블록 연관 구조를 제안한다. 제안하는 FTL은 실행시간에 어플리케이션의 워크로드의 변화에 최적화된 로그 블록 연관 구조를 사용함으로써 정적으로 최적의 연관 구조를 선택하는 기존의 기법 대비 5~16%의 성능 향상을 가져왔다.
메모리의 계층적 구조는 메모리의 접근 속도를 개선하고 프로그래밍 공간을 확장 하는데 유용한 메카니즘이다. 그러나 이 구조는 데이타의 참조를 위해서 적어도 두번- 주소 변환을 위한 TLB 와 원하는 데이타를 위한 데이타 캐시-의 메모리 접근이 필요하다. 만약 캐시의 크기가 가상 메모리의 페이지 크기와 캐시 메모리의 연관 정도의 곱보다 커지면 TLB접근과 데이타 캐시의 접근을 병렬로 수행하기 어려우며, 따라서 프로세서 타이밍의 임계 경로가 길어져 성능에 영향을 미친다. 이들의 병렬 접근을 성취하기 위하여 직접 사상 TLB와 조그마한 완전 연관 사상 TLB를 결합하나 혼합 사상 TLB를 제 안한다. 전자는 TLB 접근에 따른 지연시간을 줄 일 수 있으며 후자는 전자로부터 발생한 충돌 부재를 제거할 수 있게 된다. 트레이스 구동 모의 실험 결과에 의하면 제안된 TLB 는 4개의 엔트리로만 구성된 완전사상 TLB를 추가하더라도 부재율의 상승에 의한 영향이 주소변환에 따른 지연시간 축소에 위하여 상쇄되므로 효과적이다.
Phase Change Memory (PCM 또는 PRAM), Magneto Resistive RAM (MRAM)과 같은 차세대 비휘발성 메모리가 등장하면서, Dynamic Random-Access Memory (DRAM)을 PRAM으로 대체하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 PRAM을 메인 메모리로 사용하는 시스템에서 지금까지 널리 사용되고 있는 기존의 조인 알고리즘(블록 네스티드 조인, 소트-머지 조인, 그레이스 해시 조인, 하이브리드 해시 조인)들을 사용했을 때 발생하는 내구성과 성능 문제를 비교, 분석한다. 본 연구의 실험결과에 의하면 기존의 조인 알고리즘들을 PRAM에 맞게 재설계해야 하는 필요성이 제기되었다. 특히, 본 연구는 조인 알고리즘들을 PRAM에 적용했을 때 발생하는 이슈들을 과학적으로 규명한 첫 시도이다. 그리고 기존의 조인 알고리즘들을 PRAM에 적용했을 때 발생하는 내구성과 성능을 비교하기 위한 PRAM 기반의 시스템을 모델링하고 시뮬레이터를 구현한 것에 연구의 의의를 둘 수 있다.
OneNAND 플래시는 NAND 플래시와 NOR 플래시의 장점을 모두 가진 고성능 하이브리드 플래시 메모리이다. OneNAND 플래시는 NAND 플래시의 장점들을 그대로 가지고 있을 뿐 아니라, 그동안 NAND 플래시의 단점으로 지적되던 느린 읽기 성능을 획기적으로 개선하였다. 그 결과 OneNAND 플래시는 휴대폰 및 디지털 카메라, PMP, 휴대용 게임기와 같은 고성능 휴대용 정보기기를 위한 최적의 스토리지 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 Linux를 비롯하여 현재 사용되고 있는 대부분의 범용 운영체제들은 가상 메모리와 블록 I/O 계층 구조의 제약으로 인해 OneNAND 플래시의 뛰어난 위기 성능을 제대로 활용하지 못하는 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 계층 구조 하에서 OneNAND 플래시의 읽기 성능을 최대한 활용하기 위한 기법인 가상 I/O 세그먼트의 활용을 제안한다. 실제 구현을 통한 실험 결과는 제안된 기법이 OneNAND 플래시의 읽기 수행 시간을 기존에 비해 최고 54%까지 단축할 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 가압경수로 주요 기기의 고정밀 열수력 해석을 위한 CUPID(Component Unstructured Program for Interfacial Dynamics) 코드의 압력장 해석을 위한 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient) 알고리즘의 병렬화를 SMP(Symmetric Multi Processing) 시스템에서 고찰한다. 비압축성 후향계단 유동문제의 병렬해석을 다양한 격자 조밀도를 가지는 격자들에 대하여 세 가지 대표적인 병렬 기법(MPI, OpenMP, 하이브리드)을 적용하여 병렬성능 비교를 수행하였다. 병렬처리 성능은 해석 문제의 크기뿐만 아니라 캐쉬 메모리 크기에도 영향을 받으므로, 전체 계산량이 매우 적거나 개별 쓰레드에 사용되는 메모리가 캐쉬 메모리보다 매우 큰 경우에는 병렬화에 의한 성능 향상이 낮음을 확인하였다. 또한, 문제 크기에 상관없이 MPI 기법이 OpenMP보다 성능이 우수했으며, 상대적으로 적은 쓰레드를 사용한 경우엔 하이브리드 기법이 가장 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 전통적으로 삼차원 모델 복원에 사용되는 볼륨 기반 자료 구조의 한계점을 극복하기 위해 평면 해시 구조를 볼륨 구조와 상호보완적으로 사용하는 하이브리드 모델 표현을 제안한다. 실내 환경에 대한 삼차원 모델 복원은 좁은 공간에 대한 정밀한 복원 결과를 얻기 위해 볼륨 기반의 자료 구조를 사용하였으나, 이러한 볼륨 기반의 자료 구조는 메모리의 사용량이 많아 대규모 공간에 대한 삼차원 복원으로 확장이 용이하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 기존 삼차원 모델 복원의 확장성을 증가시키기 위해 메모리를 효율적으로 사용하는 평면 해시 모델 구조를 제안한다. 또한 이러한 제안된 평면 해시 모델 구조를 넓고 단순한 평면 복원을 위해 사요하고, 좁고 디테일한 공간 복원에는 기존 볼륨 구조를 동시에 사용하는 하이브리드 복원 방법을 사용한다. 제안된 기법은 GPU 상에서 구현되어 공간을 실시간으로 복원 가능하다.
본 논문에서는 참조 패턴에 따라 페이지 사상 정책과 블록 사상 정책을 선택적으로 사용하는 Janus-FTL을 제안한다. 일반적으로 플래시 메모리의 특성에 따르면, 순차 참조의 경우 블록 사상 FTL이 적당하고, 비 순차적인 참조의 경우 페이지 사상 FTL이 적당하다. 따라서 실용적인 FTL은 데이터의 특성에 따라 플래시 메모리 블록을 블록 사상 또는 페이지 사상 정책으로 선택적으로 사용하면서, 블록 사상 영역과 페이지 사상 영역의 크기를 참조 패턴에 따라 효율적으로 변화하여 할당하는 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 저장된 데이터가 블록 사상 영역에서 페이지 사상 영역으로 이동하는 퓨전(Fusion) 연산과 반대로 이동하는 디퓨전(Defusion) 연산을 통해, 블록 사상과 페이지 사상 기법을 동시에 활용하는 Janus-FTL을 설명한다. 또한 Janus-FTL을 구현하여 성능을 측정하였으면, 성능 측정 결과에 따르면 기존의 FTL에 비해 최대 50%의 우수한 성능을 보였다.
PRAM은 바이트 단위의 쓰기와 비휘발성의 특징을 모두 가지고 있으며, DRAM보다 높은 밀 집도가 기대되기 때문에 DRAM을 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 이에, PRAM 기반의 버퍼 캐시 교체정책에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 PRAM의 수명 및 느린 쓰기 성능에만 집중함으로써 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능을 제한적으로 이용한다. 이에, 본 논문에서는 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능과 스토리지의 성능을 모두 고려한 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안 한다. 제안 기법은 바이트 단위의 쓰기 성능을 이용하기 위해 작은 크기의 쓰기 요청이 빈번한 페이지를 PRAM에 유지시키며 DRAM과 PRAM사이의 선택적 페이지 이동을 통해 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시킨다. 실험 결과, 제안 기법은 CLOCK 알고리즘에 비해 최고 92%까지 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시키고 PRAM 테스트 보드에서 최대 62%까지 수행시간을 향상시키는 것을 확인하였다.
In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.
최근 전력소모와 읽기 성능이 우수한 Solid state disk(SSD)가 많이 사용되고 있으나 가격이 고가이고 삭제 및 쓰기 연산의 효율이 낮은 것이 단점이다. 이것을 보완하기 위한 저장장치의 일종이 하이브리드 하드디스크 (H-HDD: Hybrid Hard disk drive)인데 하드디스크 내부에 플래시 메모리(NVCache: Non-volatile Cache)를 장착하여 디스크블록의 캐시로 사용한다. 본 논문에서는 H-HDD의 저전력과 응답시간을 향상시키기 위해 NVCache의 선반입 및 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 NVCache를 읽기 캐시를 위주로 사용하고 쓰기캐시는 디스크 헤드와 스핀들의 상황에 따라 쓰기 연산을 지원한다. 읽기 캐시의 경우 시간적, 지역적 지역성을 동시에 고려하여 선반입을 통해 응답시간과 전력 소모를 감소시키고 쓰기 캐시의 경우 디스크 스핀들의 동작 상태에 따라 NVCache에 쓰기를 실시하여 저전력과 응답성을 향상시키고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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