클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라 구축이 활성화됨에 따라, 안전성과 보안성이 강화된 클라우드 구축을 위한 기술이 큰 화두로 인식되고 있다. 이에 대한 방안으로써, 클라우드 사용자 인스턴스의 시스템 보안 강화를 위한 다양한 보안 솔루션이 등장하고 있다. 특히 인스턴스(가상머신)의 메모리 분석을 통한 악성코드 분석 및 탐지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 메모리 분석을 통한 보안 모니터링 기술은 메모리 덤프 시 수반되는 연산 오버헤드로 인해 다수의 인스턴스가 하나의 물리적 서버 노드에서 구동되는 클라우드 플랫폼과 같은 환경으로의 적용에 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 메모리 덤프 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해 악성코드 분석 및 탐지에 필요한 인스턴스 메모리의 특정 부분을 모니터링 하는 기술을 제안하고, 부분 메모리 모니터링 기반 악성코드 탐지 시스템을 통해 제안 기술의 실효성을 검증한다.
비용절감을 위해 제한된 서버 워크로드를 통합하는 것은 데이터센터의 효율성에 중요하다. 하지만 더 많은 워크로드가 하나의 서버에 통합되면서, 워크로드들의 성능이 제한된 공유 자원에 대한 경합으로 인해 감소될 수 있다. 이러한 성능감소를 줄이기 위해서 공유자원에 대한 경합을 줄이는 스케줄이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 공유자원, 특히 메모리 서브시스템에 대해서 경합을 줄일 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반의 메모리 인지 쓰레드 스케줄링 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 메모리 자원에 대한 경합을 줄이기 위해서, 메모리 자원에 대한 접근을 제한하는 방식으로 두 가지 방법을 사용한다. 메모리 인텐시브 쓰레드를 제한된 코어에서 수행하고, 메모리 인텐시브 쓰레드가 수행되는 코어의 주파수를 낮추어 경합을 완화한다. 제안한 알고리즘을 적용하여 쓰레드 스케줄링 시, 리눅스의 CFS(Completely Fair Scheduler) 대비 최대 43%의 성능향상을 이루고 파워소모를 38% 줄일 수 있었다.
플래시 메모리는 하드 디스크와 여러 면에서 다른데 특히 덮어쓰기가 되지 않는다는 것이 가장 큰 차이점이다. 그로 인해 대부분의 플래시 메모리 파일 시스템들은 파일을 수정할 때 not-in-place 수정 기법을 사용하고 있다. 그 과정에서 가끔 플래시 메모리 파일 시스템들은 가용 공간의 확보를 위해 무효 페이지들이 많은 블록들의 유효 페이지들을 다른 블록으로 옮기고 블록들을 쓸 수 있는 빈 페이지로 만들어 주는 작업인 블록 클리닝 작업을 수행한다. 블록 클리닝 작업은 플래시 메모리의 성능을 직접적으로 좌우하는 요소이다. 그래서 이 논문은 유효 페이지와 무효 페이지를 동시에 가진 블록의 수를 최소화하여 블록 클리닝 비용을 줄일 수 있는 효율적인 페이지 할당 기법을 제안한다. 그리고 실험 결과는 원래의 YAFFS에 비해 블록 클리닝 비용이 확연하게 줄어들었음을 보여 준다.
본 연구는 최근에 등재된 국채보상운동기록물 2,475건을 대상으로 생산배경과 그 출처를 분석하여 분류 체계에 대한 새로운 방식을 제기하고, ISAD(G) 2ND EDITION, ISSAR, NAK를 참조하여 매뉴스크립트 컬렉션형 기록물 기술 규칙을 만들어 제안하였다. 이를 통해 최근 다수 기록물이 세계기록유산으로 등재되고, 등재된 이후에도 기록물이 추가되는 추세에 따라, 기록학적 관점에서 세계기록유산에 대한 기술 규칙을 만들어 관리해야 할 필요성을 제기하였다. 국채보상운동기록물은 인위적 수집 컬렉션이다. 매뉴스크립트 컬렉션은 쉘렌버그의 출처주의에 입각하여 기록의 작성 주체를 중심으로 분류하는 것이 가장 체계적이라고 할 수 있다. 이를 기본으로 하여 활동별, 시간별, 자료의 종류별, 매체별, 주제별 등으로 다양하게 분류하여 제시한다면 세계기록유산 기록물을 더욱 효율적으로 검색하고 이해할 수 있을 것이다.
버퍼 캐시는 스토리지의 느린 속도를 완충하는 중요한 역할을 하지만, 데이터의 유실을 막기 위한 주기적인 플러시 연산으로 인해 스마트폰에서 그 효과가 크게 떨어진다. 본 논문에서는 소량의 영속 메모리에 선택적인 플러시 정책을 적용하여 스마트폰 버퍼 캐시의 플러시 오버헤드를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 이는 스마트폰 앱의 I/O 분석 결과 대부분의 파일 쓰기가 소량의 핫 데이터에 집중돼 있는 반면 상당 부분의 파일 데이터는 1회성 쓰기에 국한한다는 점에 근거한다. 제안하는 기법은 플러시 상황 발생 시 자주 수정되는 데이터를 영속 메모리로 우회 플러시하고 그렇지 않은 데이터만을 스토리지로 플러시한다. 이를 통해 스토리지 쓰기량을 크게 줄이는 동시에 영속 메모리의 공간 효율성을 높인다. 인기 있는 스마트폰 앱의 I/O 트레이스를 이용한 재현 실험을 통해 제안하는 기법이 스토리지 쓰기량을 평균 25.8%, 최대 37.8%까지 줄임을 보인다.
본 논문에서는 무선 센서 노드에 사용 가능한 저가형 플래시 메모리를 위한 하드웨어 추상화 구조(Hardware Abstraction Architecture: HAA)를 제안한다. 제안된 HAA는 3개 의 계층으로 이루어져 있으며, 세 개의 계층은 HIL(Hardware Interlace Layer), HAL(Hardware Adaption Layer), HPL(Hardware Presentation Layer)로 구성된다. 여기서 HIL은 상위 계층의 어플리케이션에 대해 플랫폼 독립적인 인터페이스를 제공하고, HAL은 하드웨어 추상계층에서 가장 핵심적인 부분으로서 하드웨어 자원 제어, 상태관리,논리적 명령어를 생성하며, HPL은 하드웨어 초기화 및 플래시 메모리와의 통신 부분을 담당한다. 제안된 HAA는 무선 센서노드에 가장 많이 사용되고 있는 Atmel사의 AT45DB 계열의 플래시 메모리에 적용되었으며, 4,384 바이트의 프로그램 메모리와 195 바이트의 데이터 메모리를 사용한다. 따라서 본 논문에서 제안된 HAA 구조는 3계층으로 설계되었기 때문에 소프트왜어 개발 측면에서 높은 유연성, 확장성, 재사용성을 제공하며, 낮은 메모리를 시용하기 때문에 무선 센서 노드용으로 적합하다 할 수 있다.
PCI 2.2 버스 마스터가 메모리 읽기 명령으로 타겟 장치에 데이터 전송을 요구하면 타겟 장치는 내부적으로 데이터 준비하는데 시간이 필요하므로 데이터 전송 없이 장시간 PCI 버스를 점유하는 상황이 발생할 수 있다. 이는 PCI 버스 사용 효율 및 데이터 전송 효율을 떨어뜨리게 되며 이를 해결하기 위해 PCI 2.2에서는 지연 트랜잭션 메커니즘을 이용한다. 그러나 이 방법은 타겟 장치가 프리페치해야 할 정확한 데이터의 양을 알 수 없기 때문에 데이터 전송 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 메모리 읽기 명령을 수행하고자 하는 버스 마스터가 메모리 쓰기 명령어를 이용하여 타겟 장치에게 읽어올 데이터의 양을 미리 알려주는 프리페치 요구를 이용해 보다 효율적으로 데이터를 전송하는 방법을 제안한다. 모의실험 결과 제안된 방법이 지연 트랜잭션에 비해 데이터 전송 효율이 평균 10 % 향상되었다.
2-D flow fields are studied by using a shared memory parallel computer with a parallel flow analysis program which uses domain decomposition method and MPI library for data exchange at overlapped interface. Especially, effects of directional domain decomposition on parallel efficiency are studied for 2-D Lid-Driven cavity flow and flow through square cavity. It is known from the present study that domain decomposition along the main flow direction gives better parallel efficiency in 1-D partitioning than along the other direction. 2-D partitioning, however, is less sensitive to flow directions and gives good parallel efficiency for most of the cases considered.
The numerical analyses of the complicated flows are widely attempted in these days. Because of the enormous demanding memory and calculation time, parallel processing is used for these problems. In order to obtain calculation efficiency, it is important to choose proper domain decomposition technique and numerical algorithm. In this research we enhanced the efficiency of the CFDS code developed by ADD, using parallel computation and newly developed numerical algorithms. For the huge amount of data transfer between blocks non-blocking method is used, and newly developed data transfer algorithm is used for non-aligned block interface. Recently developed RoeM scheme is adpoted as a spatial difference method, and AF-ADI and LU-SGS methods are used as a time integration method to enhance the convergence of the code. Analyses of the flows around the ONERA M6 wing and the high angle of attack missile configuration are performed to show the efficiency improvement.
DRAM은 메인 메모리 시스템을 구성하는 주요한 요소로서 운영체제의 발전, 응용 프로그램의 복잡도와 용량의 증가에 맞추어 DRAM의 용량과 속도 역시 증가하는 추세이다. DRAM은 주기적으로 저장된 값을 읽은 후 다시 저장하는 리프레시 동작을 수행해야 하며, 이에 수반되는 성능 및 파워/에너지 오버헤드는 용량이 증가할수록 더 악화되는 특성을 내재하고 있다. 본 연구는 전하의 보존 시간이 가장 낮은 셀들에 대해서 블룸 필터를 사용하여 64ms, 128ms 이내에 리프레시를 수행해야 하는 로우들을 효율적으로 저장하여 선택적 리프레시를 수행하는 에너지 효율 향상 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 기법을 통하여 평균 5.5%의 성능 향상이 있었으며, 리프레시 에너지는 평균 76.4% 절감되었고, 평균 EDP는 10.3% 절감된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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