• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권3호
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• pp.199-206
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• 2004

다중 프로세서 시스템에서 여러 개의 프로그램이 동시에 수행될 경우의 프로그램 수행 성능은 각 프로세스를 어떠한 물리적 위치의 프로세서에 할당하여 수행하는가에 따라 다르게 나타난다. 일반적으로 시공간적으로 인접한 프로세서에 동일 프로그램의 프로세서를 할당할 경우 프로세스간 통신비용이 절감되므로 가장 효율적인 결과를 얻을 수 있다. 그러나 프로세스를 할당하는 운영체제는 이와 같은 친화성을 고려하기 위하여 부가적인 처리를 필요로 하며, 실제 수행시 각 프로그램은 독립적으로 수행되므로, 여러 프로그램으로부터 발생한 프로세스를 할당하는 방법은 많은 계산을 필요로 한다. 이중 링 구조의 CC-NUMA 시스템의 경우 특히 다수의 공유 메모리 접근에 의한 많은 트랜잭션이 발생하며, 연결망 부하의 불균등에 따른 병목 현상을 나타내므로, 프로세스의 할당 정책에 따라서 큰 성능 차이를 나타내게 된다. 본 논문은 규일한 연결망 부하특성을 나타내며, 프로세스 할당 정책을 필요로 하지 않는 CC-NUMA 시스템을 제시한다. 논문에서 제시하는 구조는 이중 링 구조와 동일한 연결망 비용을 나타내며, 건너뜀 연결을 이용한 균등한 부하 분배를 수행함으로써 프로세스 할당 정책의 유무와 무관한 성능을 보이다. 프로그램 구동 시뮬레이션을 통한 검증 결과 시스템은 이중 링 구조의 CC-NUMA 시스템에 비하여 1.5배의 성능 개선을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.355-357
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• 2014

임베디드 시스템에 많이 사용되는 리눅스 환경에는 Ext2, FAT, NTFS 등 다양한 파일 시스템이 사용된다. 임베디드 시스템에 탑재된 파일 시스템은 미니 하드 디스크 또는 플래시 메모리를 미디어로 채택하고 있다. 이러한 장치에 구현되는 파일 시스템의 종류는 응용 프로그램의 성능에 많은 영향을 미친다. 동일한 미디어에서 파일시스템의 성능 요인은 블록 할당과 블록 해제 오버헤드이다. 이 중에서 블록 해제 성능은 파일시스템에 따라 큰 차이를 보이지 않는다. 이 논문에서는 임베디드 시스템의 Ext2, FAT, 그리고 NTFS 파일 시스템에서 블록 할당 성능을 비교 분석한다. 그래서 어떤 경우에 어느 파일 시스템이 우수한지에 대하여 고찰한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.245-247
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• 2012

최근 멀티코어 프로세서의 활용이 대중화되고 있다. 멀티코어 시스템에서는 소프트웨어가 동시에 여러 코어를 사용하여 동작을 수행 할 때 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 즉, 하나의 소프트웨어가 여러 코어를 동시에 사용할 수 있는 멀티스레드 프로그래밍 기법을 사용할 때 성능을 높일 수 있다. 이러한 환경에서 효율적인 메모리 할당은 데스크톱, 서버 및 과학 등과 같은 응용에 매우 중요하다. 하지만, 동적으로 메모리를 할당하는 것은 메모리 할당 연산과 반환 연산 및 어떤 스레드가 다른 스레드의 힙 영역에 접근하는 것을 처리하기 위한 동기화 문제로 인한 오버헤드가 발생하여 성능에 영향을 끼치는 문제가 발생하게 된다. 따라서 이와 같은 환경에서 실제로 성능에 어느 정도 영향을 끼칠 것인가를 측정할 수 있는 도구가 필요하다. 이에 멀티코어 환경에서 멀티스레드 기법을 사용하여 메모리 할당 연산이 성능에 어떠한 영향을 끼치는지를 측정 및 평가할 수 있는 시뮬레이터인 MAES(Memory Allocation Evaluation Simulator)를 설계하고 구현한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권3호
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• pp.435-447
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• 2017

Associative and bidirectional associative memories are examples of associative structures studied intensively in the literature. The underlying idea is to realize associative mapping so that the recall processes (one-directional and bidirectional ones) are realized with minimal recall errors. Associative and fuzzy associative memories have been studied in numerous areas yielding efficient applications for image recall and enhancements and fuzzy controllers, which can be regarded as one-directional associative memories. In this study, we revisit and augment the concept of associative memories by offering some new design insights where the corresponding mappings are realized on the basis of a related collection of landmarks (prototypes) over which an associative mapping becomes spanned. In light of the bidirectional character of mappings, we have developed an augmentation of the existing fuzzy clustering (fuzzy c-means, FCM) in the form of a so-called collaborative fuzzy clustering. Here, an interaction in the formation of prototypes is optimized so that the bidirectional recall errors can be minimized. Furthermore, we generalized the mapping into its granular version in which numeric prototypes that are formed through the clustering process are made granular so that the quality of the recall can be quantified. We propose several scenarios in which the allocation of information granularity is aimed at the optimization of the characteristics of recalled results (information granules) that are quantified in terms of coverage and specificity. We also introduce various architectural augmentations of the associative structures.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.561-568
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• 2022

최근 대부분의 딥러닝 기반 동영상 물체 분할 방법들에서는 외부 메모리에 과거 예측 정보를 저장한 상태에서 알고리즘 수행을 하며, 일반적으로 메모리에 많은 과거 정보를 저장할수록 관심 물체의 다양한 변화에 대한 근거들이 축적되어 좋은 결과를 얻을 수 있다. 하지만 하드웨어의 제한으로 인해 메모리에 모든 정보를 저장할 수 없어 이에 따른 성능 하락이 발생한다. 본 논문에서는 저장되지 않는 정보들을 기존의 메모리에 추가적인 메모리 할당 없이 저장하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 기존 메모리와 새로 저장할 정보들과의 어텐션 점수를 계산한 후에, 각 점수에 따라 해당 메모리에 새 정보를 더한다. 이 방법으로 물체 형체의 변화에 대한 정보가 반영되어 물체 변화에 대한 강인성이 높아져서 분할 성능이 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한, 메모리의 누적 매칭 횟수에 따라 적응적으로 업데이트 비율을 결정하여, 업데이트가 많이 되는 샘플들은 과거의 정보를 더 기억하여 신뢰성 있는 정보를 유지할 수 있게 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.17-24
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• 2017

In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.147-153
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• 2016

In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.125-129
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• 2016

In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.224-240
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• 1996

It is common sense for at least one or more levels of cache memory to be used in these day's computer systems. In this paper, the impact of the internal cache memory organization on the performance of the computer is investigated by using a simulator program, which is wirtten by authors and run on SUN SPARC workstation, with several real execution, with several real execution trace files. 280 cache organizations have been simulated using n-way set associative mapping and LRU(Least Recently Used) replacement algorithm with write allocation policy. As a result, 16-way setassociative cache is the best configuration, and when we select 256KB cache memory and 64 byte line size, the bus traffic ratio was decreased compared to that of the noncache system so that a single bus could support almost 7 processors without any delay and degradationof high ratio(hit ratio was 99.21%). The smaller the line size we choose, the little lower hit ratio we can get, but the more processors can be supported by a single bus(maximum 18 processors). Therefore, using a proper cache memory organization can make a single bus structure be able to support multiple processors without any performance degradation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.25-32
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• 2017

Recently, the use of NAND flash memory is being increased as a secondary device to displace conventional magnetic disk. NAND flash memory, as one among non-volatile memories, has many advantages such as low power, high reliability, low access latency, and so on. However, NAND flash memory has disadvantages such as erase-before-write, unbalanced operation speed, and limited P/E cycles, unlike conventional magnetic disk. To solve these problems, NAND flash memory mainly adopted FTL (Flash Translation Layer). In particular, garbage collection technique in FTL tried to improve the system lifetime. However, previous garbage collection techniques have a sensitive property of the system lifetime according to write pattern. To solve this problem, we propose BSGC (Balanced Selection-based Garbage Collection) technique. BSGC efficiently selects a victim block using all intervals from the past information to the current information. In this work, SFL (Search First linked List), as the proposed block allocation policy, prolongs the system lifetime additionally. In our experiments, SFL and BSGC prolonged the system lifetime about 12.85% on average and reduced page migrations about 22.12% on average. Moreover, SFL and BSGC reduced the average response time of 16.88% on average.