• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1289-1300
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• 2011

최근 고성능 컴퓨터에서 메모리 사용량이 매우 큰 프로그램과 파일 접근을 많이 하는 프로그램을 동시에 실행하고 있다. 많은 메모리의 사용은 디스크의 스왑 공간에 대해 디스크 접근을 빈번히 발생시키고, 파일 접근은 디스크의 파일 시스템 파티션으로 디스크 접근을 야기한다. 이런 두 종류의 프로그램을 동시에 실행하면 스왑 공간과 파일 시스템 파티션 간에 디스크 탐색이 빈번히 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 SAF 기법을 제안한다. 이 기법은 파일 시스템 파티션에 새롭게 여러 개의 스왑 공간을 배치하고, 이들 공간에 페이지-아웃되는 페이지들을 저장한다. 즉, 페이지들은 가장 최근에 접근한 파일의 디스크 위치에 근접한 스왑 공간에 저장된다. 이 스왑 공간이 기존의 스왑 공간에 비해 최근 접근된 파일의 위치로부터 가까운 거리에 있기 때문에 파일 접근 후 발생하는 디스크 탐색의 시간을 크게 줄일 수 있다. 성능 검증을 위해 BSD기반의 FreeBSD 6.2 운영체제에 SAF를 구현하였고, 5개의 벤치마크를 실행하여 성능을 측정하였다. 성능 측정 결과 SAF는 FreeBSD에 비해 벤치마크의 실행 시간을 약 14%∼42% 감소시켰다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권3호
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• pp.144-154
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• 2001

다중 결합 질의에 포함된 다수의 결합 연산지를 효율적으로 처리하기 위해 서는 효율적인 병렬 알고리즘이 필요하다. 최근 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 실제 결합 시에 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 이들 사이의 실행시간을 가급적 일치시키기 위한 '페이지 실행시간 동기화'기법이 제안되었고 이를 통해 할당 트리 한 노드 실행에 있어서의 지연 시간을 줄일 수 있었다. 하지만 지연 시간을 최소화하기 위해 할당되어질 프로세서의 수 즉, 페이지 실행시간 동기화 계수(k)는 실제 결합 시의 결합률에 따라 상당한 차이를 보이게 되고 결국, 이 차이를 고려하지 않은 다중 해쉬 결합은 성능 면에서 크게 저하될 수밖에 없다. 본 논문에서는 결합 이전에 어느 정도의 결합률을 예측할 수 있다는 전제하에 다중 해쉬 결합 실행 시에 발생할 수 있는 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 결합률에 따라 최적의 프로세서들을 노드에 할당함으로서 다중 해쉬 결합의 실행 성능을 개선하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.74-82
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• 2011

SSD는 낸드 플래시 메모리의 배열로 구성되어 있기 때문에 하드 디스크와는 달리 블록 당 쓰기 가능 횟수가 정해져 있고, 덮어쓰기가 불가능 하다는 특성을 가지고 있다. 이와 같이 기존의 하드 디스크와는 다른 특징을 갖는 SSD를 효과적으로 관리하기 위해 FTL을 이용한다. FTL은 맵핑 방식에 따라 페이지, 블록, 로그 블록 맵핑 방식으로 구분하는데, 그 중 로그 블록 맵핑 방식 기법 중 BAST와 FAST는 합병 연산 시 페이지 복사와 삭제 연산이 많이 발생하여 SSD의 성능이 떨어지는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 SSD 내부에 PRAM을 접근빈도 체크영역 및 로그 블록과 Hot 데이터를 저장하는 영역으로 할당하여 접근빈도에 따라 데이터를 할당하는 기법 및 교체기법을 제안한다. 제안된 방법은 접근빈도에 따라 Cold 데이터는 플래시 메모리에 할당하며 덮어쓰기가 가능한 PRAM에 로그 블록과 접근 빈도가 높은 데이터를 할당함으로써, 합병 연산 및 삭제 연산을 줄여 SSD의 성능과 수명을 향상시킬 수 있다. 또한 용량의 한계가 있는 PRAM의 활용률을 높이기 위해 데이터 교체 방법을 사용한다. 실험결과 삭제연산의 경우 제안한 방법이 BAST에 비해 약 46%정도 FAST에 비해 약 38%정도 횟수가 감소되었고, 쓰기 성능의 경우 각각 기존 BAST, FAST에 비해 34%, 19%의 성능이 향상되었고, 읽기 성능 역시 각각 5%, 3%의 성능 향상을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.767-774
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• 2010

NAND 플래시 메모리는 높은 입출력 성능, 내장애성, 저전력 소모 등 여러 가지 장점을 가지고 있어서 하드디스크를 대체할 수 있는 새로운 저장 장치로 관심을 받고 있다. 전통적인 DBMS들은 FTL (Flash Translation Layer)를 이용하면 전혀 수정 없이 플래시 메모리 위에서 동작한다. 그러나, 대부분의 FTL은 DBMS가 아닌 파일 시스템에 최적화 되어있다. 또한, 전통적인 DBMS는 플래시 메모리의 특징 (erase-before-write) 을 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 플래시 메모리를 이차 저장장치로 사용하는 DBMS를 위한 플래시 고려하는 스토리지 시스템을 제안한다. 제안하는 플래시 고려 스토리지 시스템은 비용이 높은 변경 연산을 피하기 위해 로그 레코드를 이용한다. 마지막으로, 실험을 통해서 제안하는 스토리지 시스템이 기존에 제안된 플래시를 고려하는 DBMS에 비해 우수함을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.169-176
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• 2015

최근 데이터베이스 관리 시스템에서는 이중 쓰기 버퍼 기법의 단점을 보완할 수 있는 원자성 쓰기 기법이 제시되었다. 원자성 쓰기 기법을 지원하기 위해서는 파일시스템과 I/O 스케줄러 등의 I/O 서브시스템과 SSD의 원자성 쓰기의 보장이 필요하다. 본 연구에서는 MariaDB의 데이터 쓰기의 기본 단위를 사용하여, 쓰기 단위 연속 블록 할당 기법, 플래그 전달을 통한 I/O 명령 병합 방지 기법, 원자성 쓰기를 지원하는 SSD를 통해 MariaDB의 원자성 쓰기를 지원하는 연구를 진행하였다. Tpcc-mysql와 SysBench를 사용하여 MariaDB에 제안된 기법을 적용한 결과, 원자성 쓰기 기법의 성능을 평가한 결과, 데이터베이스의 처리량이 이중 쓰기 버퍼 기법을 사용한 MariaDB 대비 약 40%~50% 향상된 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권6호
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• pp.293-303
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• 2008

컴퓨팅 환경이 무선과 휴대용 시스템으로 변화하면서, 전력효율이 점점 중요해지고 있다. 특히 내장형 시스템일 경우에 더욱 그러한데 이중 메모리에서 소모되는 전력이 전체 전력소모의 두 번째 큰 요소가 되고 있다. 메모리 시스템에서의 전력소모를 줄이기 위해서 SDRAM의 저전력 모드를 활용할 수 있다. RDRAM의 경우 냅모드(nap mode)는 액티브 모드(active mode)의 5%이하의 전력만을 소모한다. 하지만 하드웨어 컨트롤러는 운영체제가 협조하지 않으면 이 기능을 효율적으로 활용하지 못한다. 이 논문에서는 SDRAM의 액티브 유닛(active unit)의 수를 최소화하는 방법에 초점을 맞춘다. 운영체제는 참조되지 않는 메모리를 저전력 모드에 놓음으로써 최소한의 유닛들만을 액티브 모드에 놓은 상태로 프로그램이 수행될 수 있도록 피지컬(physical) 페이지들을 할당한다. 이것은 PAVM(Power Aware Virtual Memory) 연구의 일반화된 시스템 전반에 대한 연구라고 할 수 있다. 우리는 모든 피지컬 메모리를 고려하고 있으며, 특히 평균적으로 전체 메모리의 절반을 사용하는 버퍼 캐시를 고려하고 있다. 버퍼 캐시의 용량과 그 중요성 때문에 PAVM 방식은 버퍼 캐시를 고려하지 않고는 완전한 해법이 되지 못한다. 이 논문에서 우리는 메모리의 사용처를 분석하고 저전력 페이지 할당 정책을 제안한다. 특히 프로세스의 주소공간에 매핑(mapping)된 페이지들과 버퍼 캐시가 고려된다. 이 두 종류의 페이지들간의 상호작용과 그 관계를 분석하고 저전력을 위해 이러한 관계를 이용한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권7호
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• pp.349-358
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• 2005

거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬 응용 프로그램의 코드 내에서 공유 메모리 할당자를 호출한 위치를 추적하여 서로 다른 호출지에서 요청된 공유 객체가 같은 공유 페이지에 할당되는 것을 방지하는 호출지-추적 기반 거짓 공유 감소 기법(CSTallocator)을 제시한다. CSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반하고 있다 이 기법의 효용성을 검증하기 위해 기존 거짓 공유 감소 할당 기법들의 성능과 비교한 결과 기존 방식에 비해 훨씬 더 많은 거짓 공유 폴트를 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 실험은 실제 병렬 응용에 기반한 실행-기반 시뮬레이션 기법을 사용하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.191-210
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• 2014

As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.