OneNAND$^{TM}$와 같이 NAND와 NOR 플래시 메모리의 장점을 혼합한 퓨전 플래시 메모리는 대용량과 빠른 읽기/쓰기 및 XIP(eXecute-In-Place)를 지원하여 고성능 휴대용 임베디드 시스템을 위한 유비쿼터스 저장장치로 각광받고 있다. 또한 OneNAND$^{TM}$는 혼합형 구조의 장점뿐만 아니라 다수의 블록을 한 번에 삭제할 수 있는 다중 블록 삭제 기능을 제공하여 플래시 메모리의 느린 삭제 성능을 향상시켰다. 하지만 기존의 플래시 메모리 주소 변환 계층에서는 다수의 블록을 한 번에 삭제할 수 있다는 점을 고려하지 않고, 소수의 블록들을 가비지 컬렉션의 희생 블록으로 선택하여 삭제하므로 다중 블록 삭제 기능의 효율적인 사용이 어렵다. 본 논문에서는 다중 블록 삭제의 사용을 개선할 수 있는 EGFTL(Erase Group Flash Translation Layer)를 제안한다. EGFTL은 가비지 컬렉션 성능이 뛰어난 Superblock scheme과 다수의 무효 블록들을 관리하는 무효 블록 관리자를 통하여 다수의 블록들을 한 번에 삭제할 수 있도록 한다. 또한 군집형 해시 테이블을 적용하여 Superblock scheme의 주소 변환 성능을 개선하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 EGFTL이 다른 주소 변환 계층 보다 가비지 컬렉션 성능을 30% 이상 향상시켰으며, Superblock scheme의 주소 변환 성능을 5%이상 향상시켰다.
이 연구는 공간적/시간적 지역성의 효과론 이용하기 위하여 SRAM 버퍼를 사용하는 고성능 NAND-Type 플래쉬 메모리 패키지의 설계에 관한 것이다. 제안된 SRAM 버퍼를 내장한 새로운 NAND형 플래쉬 메모리 패키지 구조는 크게 세 부분으로 구성되어 있다. 즉, 작은 블록 크기의 완전 연관 희생 버퍼(victim buffer)와 큰 블록 크기를 지원하는 완전 연관 공간 버퍼(spatial buffer), 그리고 동적 페칭 유닛(dynamic fetching unit)으로 구성되어 있다. 제안하는 새로운 NAND 형 플래쉬 메모리 패키지는 기존의 NAND형 플래쉬 메모리 구조와 비교할 때 매우 뛰어난 성능 향상 및 저 전력 소비를 이끌어낼 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 NAND 플래쉬 메모리 패키지는 기존의 NAND 플래쉬 메모리와 비교하여 접근 실패율에서는 70%, 평균 메모리 접근 시간에서는 67%의 감소 효과를 보여준다. 더욱이 주어진 크기(e.g., 3KB)의 SRAM 버퍼를 이용한 제안된 패키지는 여덟 배 크기의 직접 사상 버퍼(e.g., 32KB)를 이용한 패키지 및 두 배 크기의 완전 연관 버퍼(e.g., 8KB)를 이용한 패키지보다도 평균 접근 실패율 및 평균 메모리 접근 시간에서 더욱 우수한 성능 향상을 이끌어낼 수 있다.
비휘발성, 저전력 소모, 안정성 등의 장점을 가진 NAND 플래시 메모리는 고집적화, 대용량화, 저가격화를 통하여 다양한 디지털시스템의 데이터 저장장치로 사용되고 있다. 플래시 메모리의 다양한 분야에서의 응용 확대와 동시에 플래시 메모리의 대용량화는 플래시 메모리의 주소 변환 테이블의 전체 크기를 증가시켜 SRAM에 저장하기에 용량이 부족한 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 하이브리드 변환 기법 기반의 플래시 메모리 파일 시스템에서 페이지 주소 캐시를 이용한 효율적인 주소 테이블 관리 정책을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 메타 데이터 기반의 전체 테이블의 정보를 맵블록을 이용하여 효율적으로 통합 관리함으로써 높은 성능을 유지할 수 있다. PC 환경에서의 다양한 응용프로그램을 실험한 결과 제안하는 페이지 주소 캐시는 2.5% 이하의 낮은 미스율로 높은 효율성을 유지하며 전체 쓰기 연산 요청에서 평균 33%의 실제 쓰기 연산의 실행으로 전체 쓰기 연산에서 발생하는 오버헤드를 줄여 주었다.
최근 디지털 카메라, MP3 플레이어, 핸드폰과 같이 이동성이 중요한 요소로 차지하는 기기들이 많이 등장하였다. 이에 따라 소형화, 대용량화, 저 전력화, 비휘발성, 고속화 그리고 충격에 강한 저장장치가 필요하게 되었다. 플래시 메모리는 이러한 요구사항을 만족시키는 저장장치이다. 플래시 메모리는 하드웨어적 특성으로 인해 쓰기 전 소거(erase-before-write)연산을 수행해야만 한다. 따라서 플래시 메모리를 효과적으로 동작시키기 위해서 FTL이 필요하다. FTL은 플래시 메모리의 단점을 보완해주면서 상위파일 시스템을 그대로 사용할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 차후 디스크는 플래시 메모리로 대체될 것이다. 대부분의 PC에서 윈도우즈 기반의 OS를 사용하기 때문에 기존 FTL이 윈도우즈 기반의 OS에서 어떠한 성능을 보이는지 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 실험속도를 빠르게 하기 위해 FTL 성능분석도구를 개발한다. 이를 이용하여 여러 FTL 알고리즘들이 윈도우즈 기반의 OS의 디스크 I/O를 처리하는 성능을 분석한다. FTL의 성능은 매핑 방법, 한 블록 내에 섹터를 기록하는 방법과 덮어쓰기의 처리방법 둥을 분석하여 비교가 가능하다. 실험한 FTL중 개선된 로그 블록 기법이 실험 결과 중에 가장 좋은 성능을 보인다. 따라서 차후 디스크가 플래시 메모리로 대체 될 경우, 로그 블록 기법을 잘 적용 시켜야 할 것이다.
모바일 디바이스, PC, 서버 형 워크스테이션 시스템에서 널리 사용되고 있는 낸드 플래시 메모리는 기존의 하드 디스크에 비해 저 전력 소비, 높은 성능, 랜덤 접근 가능 등의 장점을 갖는 반면, 덮어쓰기가 불가능하여 데이터를 쓰기 전에는 항상 삭제 연산을 필요로 하는 구조적 약점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 낸드 플래시 메모리의 제어기는 FTL을 사용하여 디바이스 내부 연산을 변형시킨다. 하지만 고성능 대용량 낸드 플래시 메모리 저장장치의 사용이 증가됨에 따라, 제한된 DRAM 크기에 비해 매핑 알고리즘에서 사용되는 매핑 테이블의 크기가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문은 이러한 DRAM의 용량 부족 문제를 해결하기 위해, 페이지 매핑 기법을 바탕으로한 적응적 매핑정보 캐싱 기법을 제안한다. 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 다양한 워크로드 분석을 기반으로 낸드 플래시 접근을 최소한으로 하는 매핑정보 캐싱 방식을 사용한다. 트레이스 기반 시뮬레이터를 통해 실험한 결과, 본 논문에서 제시하는 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 기존의 고정 매핑정보 캐싱 알고리즘에 비해 최소 7%에서 최대 70%의 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 개인 컴퓨터의 플래시 메모리가 충분하지 않을 경우 대용량의 플래시 메모리를 필요로 하는 구조해석을 컴퓨터 프로그램으로 수행하는 방법론을 연구하였다. 이러한 문제점의 해결방안으로 강성행렬의 블록화기법 -강성행렬이 몇 개의 블록으로 나뉘고 각각의 블록에 대하여 행렬분해가 수행되는 방법- 을 제안하였으며 제안된 방법론을 바탕으로 컴퓨터 프로그래밍이 가능한 알고리즘을 제시하였다. 끝으로, 본 연구를 바탕으로 구조해석 프로그램을 개발하였으며 몇 가지 기초적인 구조해석 예제를 통하여 개발 알고리즘의 정합성 및 효율성을 확인할 수 있었다.
모바일 컴퓨팅 분야에서 사용되는 저장장치는 저전력, 경량화, 내구성 등을 갖추어야 하며 사용자에 의해 생성되는 대용량 데이터를 효과적으로 저장 및 관리할 수 있어야 한다. 낸드 플래시 메모리는 모바일 컴퓨팅 분야에서 저장장치로 주로 사용되고 있다. 낸드 플래시 메모리는 구조적 특징 때문에 데이터 갱신요청 시 제자리 덮어쓰기가 불가능하여 데이터 갱신요청이 자주 발생하는 요청과 그렇지 않은 요청을 정확히 구분하여 각 블록에 저장 및 관리함으로써 해결할 수 있다. 이러한 데이터 갱신요청에 분류기법을 핫 데이터 식별 기법이라고 하며 현재 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문은 더 정확한 핫 데이터 검증을 위해 카운팅 필터를 사용하여 데이터 갱신요청 발생을 연속적으로 기록하고 또한 특정 시간 동안 요청된 갱신요청이 얼마나 자주 발생하는지를 고려하여 핫 데이터를 검증한다.
블록공중합체(block copolymer)는 각 고분자 블록의 상대적인 조성비와 분자량에 따라 구, 실린더, 라멜라 등의 다양한 자기조립 나노구조를 형성하는 것으로 알려져 있다. 최근에는 블록공중합체의 자기조립 나노구조를 이용하여 나노복합재료, 포토닉 크리스탈, 나노선, 자기저장매체, 플래시 메모리 소자 등에 적용하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 자연적으로 형성되는 블록공중합체 나노구조는 수많은 결함구조들을 포함하고 있어 실제 소자 적용에 큰 걸림돌이 되고 있다. 블록공중합체 나노구조의 실제적인 응용을 위해서는 박막상태의 시료 내에서 나노구조의 배향과 배열을 원하는 형태로 조절할 수 있는 공정의 확립이 선행되어야 한다. 즉, 블록공중합체의 자기조립을 나노기술분야에 적용하기 위해서는 대면적으로 완벽히 제어된 블록공중합체 나노구조를 구현하는 것이 필요하다.
플래시 기반 저장장치가 서버와 데이터 센터에 활발하게 도입됨에 따라 신뢰성이 더욱 중요해지고 있다. 신뢰성을 향상시키는 방법들 중에 한 가지는 정적 마모도 평준화로, 이것은 삭제 횟수를 평준화시켜 결국 저장장치 수명을 향상시킬 수 있다. 하지만 저장장치의 용량이 증가함에 따라 정적 마모도 평준화를 위한 부하도 커지고 있다. 특히 전체 블록에서 최대 또는 최소의 삭제 횟수를 갖는 블록의 검색 비용이 용량의 증가에 따라 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 부하를 줄이기 위해 무작위 선택을 정적 마모도 평준화에 도입한다. 구체적으로 전수 조사 대신, n개의 블록을 무작위로 뽑고 이 중에서 최대 또는 최소 삭제 횟수를 갖는 블록들을 선택한다. 실험 결과 n이 2일 때에도 마모 평준화 효과가 있으며, n이 4 이상이며 전수 조사에 기반한 최적 평준화에 근접하는 결과를 보이는 것을 알 수 있었다. 성능 향상의 효과를 측정하기 위해 실제 보드에 구현을 하였으며, 블록 선택 시간이 3배 이상 향상된 것을 관찰할 수 있었다. 결국 제안 기법은 기존 정적 마모 평균화의 효과를 적은 부하로 얻을 수 있는 것이다.
최근 급격한 기술의 발달로 다양한 시스템에서 발생하는 데이터양이 증가하고 있으며, 많은 양의 빅데이터(big data)를 처리해야 하는 엔터프라이즈 서버(enterprise server)와 데이터 센터(data center)의 경우 비용이 증가하더라도 높은 안정성과 고성능의 저장 장치를 적용하는 것이 필요하다. 이러한 시스템에서는 고성능의 읽기/쓰기 성능을 제공하는 SSD(solid state disk)를 저장 장치로 사용하는 경우가 많다. 그러나, 페이지 단위로 읽기 쓰기를 하고 블록단위로 지우기 연산을 해야하고 쓰기 전 지우기 연산을 수행해야 하는 특징 때문에 중복 쓰기가 다발할 경우 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 이러한 성능 저하 문제를 지연시키기 위해 SSD의 내부적으로 초과 제공(over-provision) 기술을 적용하고 있다. 그러나 초과 제공 기술은 성능 대신 많은 저장공간의 비용을 소모하는 단점이 있기 때문에 적정 성능 이상의 비효율적인 기술의 적용은 과대한 비용을 지불하게 만드는 문제가 있다. 본 논문에서는 SSD에서 다양한 초과 제공을 적용하였을 때 발생하는 성능과 비용을 측정하고, 이를 기반으로 시스템에 최적화된 초과 제공 비율을 예측하는 방법을 제안했다. 본 연구를 통해 빅데이터를 처리하는 시스템에서 성능의 요구사항을 만족하기 위한 비용과의 절충점(trade-off)를 찾을 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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