최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.
목적: 삽화기억은 어떠한 사실이나 정보에 관하여 기억해낼 때 그것들이 기억 구조 속으로 들어가던 순간의 개인적인 사건이나 과거의 사실들과 연관하여 기억하는 것으로 부호화 및 인출에 관여하는 중추가 서로 나뉘어져 존재한다고 알려져 있다. 이 연구에서는 O-15 $H_2O$ PET을 이용한 뇌활성화실험을 통해 삽화기억 부호화 및 인출 중추의 뇌기능지도를 구성하였다. 대상 및 방법: 정상 성인 남자 6명 ($30.0{\pm}1.4$세)에 대하여 두 번의 대조과제와 각 한번의 삽화기억 부호화 및 인출 자극과제를 시키면서 동시에 $H_2O$ PET을 시행하였다. 부호화 자극과제에 대한 대조과제에서는 화면 중앙에 나타난 십자 모양 고정점을 자극과제와 같은 시간동안 보게하여 시자극 효과를 포함하게 하였으며, 인출 자극과제에 대한 대조과제에서는 30개의 화살표를 보여주며 화살표가 위(총 15개)를 가리키면 버튼을 누르게 하여 시자극과 손가락 운동에 의한 효과도 포함되게 하였다. 부호화 자극과제에서는 특정 단어가 연상되는 사물 그림 30개를 4초 간격으로 보여주면서 기억하도록 하였으며, 30분 후에 시행한 인출 자극과제에서는 앞에서 보여주었던 15개의 영상과 새로운 15개의 영상을 섞어서 동일한 간격으로 보여주며 기억할 수 있는 그림이 나오면 버튼을 누르게 하였다. 모든 영상을 표준지도에 정규화하고 공분산분석으로 전체 혈류차이를 제거한 후 각 자극과제와 해당 대조과제 사이에 국소혈류량이 차이나는 영역을 찾아 뇌기능지도를 구성하였다. 결과: 인출 자극과제에서 올바르게 기억해낸 그림의 평균 개수는 9.3개(${\pm}3.3$)였으며 없던 그림을 있었다고 잘못 지적한 경우는 평균 3.0개(${\pm}2.8$)였다. 부호화시에 좌측 대뇌반구에서는 하측전두이랑의 판개부와 삼각부, 후두엽의 1차 시각 피질과 시각 연합 피질 등이 활성화되었고, 우측에서는 전전두엽, 내전두엽 및 대상회, 청각-시각 연합영역인 중측두회전과 하측측두회전의 후부, 1차 시각 피질과 시각 연함 피질, 소뇌 등이 확성화죄었다. 인출 시에 좌측대뇌반구에서는 삼각부, 1차 시각 피질과 시각 연합 피질, 하측두회전, 1차 시각 피질과 시각 연합피질, 소뇌 등이 활성화되었고, 우측에서는 전전두엽, 시각 연합 피질, 소뇌, 내측두엽 등이 활성화되었다. 주로 활성화된 전두엽에서 좌측 판개부늘 삽화기억 부호화의, 우측 전전두엽은 인출의 중추라 해석되며, 좌측 삼각부는 다른 인지기능에 의하여 활성화된 것으로 보인다. 결론: O-15 $H_2O$ PET을 이용한 뇌활성화실험을 통하여 삽화기억의 부호화 및 인출 중추를 국소화할 수 있었다.
최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.
본 연구는 NAND 플래시 메모리를 기반으로 하는 모바일 멀티미디어 파일시스템(MNFS)에 관한 내용이다. 이 연구에서 제안하는 파일시스템은 기존 범용 플래시 파일시템과는 달리 MP3 플레이어, PMP, 디지털 캠코더 둥과 같은 모바일 멀티미디어 장치에서 최적의 성능을 보장하기 위하여 설계된 파일시스템이다. MNFS는 크게 세 가지의 특징을 갖는데, 첫째 파일시스템의 순차적인 쓰기 요청에 대해 균일한 응답시간을 보장하고, 둘째 파일시스템 마운트 시간이 빠르며, 셋째 최소한의 메모리만을 소모한다. 이를 위해 4가지 새로운 기법들을 사용한다. 파일시스템 메타데이타와 사용자 데이타를 서로 다른 맵핑 기법으로 관리하는 혼합 맵핑 기법과, 파일 데이타 할당 단위를 NAND 플래시 메모리의 블록 단위로 사용한 블록 단위사용자 데이타 할당, 메타데이타를 최소화하기 위한 iBAT, 그리고 상향식 디렉토리 표현기법이다. 프로토타입 MNFS를 ARM9 프로세서와 1G 비트 용량의 NAND 플래시 메모리환경에서 구현하고 성능을 측정한다. 기존의 NAND 플래시 파일시템인 YAFFS와 FTL을 사용하는 FAT 파일시스템과 비교하였으며, 순차적 쓰기 요청에 대해 빠르고 균일한 응답시간을 확인할 수 있다. 또, 같은 조건에서 YAFFS에 비해 30배 빠른 마운트 시간을 보였고, Heap 메모리도 YAFFS의 5%밖에 소모하지 않았다.
REM 수면이 학습 및 기억 과정에 관련이 있다는 증거는 많으나 아직도 향후 밝혀져야 할 부분이 많다. 학습후에는 REM 수면이 유의하게 증가한다는 주장과 증가하지 않는다는 연구결과가 있어 의견의 일치를 보이지 않고 있다. 그러나 연구 결과들을 종합하면 내용이 쉽고 단순한 학습후에는 REM 수면의 증가가 없으나 내용이 복잡하고 생소하며 정서적으로 중요한 학습후에는 유의한 REM 수면의 증가를 보인다는 점에서는 일치하고 있다. 이 결과는 Rotenberg(6)의 학습에 대한 두가지의 서로 상반된 행동양식, 즉 탐색활동과 탐색의 포기라는 관점에서의 해석과 일치한다. 아무튼 REM 수면은 장기 기억의 고정과 유지에 중요하며, 불완전한 학습은 REM 수면의 증가를 자극하는 일련의 사건들은 가동시키고 이는 학습을 완성하는데 기여하는 것으로 보인다. 학습전, 후의 REM 수면의 박탈에 대한 연구도 REM 수면이 학습/기억 과정과 밀접히 관련됨을 시사한다. 학습전 REM 수면의 박탈에 대한 연구는 REM 수면이 장기기억에서 저장의 고정과정에 적극적으로 관여됨을 시사한다. 학습후 REM 수면의 박탈에 대한 연구는 REM 수면 "window"라는 개념을 이끌어 냈고 "window"에 해당하는 시간에 REM 수면을 박탈하면 학습장애를 초래하는데, 특히 학습 후 첫번째 나타나는 REM 수면 "window"가 학습과정에서 가장 중요함을 시사한다. REM 수면의 발생과 관련된 뇌의 전기신경생화학적인 일련의 사건들이 기억과 관련된다는 증거들이 많다. REM 수면중 발생하는 해마의 리듬과 기억의 신경생물 학적 기전에 관한 모델중 대표적인 모델인 장기증폭(long-term potentiation)의 관련성이 제안되고 있으며 REM 수면의 박탈은 중추신경계에서 단백질 합성의 장애 및 acetylcholine과 catecholamine 등의 신경 전달물질의 활성에 장애를 주고 이는 기억장애의 결과로 나타난다는 연구들이 있다. 아직도 REM 수면의 기억관련 기능은 의문점이 많다. 향후 분자생물학의 응용 및 뇌의 대사활동이 수면주기에 따라 아주 다름을 보여주는 brain metabolic mapping technique의 이용은 단백질의 합성의 수준에서 REM 수면과 기억/학습과정의 관련성에 대한 이해를 높여줄 것이다.
최근 빅데이터를 저장 및 관리하기 위해 대용량 데이터를 안정적으로 접근할 수 있는 고성능의 저장시스템 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 데이터센터 및 엔터프라이즈 환경의 저장시스템에서는 대용량의 데이터를 관리하기 위해 대용량의 SSD(solid state disk)가 대량으로 사용되고 있다. 일반적으로 SSD는 미디어인 NAND 플래시 메모리의 특성을 감추고 데이터를 관리를 효율적으로 하기 위해 FTL(flash transfer layer)을 사용한다. 그러나 FTL의 알고리즘은 SSD의 용량이 커질수록 데이터가 저장된 NAND의 위치 정보를 관리하기 위해 DRAM을 많이 사용하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 FTL에서 사용하는 DRAM 자원을 줄이기 위한 가상 메모리 (virtual memory)를 적용한 FTL 정책을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 가상 메모리 기반 FTL 정책은 LRU(least recently used) 정책을 사용하여 최근 사용된 데이터의 멥핑 정보를 DRAM 공간에 적재하고 이전에 사용된 정보는 NAND에 저장하는 방식으로 멥 데이터를 관리한다. 마지막으로 실험을 통해 가상 메모리 기반의 FTL과 일반 FTL의 데이터 쓰기 처리를 하는 동안 소모되는 성능과 자원의 사용량을 측정하고 분석한다.
본 논문에서는 32bit 비동기 임베디드 프로세서용 쓰기 버퍼 기능을 갖는 데이터 캐시 구조를 제안하고 성능을 검증하였다. 데이터 캐시는 비동기 시스템에서 메인 메모리 장치와 프로세서 사이의 데이터 처리속도 향상을 목적으로 한다. 제안된 데이터 캐시의 메모리 크기는 8KB, 매핑 방식으로는 4 words(16byte)의 라인 크기를 가지며, 사상 기법으로는 4 way set associative, 교체 알고리즘으로는 pusedo LRU방식을 사용하였으며, 쓰기 정책을 위한 dirty 레지스터와 쓰기 버퍼를 적용시켰다. 설계한 데이터 캐시는 $0.13-{\mu}m$ CMOS공정으로 합성하였으며, MI벤치마크 검증 결과 평균 히트율은 94%이고 처리 속도가 46% 향상되었다.
플래시 메모리는 일관된 성능, 저전력 및 내구성 등의 특징으로 인해 실시간 시스템에 적합한 저장장치로 주목 받고 있다. 하지만 플래시 메모리는 무효화된 페이지의 가비지 컬렉션 수행을 위한 정체 시간(blocking time)을 필요로 하는데, 기존의 플래시 메모리 관리 기법에서는 가비지 컬렉션을 위한 최대 정체 시간(worst case blocking time)과 최소 정체 시간(best case blocking time)의 차가 크다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 KAST라 불리는 FTL(Flash Translation Layer)을 제안하며, 제안 시스템에서 사용자는 가비지 컬렉션에 따른 최대 정체 시간을 설정할 수 있도록 한다. 실험을 통해 KAST는 사용자가 설정한 시간 내 가비지 컬렉션을 완료하며, 기존 FTL 보다 10~15% 성능 향상을 보임을 확인한다.
현재 국내 국·공립 중등교사가 되기 위한 유일한 등용문은 중등교원 임용시험이며 2014학년도 개정 이후 임용시험의 모든 문항이 서답형으로 전환되었기 때문에 더 완성도 높고 정확하고 견고한 답안 작성이 요구된다. 재인기억을 측정하는 선택형 문항과 비교하면 회상기억을 측정하는 서답형 문항의 경우 정보 인출을 위해 더 많은 인지적 노력이 요구된다. 이 때문에 지속적인 암기 및 인출 연습이 필요하지만 이를 수행할 수 있는 학습 도구가 충분하지 않다. 이러한 맥락에서 본고는 중등영어교사 임용시험 준비용 모바일 어플인 ONE PASS를 구현하였다. 본 어플에서는 특히 인지작용의 근간이 되는 뇌의 작용기제를 반영하여 학습용 콘텐츠를 구현하였으며 학습계획 설정 및 동기측정, 마인드맵, 브레인스토밍, 기출문제 등 다양한 기능을 구안하였다. 본 연구는 학습용 어플 콘텐츠 개발 관련 연구에 이바지함과 동시에 임용시험 수험자들에게 조금이나마 도움이 될 수 있기를 기대한다.
낸드 플래시 메모리는 구조적으로 쓰기 전 지우기(Erase-Before-Write) 동작이 요구된다. 이것을 해결하기 위해서는 데이터 업데이트 동작이 빈번히 발생하는 페이지(Hot data page)를 구분하여 별도에 블록에 저장함으로 해결할 수 있으며 이러한 Hot data를 분류하는 기법을 핫 데이터 판단기법이라 한다. MHF(Multi Hash Function Framework)기법은 데이터 갱신요청의 빈도를 시스템 메모리에 기록하고 그 기록된 값이 일정 기준 이상일 때 해당 데이터 갱신요청을 Hot data로 판단한다. 하지만 데이터 갱신요청에 빈도만을 단순히 카운트하는 방법으로는 정확한 Hot data로 판단에 한계가 있다. 또한 데이터 갱신요청의 지속성을 판단 기준으로 하는 기법의 경우 갱신요청 사실을 시간 간격을 기준으로 순차적으로 기록한 뒤 Hot data로 판단하는 방법이다. 이러한 지속성을 기준으로 하는 방법의 경우 그 구현과 운용이 복잡한 단점이 있으며 갱신요청에 빈도를 고려하지 않는 경우 부정확하게 판단되는 문제가 있다. 본 논문은 데이터 갱신요청에 빈도와 지속성을 함께 고려한 경량화된 핫 데이터 판단기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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