클라우드 컴퓨팅 및 모바일 통신 서비스의 사용량이 급격히 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 저장하는 스토리지 장치로서 소비 전력이 작으며 우수한 데이터 접근 성능을 보이는 SSD(Solid State Disk)가 각광받고 있다. SSD는 다수의 NAND 플래시 메모리를 부착하고 호스트에서 요구하는 명령을 받아 수행하는 대용량 장치이다. 이러한 SSD는 비휘발성, 빠른 성능, 내구성, 저전력 등의 장점으로 인해 시장에서 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 SSD의 장점들에도 불구하고 읽기, 쓰기, 삭제 연산 수행 시간의 비대칭성과 불균등한 기본단위, 덮어쓰기 연산의 불가, 한정된 블록 당 삭제횟수 등의 NAND 플래시 메모리의 내재적 단점들이 존재한다. 그 중 NAND 플래시 메모리의 블록 당 한정된 삭제 횟수는 SSD의 수명에 영향을 끼치며 일정한 삭제 횟수를 초과하게 되면 안정성이 크게 떨어지게 되고 더 이상 사용이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 환경에서의 SSD에서 NAND 플래시 블록의 한정된 삭제 횟수에 따른 성능의 효율성을 향상시키기 위하여 중복 제거 기법을 적용한 SSD기반의 회복 효율성 최적화 시스템을 설계하였다.
RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.24-31
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2023
The solid-state drive (SSD) possesses higher input and output speeds, more resistance to physical shock, and lower latency compared with regular hard disks; hence, it is an increasingly popular storage device. However, tiny components on an internal printed circuit board (PCB) hinder the manual detection of malfunctioning components. With the rapid development of artificial intelligence technologies, automatic detection of components through convolutional neural networks (CNN) can provide a sound solution for this area. This study proposes applying the YOLOv5 model to SSD PCB component detection, which is the first step in detecting defective components. It achieves pioneering state-of-the-art results on the SSD PCB dataset. Contrast experiments are conducted with YOLOX, a neck-and-neck model with YOLOv5; evidently, YOLOv5 obtains an mAP@0.5 of 99.0%, essentially outperforming YOLOX. These experiments prove that the YOLOv5 model is effective for tiny object detection and can be used to study the second step of detecting defective components in the future.
Technological advance in information technology has sparked the necessity of small form factor (SFF) optical disk for mobile devices. Small form factor optical disk is highly anticipated to be a next generation storage device because it can be used for a cost-effective way compared with solid state memory. For the application to the 5 mm height small-form-factor optical disk drive, we have presented an optical flying head and swing arm actuator. In this study, we propose a small 1-axis actuator for compensating ficus error and SA due to the variation of cover-layer thickness in the cover-layered small optical disk. The main design issues of the 1-axis actuator are the realization of compact structure and the new support structure of the actuator: Finally, the compensating principle and performance of the 1-axis actuator will be explained.
치과용 임플란트 재료로 주로 사용되는 지르코니아 및 티타늄 합금은 생체불활성 특징으로 인하여 골유착 및 골형성 능력이 떨어진다. 이러한 문제를 쉽고 간단하게 해결하기 위한 방법으로는 생체활성 물질을 표면에 코팅하여 생체 활성을 높이는 방법이 있다. 본 연구에서는 우수한 골결합 능력을 가진 실리케이트계 세라믹인 아커마나이트(Ca2MgSi2O7)를 고상반응법으로 합성하고, SBF 용액 내 침적실험을 통하여 합성 아커마나이트 분말의 생체활성을 분석하였다. 고상반응 출발원료로는 탄산칼슘(CaCO3), 탄산마그네슘(MgCO3), 이산화규소(SiO2) 분말을 사용하였다. 분말을 혼합 및 건조한 후, 가압 성형하여 디스크 형태로 만든 후, 고상반응 온도를 변화시키며 아커마나이트 상의 합성을 유도하였다. 합성된 아커마나이트 펠릿의 용해 및 생체활성 분석을 위하여 SBF 용액 내 침적 시키고, 침적시간에 따라 아커마나이트의 표면 용해 및 하이드록시아파타이트 석출을 분석하였다. 합성반응 온도가 높아질수록 아커마나이트 상이 뚜렷하게 나타난 반면에, SBF 용액 내 용해는 천천히 진행되었다. 합성된 아커마나이트 분말의 생체활성도는 대체적으로 우수하였으나, 그 중에서도 1100℃에서 고상반응 하여 합성한 분말에서 적절한 용해 및 하이드록시아파타이트 입자의 석출이 잘 일어나는 것으로 분석되었다.
Solid State Disks(SSD) are one of the best candidates to support next storage technology in desktop and server computing environment. The features of non-volatility, low power consumption, and fast access time for read operations are sufficient grounds to support SSD as major components of future storages. This paper describes a technical trend of HDD based RAID technology and proposes a new RAID system for SSD.
플래시메모리는 휴대폰, 디지털카메라를 비롯한 휴대기기의 저장장치로 널리 사용된다. 최근에는 하드디스크와 같은 인터페이스를 가지는 플래시 SSD가 일부 노트북의 하드디스크를 대체하고 있다. 하지만 플래시메모리는 데이타베이스 시스템의 저장장치로 고려되지 못하고 있다. 플래시메모리를 하드디스크처럼 사용하기 위한 플래시 변환 계층이 임의의 영역에 많은 양의 덮어쓰기 연산을 유발하는 데이타베이스의 워크로드에서 나쁜 성능을 보이기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 In-Page Logging(IPL)이라는 기법이 제안되었다. 이 논문에서는 잘 알려진 오픈소스 데이타베이스인 SQLite에 IPL 기법을 적용하여 성능을 평가하였고, 갱신 질의 처리 성능이 30배 향상됨을 보인다.
기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.
이 논문에서는 Solid State Drives(SSD)의 구조적인 특성을 활용한 Native Command Queueing(NCQ) 스케줄링 기법을 제안하려 한다. SSD는 Hard Disk Drives(HDD)와 달리 접근시간이 매우 짧고, 읽기/쓰기 속도가 서로 다르다는 특성이 있다. 그리고 SSD 내부에는 HDD와 마찬가지로 버퍼캐시가 존재한다. 이런 특성들을 활용하여 커맨드가 처리되는데 걸리는 시간을 모델링할 수 있다. 이렇게 모델링한 처리시간을 짧은 순서대로 스케줄링 정책에 적용하여 응답속도를 개선할 수 있다.
As a shipboard dependency for the safety and reliability becomes very important, the need for solid systems providing non-stop workload has been increased. This system is heartbeat that transmits shipboard state, audit and control information to the land. So, this paper describes a ship's LAN configuration method for the safety and reliability. In order to achieve these requirements, network, server and disk fault tolerance techniques are surveyed, and dual network configuration model, cluster server configuration method are presented and tested based on the survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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