• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.149-155
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• 2012

SSD(Solid State Disk)는 다수의 NAND 플래시 메모리로 구성되었으며 내부에 고성능 컨트롤러와 캐시 버퍼를 포함한 스토리지 장치이다. NAND 플래시 메모리는 제자리 덮어쓰기가 안되기 때문에 파일시스템에서 유효페이지가 갱신 및 삭제시 무효페이지로 전환되어 완전히 삭제하기 위해서는 가비지 컬렉션 과정을 거쳐야한다. 하지만 가비지 컬렉션은 지연시간이 긴 Erase 연산을 포함하기 때문에 SSD의 I/O 성능을 감소시키고 마모도를 증가시키는 문제가 된다. 본 논문에서는 입력데이터에 대하여 유효데이터와 무효데이터에서 중복검사를 실행하는 기법을 제안한다. 먼저 유효데이터에 대한 중복제거 과정을 거치고 그 다음에 무효데이터 재활용 과정을 거침으로써 중복률을 향상시켰다. 이를 통하여 SSD의 쓰기 횟수와 가비지 컬렉션 횟수를 감소시켜 마모도와 I/O 성능이 개선되었다. 실험결과 제안한 기법은 유효데이터 중복제거와 무효데이터 재활용을 둘다 하지 않는 일반적인 경우에 비해서 가비지 컬렉션 횟수가 최대 20% 감소하고 I/O 지연시간이 9% 감소하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.634-641
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• 2006

플래시 메모리는 비휘발성이며 빠른 I/O 처리 속도와 같은 많은 장점들이 있으나, in-placeupdate가 불가능하고 읽기/쓰기/지우기 작업의 속도가 다르다는 단점을 지니고 있다. 버퍼 캐시를 통해 플래시 메모리 기반 저장장치의 성능을 향상시키기 위해서는 수행 속도가 느림은 물론 지우기 작업의 수행 횟수에 직접적인 영향을 끼치는 쓰기 작업의 횟수를 줄이는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 LRU 버퍼교체 정책에 not-cold-dirty-page에 대한 교체를 지연하는 알고리즘을 적용한 새로운 버퍼교체 정책(LRU-Dirty Page Later-Cold Detection, 이하 LRU-DPL-CD)을 제시하고 성능을 분석한다. 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 LRU-DPL-CD는 버퍼 적중률의 큰 감소 없이 쓰기 작업과 지우기 작업의 횟수를 감소시켰으며, 그 결과 전체 플래시 메모리의 I/O 수행속도가 증가하는 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.1-13
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• 2004

시맨틱 웹은 지능적인 서비스를 제공하기 위한 새로운 웹 환경이다. 시맨틱 웹을 구현하기 위해 많은 새로운 노력들이 진행되어 왔다. 이 중에서 가장 기본적이고 중요한 것은 의미 정보를 표현, 저장, 질의, 관리해 주는 온톨로지 관리 시스템이다. 우리는 이와 같은 기능을 제공하기 위한 새로운 시스템으로서, 토픽맵 모델을 기반으로 한 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.789-793
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• 2010

최근 플래시 메모리 기반 비휘발성 캐시가 저장장치의 성능과 전력 소모 측면에서 효과적인 해법으로 떠오르고 있다. 비휘발성 캐시로 저장장치의 성능을 향상시키고 전력 소모를 줄이기 위해, 가격이 싸고 용량이 큰 multi-level-cell (MLC) 플래시 메모리를 사용하는 것이 좋다. 그러나 MLC 플래시 메모리의 수명은 single-level-cell (SLC) 플래시 메모리보다 훨씬 짧기 때문에 전체 저장장치의 수명이 짧아질 수 있다. 이러한 약점을 최소화하기 위해 SLC 플래시 메모리와 MLC플래시 메모리를 결합한 형태의 비휘발성 캐시를 고려해볼 수 있다. 본 논문에서는 SLC와 MLC를 결합한 플래시 메모리를 버퍼로 사용하는 새로운 하이브리드 하드디스크 구조를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.676-679
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• 2015

빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권2호
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• pp.245-257
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• 2022

In the Internet of Things (IoT) era, the types of devices used by one user are becoming more diverse and the number of devices is also increasing. However, a forensic investigator is restricted to exploit or collect all the user's devices; there are legal issues (e.g., privacy, jurisdiction) and technical issues (e.g., computing resources, the increase in storage capacity). Therefore, in the digital forensics field, it has been a challenge to acquire information that remains on the devices that could not be collected, by analyzing the seized devices. In this study, we focus on the fact that multiple devices share data through account synchronization of the online platform. We propose a novel way of identifying the user's interest through analyzing the remnants of targeted advertising which is provided based on the visited websites or search terms of logged-in users. We introduce a detailed methodology to pick out the targeted advertising from cache data and infer the user's interest using deep learning. In this process, an improved learning model considering the unique characteristics of advertisement is implemented. The experimental result demonstrates that the proposed method can effectively identify the user interest even though only one device is examined.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.71-79
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• 2023

이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.161-186
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• 2012

최근 플래시 메모리의 꾸준한 용량 증가와 가격 하락으로 인해 대용량 SSD(Solid State Drive)가 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 플래시 메모리는 하드웨어적인 제약사항이 존재하며, 이러한 제약사항을 보완하기 위해 FTL(Flash Translation Layer)이라는 특별한 미들웨어 계층을 필요로 한다. FTL은 플래시 메모리의 하드웨어적인 제약사항을 효율적으로 운용하기 위해 필요한 계층으로서 파일 시스템으로부터의 논리적 섹터 번호(logical sector number)를 플래시 메모리의 물리적 섹터 번호(physical sector number)로 변환해주는 역할을 한다. 특히, 플래시 메모리의 여러 제약사항 중 "쓰기 전 지우기(erase-before-write)"는 플래시 메모리 성능 저하의 주요한 원인이 되고 있으며, 이와 관련하여 로그블록 기반의 여러 연구들이 활발히 진행되어 왔지만, 대용량의 플래시 메모리를 효율적으로 운용하기 위해서는 몇몇 문제점들이 존재한다. 로그블록 기반의 FAST는 넓은 지역에 임의쓰기(random writing)가 빈번하게 발생하면 데이터 블록 내 사용되지 않은 섹터들로 인해 효율적이지 못한 합병 연산이 발생한다. 즉, 효율적이지 못한 블록 쓰레싱(thrashing)이 빈번하게 발생하고, 플래시 메모리의 성능을 저하시킨다. 로그블록은 덮어쓰기(overwriting) 발생 시 일종의 캐쉬처럼 운영되며, 이러한 기법은 플래시 메모리 성능 향상에 많은 발전을 주었다. 본 연구에서는 임의쓰기에 대한 성능 향상을 위해 로그 블록만을 캐쉬처럼 운영하는 것이 아니라 플래시 메모리 전체를 캐쉬처럼 운용하고, 이를위해 별도의 오프셋이라는 매핑 테이블을 운용하여 플래시 메모리 성능 저하의 주요한 원인이 되는 합병연산과 삭제연산을 줄였다. 새로운 FTL은 XAST(eXtensively-Associative Sector Translation)이라 명명하며, XAST에서는 공간지역성과 시간지역성에 대한 기본적인 이론을 바탕으로 오프셋 매핑 테이블을 효율적으로 운용한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.145-155
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• 2013

본 연구에서는 8K UHD($7680{\times}4320$) 영상을 실시간 부호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기를 제안한다. 연산처리성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $10{\times}10$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 436.5K게이트의 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기는 동작주파수 187MHz에서 8K UHD급 동영상을 초당 30프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권1호
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• pp.53-60
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• 2008

최근 스트리밍 미디어는 인터넷 상의 많은 트래픽을 유발하고 있다. 기존의 웹을 위한 객체와 마찬가지로 스트리밍 객체 또한 프록시 시스템을 사용하게 되면 여러 이점이 있긴 하지만, 스트리밍 미디어를 캐슁 하는 방법은 기존의 웹을 위한 객체보다 매우 크고 높은 대역폭을 요구하기 때문에 고려해야 할 점이 많다. 또한 많은 종류의 단말들의 다양한 대역폭을 적절히 서비스 하기 위해서 프록시 기능과 트랜스코딩 기능을 함께 할 수 있는 트랜스코딩 프록시가 유용하다. 기존의 프록시는 객체가 프록시 서버에 저장되어 있거나, 그렇지 않은 경우로만 고려되었으나, 트랜스코딩 프록시에서는 같은 객체의 다양한 버전에 대해서 종합적인 효과를 고려하여 최적의 버전 집합을 저장 해야 한다. 또한 최근의 멀티미디어 캐슁 시스템들은 접근 빈도가 높은 앞부분을 캐슁하여 지연 시간을 줄이고 높은 효율을 얻을 수 있도록 하는 방법을 사용한다. 한편 많은 연구에서 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장 관리를 위해서 객체를 세그먼트로 나누어 관리하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 부분 캐슁을 사용하는 트랜스코딩 프록시에서 사용자 요청에 따른 후속 작업을 결정하기 위해 4개의 기본 이벤트를 이용하여 9개의 이벤트로 정의한다. 또한 트랜스코딩 프록시 시스템을 위하여 세그먼트 기반의 관리정책을 제안한다. 실험결과는 제안하는 방법이 사용자 지연시간, BHR와 트랜스코딩 데이터의 양이 적음을 보여준다.