본 논문은 플래시 메모리를 이용한 파일 저장 장치의 성능 분석을 다룬다. 특히 플래시 메모리의 대표적인 형태인 낸드(NAND) 플래시와 노어(NOR) 플래시에 대해 비교 분석한다. 성능 평가를 위해 마이크로소프트 PocketPC 기반의 실험 플랫폼에 두 플래시 타입을 위한 파일 저장 시스템을 각각 구성하였다. 이렇게 구성된 플랫폼을 이용하여, 버퍼 크기, 사용 용량, 커널 수준 쓰기 캐싱 등의 변수에 따른 입출력 처리량을 측정/비교하였다. 실험 결과에 따르면, 낸드 플래시 기반 저장 장치의 성능이 쓰기/읽기 처리량 관점에서 각각 4.8배, 5.7배까지 더 높은 것으로 나타났다. 본 실험 결과는 두 가지 플래시 메모리 저장 방식의 상대적인 장단점을 잘 보여주고 있으며 플래시 메모리 기반의 파일 저장장치의 설계에 유용하게 활용될 수 있다.
플래시 메모리는 전력 소비가 적고 처리속도가 빨라 임베디드 시스템의 저장 매체로서 많은 연구가 이루어져왔다. 특히, 최근에는 플래시메모리로 구성된 반도체 디스크(Solid state disk, SSD)가 하드디스크를 점점 대체하고 있는 추세이다. 현재 SSD는 성능을 높이기 위해서 병렬성을 이용한 다중채널과 다중웨이를 사용하고 있다. 이 구조에서는 연속된 여러 개의 블록들로 구성된 슈퍼블록단위로 플래시 메모리에 기록하게 된다. 본 논문은 병렬처리를 최적화하기 위해 SSD의 버퍼를 비울 때 희생 슈퍼블록을 선정하고 재구성하는 방법을 제안하고 있다. 실험을 통해서 희생 슈퍼블록 선정 방법을 바꾸는 것으로 슈퍼블록단위의 쓰기 횟수를 35% 줄일 수 있고, 슈퍼블록 구성 방법을 달리하여 9%를 추가적으로 더 줄일 수 있었다.
최근 IoT 기술이 꾸준하게 발전되면서 의료 시스템, 스마트 TV 시계 등에서 많이 활용되고 있다. 소프트웨어 개발의 66%가 메모리 공격에 취약한 C 언어를 통해 개발되고 C 언어를 사용하는 IoT 기기에 위협적으로 작용한다. 스택스매싱 오버플로 공격은 사용자가 정의한 버퍼 크기보다 큰 값을 삽입하여 반환 주소가 저장된 영역을 덮어쓰게 하여 프로그램이 정상적으로 동작하지 못하게 한다. 메모리 가용량이 적은 IoT 기기는 스택스매싱 오버플로 공격에 취약하다. 또한, 기존의 백신 프로그램을 그대로 적용하게 되면 IoT 기기가 정상적으로 동작하지 못한다. 연구에서는 IoT 기기에 대한 스택스매싱 오버플로 공격을 방어하기 위해 여러 탐지 방법 중 카나리아를 사용하여 각각 무작위 값, 체크썸, DSLR(무작위 저장 위치)로 조건을 설정했다. 2개의 카나리아를 버퍼 내에 배치하여 하나는 버퍼의 끝인 반환 주소 앞에 배치하고 나머지 하나는 버퍼 내 무작위 위치에 저장했다. 이는 고정된 위치에 저장된 카나리아 값은 공격자가 위치를 예측하기 쉬우므로 무작위한 위치에 카나리아를 저장하여 공격자가 카나리아의 위치를 예측하기 어렵게 했다. 탐지 프로그램 실행 후 스택스매싱 오버플로 공격이 발생 후 각 조건을 만족하게 되면 프로그램이 종료된다. 설정한 조건을 각각 조합하여 8가지 경우의 수를 만들었고 이를 테스트했다. 이를 통해 IoT 기기에는 다중 조건을 사용한 탐지 방법보다 DSLR을 이용한 탐지 방법을 사용하는 것이 더 효율적이라는 결과를 얻었다.
Lee, Sangmin;Kim, Jongwan;Kim, Ji Young;Oh, Dukshin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권6호
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pp.99-107
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2020
본 논문에서는 모바일 기기에서 앱 실행 시 데이터 접근 속도를 향상하기 위해 사용하는 모바일 캐시의 특징을 분석하고 캐시 데이터 접근 실험을 통해 모바일 캐시의 중요성을 검증한다. 지난 10년간 모바일 기기 시장은 빠른 속도로 성장하였지만, 배터리가 제한적이고, 기기의 크기와 가격이 고려돼야 하므로 속도가 빠른 하드웨어를 사용하기 어렵다. 따라서 캐시 메모리와 같이 메모리 완충 구조를 통해 성능을 보완한다. 본 논문의 주요분석 대상은 캐시 메모리 크기, 캐시의 계층구조 그리고 교체방식과 그에 따른 모바일 성능을 확인한다. 시뮬레이션 데이터는 마이크로프로세서 시스템 연구에서 캐시 성능 확인용으로 사용한 데이터를 사용하였다. 실험결과 모바일 기기에서 캐시 메모리를 사용할 때 데이터에 대한 평균 접근 속도는 캐시 메모리가 없을 때 보다 10배의 성능향상을 보였으며 결과적으로 캐시 메모리는 같은 사양일 때 모바일 기기의 성능향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.
대규모 사용자들에게 QoS가 보장되는 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 한정된 서버의 자원을 스트리밍 미디어의 특징에 맞추어 효과적으로 활용하는 연구를 필요하게 한다. 서버의 자원들 중 메모리는 디스크로부터 읽어 들인 미디어 데이타의 버퍼공간으로 활용되며 버퍼의 히트율은 서버의 성능에 중요한 역할을 한다. 그러나 접속되는 사용자들의 증가에 따라서 히트율이 높은 기존의 버퍼들조차도 새롭게 읽어 들인 미디어 데이타들로 대체되므로 서버의 성능확장성에 부정적 영향을 미치는 결과를 가져 오고 있다. 이런 문제점을 해결하기위해서는 스트리밍 미디어의 특징인 대규모 데이타들에 대한 읽기 연속 성과 편중된 사용자 선호도가 반영된 버퍼 대체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 사용자들에게 스트리밍 미디어를 서비스하기 위하여 사용되는 클러스터 기반 VOD 서버에서 스트리밍 미디어의 특징을 활용하는 선호도 기반 세그먼트 버퍼 대체 알고리즘을 연구한다. 제안되는 기법은 사용자들의 선호도에 기반을 둔 시간적 국부성과 미디어 데이타의 순차적 읽기 특성인 공간적 국부성을 버퍼 대체 알고리즘에 반영하므로 기존의 버퍼 대체 알고리즘보다 스트리밍 미디어 서비스에서 향상된 버퍼 히트율을 나타낸다. 본 논문에서는 향상된 버퍼 히트율이 클러스터 기반 VOD 서버의 성능 확장성을 개선시킴을 구현된 클러스터 형 VOD 시스템을 통하여 입증한다.
VLIW 프로세서는 간단한 하드웨어 구조로 인해 저전력 및 고성능을 제공하여 임베디드 시스템에 매우 적합한 프로세서 구조로 인식되고 있다. 그러나 VLIW 프로세서는 동시에 수행 가능한 명령어들의 집합인 명령어 패킷 길이가 일정하지 않기 때문에 메모리 접근 지연 시간이 늘어나는 문제점을 안고 있다. 이는 가변 길이의 명령어 패킷으로 인해 일부 명령어 패킷이 두개의 캐쉬 블록에 걸쳐 있게 되고(스트래들 명령어 패킷), 이러한 명령어 패킷을 읽어 오기 위해 두 번의 캐쉬 접근이 요구되기 때문이다. 본 논문에서는 명령어 인출 대역폭을 높여줄 뿐만 아니라 명령어 캐쉬의 전력 소모를 낮춰주는 확장 버퍼 캐쉬를 제안한다. 확장 버퍼 캐쉬는 메인 캐쉬와 함께 스트래들 명령어 패킷의 일부를 저장하기 위한 소량의 확장 버퍼 캐쉬를 갖고 있으며 스트래들 명령어 패킷으로 인해 추가적으로 발생하는 캐쉬 접근을 줄여준다. 실험 결과 스트래들 명령어 패킷으로 인한 캐쉬 접근을 줄여 줌으로써 확장 버퍼 캐쉬는 기존 명령어 캐쉬에 비해 약 $5{\~}9{\%}$의 성능 전력${\cdot}$비용 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
In this paper, we address the problem of how to replace huffers in multimedia database systems with time-varying skewed data access. The access pattern in the multimedia database system to support audio-on-demand and video-on-demand services is generally skewed with a few popular objects. In addition the access pattem of the skewed objects has a time-varying property. In such situations, our analysis indicates that conventional LRU(least Recently Used) and LFU(Least Frequently Used) schemes for buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural suited. We propose a new buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural Networks)using a neural network for multimedia database systems with time-varying skewed data access. The major role of our neural network classifies multimedia objects into two classes:a hot set frequently accessed with great popularity and a cold set randomly accessed with low populsrity. For the classification, the inter-arrival time values of sample objects are employed to train the neural network.Our algorithm partitions buffers into two regions to combine the best roperties of LRU and LFU.One region, which contains the 핫셋 objects, is managed by LFU replacement and the other region , which contains the cold set objects , is managed by LRUreplacement.We performed simulation experiments in an actual environment with time-varying skewed data accsee to compare our algorithm to LRU, LFU, and LRU-k which is a variation of LRU. Simulation resuults indicate that our proposed algorthm provides better performance as compared to the other algorithms. Good performance of the neural network-based replacement scheme means that this new approach can be also suited as an alternative to the existing page replacement and prefetching algorithms in virtual memory systems.
개방형 GIS에서 GIS 클라이언트는 동일한 인터페이스를 통해 서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터에 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 따라서, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어는 서로 다른 GIS 서버간의 상호 운용성(interoperability)을 보장한다. 그러나, GIS 클라이언트가 공간 데이터에 접근하기 위해서 표준 인터페이스론 사용한다면, 사용자의 응답시간이 느려지는 단점을 갖는다. 왜냐하면, 상호 운용성을 위해서는 각 GIS 서버로부터 접근된 공간 데이터를 표준 인터페이스를 통해 접근할 수 있도록 OLE/DB의 로셋과 같은 공통된 데이터 모델로 변환해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 GIS 클라이언트에서 데이터 버퍼를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서는 공간 분할에 의한 버퍼관리 방법을 설계하고, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어인 MapBase 컴포넌트를 통해 구현하였다. 또한 성능 평가 실험을 통해 이 논문에서 제안한 버퍼 관리 방법이 GIS 클라이언트에서 데이터 접근 성능을 개선함을 보였다.
플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저전력, 강한 내구성으로 인해 최근 다방면에서 활용되는 비중이 점점 커지고 있고, 최근 비트 당 가격이 저렴해지면서 NAND 플래시 기반의 SSD (Solid State Disk)가 기존 기계적 메커니즘의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 새로운 저장 장치로 주목받고 있다. 특히 모바일 기기에 적용되는 싱글 패키지 SSD 제품의 경우 병렬 처리를 통한 성능 향상을 위해 채널 수를 증가시키면 NAND 플래시 컨트롤러의 면적과 입출력 핀 수가 채널 수 증가에 따라 증가하여 폼팩터 (form factor)에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 채널 수와 인터페이스의 채널당 FIFO 버퍼 사이즈를 최적화하여 SSD 컨트롤러의 성능을 고려한 면적과 입출력 핀 수를 최소화하고 이를 폼팩터에 반영하는 방법을 제안한다. 이중 버퍼를 채용한 10채널 지원 SSD 컨트롤러에 대해서 실험을 통해 동일한 성능을 유지하면서도 버퍼 블록 사이즈를 73%정도 축소시킬 수 있었고, 컨트롤러 전체 칩 면적으로는 채널 수 감소에 따른 채널별 컨트롤 블록과 입출력 핀 수 감소 등으로 인해 대략 40%정도 축소 가능할 것으로 예상된다.
공유 디스크(Shared Disk: SD) 클러스터는 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 처리 노드들을 연동하는 방식으로, 모든 노드는 디스크 계층에서 데이터 베이스를 공유한다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위하여 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 이때 동일한 페이지가 여러 노드의 메모리 버퍼에 동시에 캐싱될 수 있으므로 각 노드가 최신의 내용을 액세스하기 위해서는 캐싱된 페이지의 일관성이 유지되어야 한다. SD 클러스터에서 기존에 제안된 대부분의 캐쉬 일관성 기법들은 버퍼 교체 알고리즘으로 LRU를 가정하였다. 이와는 달리 본 논문에서는 SD 클러스터의 특징을 고려한 네 가지의 버퍼 교체 알고리즘들을 제안하고 성능을 평가한다. 클러스터 구성과 데이터베이스 부하를 다양하게 변경하면서 실험을 수행하였고, 제안한 알고리즘은 LRU에 비해 최대 5배까지 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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