NAND 플래시 메모리는 저전력, 저렴한 가격, 그리고 대용량임에도 불구하고 페이지 단위의 쓰기 및 블록 단위의 지우기 연산은 큰 문제점을 가지고 있다. 특히 NAND 플래시 메모리 특성상 덮어쓰기가 불가능하므로 쓰기동작 후 수반되는 지우기 동작은 전체 성능저하의 원인이 된다. 기존의 NAND 플래시 메모리를 위한 SRAM 버퍼는 간단하면서도 NAND 플래시 메모리의 쓰기 동작을 효과적으로 줄여줄 수 있을 뿐 아니라 빠른 접근 시간을 보장 할 수 있다. 본 논문에서는 작은 용량의 SRAM을 이용하여 NAND 플래시 메모리의 가장 큰 오버헤드인 지우기/쓰기 동작을 효과적으로 줄일 수 있는 버퍼 관리 시스템을 제안한다. 제안된 버퍼는 큰 페칭 크기를 가지는 공간적 버퍼와 작은 페칭 크기를 가지는 시간적 버퍼인 완전연관 버퍼로 구성된다. 시간적 버퍼는 공간적 버퍼에서 참조된작은 페칭을 가지며, NAND 플래시 메모리에서 쓰기 및 지우기 수행시 시간적 버퍼내에 존재하는 같은 페이지 혹은 블록에 포함된 페칭 블록을 찾아 동시에 처리한다. 따라서 NAND 플래시 메모리에서 쓰기 및 지우기 동작을 획기적으로 줄였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 NAND 플래시 메모리 버퍼 시스템은 2배 크기의 완전연관 버퍼에 비해 접근 실패율 관점에서는 높았지만, 쓰기 동작과 지우기 동작은 평균적으로 각각 58%, 83% 정도를 줄였으며, 결론적으로 평균 플래시 메모리 접근 시간은 약 84%의 성능 향상을 이루었다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 블럭정합 알고리즘의 고속 처리를 위한 VLSI 어레이의 구조를 설계하였다. 완전탐색 블럭정합 알고리즘의 데이터 의존관계로부터 일차원 시스톨릭 어레이를 유도했다. 제안된 일차원 시스톨릭 어레이에 입력된 데이터와 제어신호는 인접한 처리요소를 통해서 전달되어 재사용된다. 따라서 제안된 시스톨릭 어레이는 시간 및 공간적 지역성을 만족한다. 데이터와 제어신호의 입출력 핀은 일차원 어레이의 시작과 끝의 처리요소에만 존재한다. 이 구조는 입력포트의 수가 적으며, 모듈러 확장성을 갖는다. 기준블럭과 최대탐색거리가 확장된 경우에 제안된 어레이를 연결하여 움직임 추정기를 구성할 수 있다.
The emerging Spin-Transfer Torque RAM (STT-RAM) is a promising component that can be used to improve the efficiency as a result of its high storage density and low leakage power. However, the state-of-the-art STT-RAM is not ready to replace SRAM technology due to the negative effect of its write operations. The write operations require longer latency and more power than the same operations in SRAM. Therefore, a hybrid cache with SRAM and STT-RAM technologies is proposed to obtain the benefits of STT-RAM while minimizing its negative effects by using SRAM. To efficiently use of the hybrid cache, it is important to place write intensive data onto the cache. Such data should be placed on SRAM to minimize the negative effect. Thus, we propose a technique that optimizes placement of data in main memory. It drives the proper combination of advantages and disadvantages for SRAM and STT-RAM in the hybrid cache. As a result of the proposed technique, write intensive data are loaded to SRAM and read intensive data are loaded to STT-RAM. In addition, our technique also optimizes temporal locality to minimize conflict misses. Therefore, it improves performance and energy consumption of the hybrid cache architecture in a certain range.
Mobility arises naturally in the Internet of Things networks, since the location of mobile objects, e.g., mobile agents, mobile software, mobile things, or users with wireless hardware, changes as they move. Tracking their current location is essential to mobile computing. To overcome the scalability problem, hierarchical architectures of location databases have been proposed. When location updates and lookups for mobile objects are localized, these architectures become effective. However, the network signaling costs and the execution number of database operations increase particularly when the scale of the architectures and the numbers of databases becomes large to accommodate a great number of objects. This disadvantage can be alleviated by a location caching scheme which exploits the spatial and temporal locality in location lookup. In this paper, we propose a hierarchical location caching scheme, which acclimates the existing location caching scheme to a hierarchical architecture of location databases. The performance analysis indicates that the adjustment of such thresholds has an impact on cost reduction in the proposed scheme.
High-potential data can be predicted and stored in the cache to prevent cache misses, thus reducing the processor's request and wait times. As a result, the processor can work non-stop, hiding memory latency. By utilizing the temporal/spatial locality of memory access, the prefetcher introduced to improve the performance of these computers predicts the following memory address will be accessed. We propose a prefetcher that applies the GRU model, which is advantageous for handling time series data. Display the currently accessed address in binary and use it as training data to train the Gated Recurrent Unit model based on the difference (delta) between consecutive memory accesses. Finally, using a GRU model with learned memory access patterns, the proposed data prefetcher predicts the memory address to be accessed next. We have compared the model with the multi-layer perceptron, but our prefetcher showed better results than the Multi-Layer Perceptron.
TB-tree와 같이 시공간에서 궤적 검색을 위한 색인 구조는 단말 노드에 하나의 궤적만을 저장하는 궤적 보존의 특성을 가지기 때문에 궤적의 일부분을 추출하는 항해 질의(Navigational Query)에서 우수한 성능을 보인다. 그러나, 궤적 보존을 위해 공간적 지역성을 완전히 배제하는 구조를 가짐으로써 비단말 노드의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)은 큰 사장 영역을 가지는 단점이 있다. 사장 영역 증가는 노드간의 중첩을 높이는 원인을 제공하기 때문에 영역 질의의 성능을 저하시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 궤적 검색을 위한 색인 구조에서 항해질의 성능을 유지하면서 영역 질의의 성능을 향상시키기 위한 비단말 노드 분할 정책과 엔트리 재배치 정책을 제시한다. 분할 정책은 비단말 노드의 분할시 비단말 노드의 MBR을 최대한 감소시키는 최대 영역 축소(Maximal Area Reduction) 정책을 사용하고, 엔트리 재배치 정책은 비단말 노드를 구성하는 다수의 엔트리에서 MBR을 최대로 감소시킬 수 있는 엔트리의 위치를 재배치시키는 방법으로 이 논문에서는 분할 방법에 따라 2가지 재배치 전략을 제시하고 TB-tree와 성능을 비교한다.
대규모 사용자들에게 QoS가 보장되는 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 한정된 서버의 자원을 스트리밍 미디어의 특징에 맞추어 효과적으로 활용하는 연구를 필요하게 한다. 서버의 자원들 중 메모리는 디스크로부터 읽어 들인 미디어 데이타의 버퍼공간으로 활용되며 버퍼의 히트율은 서버의 성능에 중요한 역할을 한다. 그러나 접속되는 사용자들의 증가에 따라서 히트율이 높은 기존의 버퍼들조차도 새롭게 읽어 들인 미디어 데이타들로 대체되므로 서버의 성능확장성에 부정적 영향을 미치는 결과를 가져 오고 있다. 이런 문제점을 해결하기위해서는 스트리밍 미디어의 특징인 대규모 데이타들에 대한 읽기 연속 성과 편중된 사용자 선호도가 반영된 버퍼 대체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 사용자들에게 스트리밍 미디어를 서비스하기 위하여 사용되는 클러스터 기반 VOD 서버에서 스트리밍 미디어의 특징을 활용하는 선호도 기반 세그먼트 버퍼 대체 알고리즘을 연구한다. 제안되는 기법은 사용자들의 선호도에 기반을 둔 시간적 국부성과 미디어 데이타의 순차적 읽기 특성인 공간적 국부성을 버퍼 대체 알고리즘에 반영하므로 기존의 버퍼 대체 알고리즘보다 스트리밍 미디어 서비스에서 향상된 버퍼 히트율을 나타낸다. 본 논문에서는 향상된 버퍼 히트율이 클러스터 기반 VOD 서버의 성능 확장성을 개선시킴을 구현된 클러스터 형 VOD 시스템을 통하여 입증한다.
본 논문에서는 실버케어시스템인 스마트 약상자의 사용자 위치파악을 목적으로 Received Signal Strength Indication (RSSI) 기반 근거리 사용자 탐지 시스템을 제안한다. 상기 시스템은 RSSI값을 사용하여 근거리 내 사용자 유무를 파악하는 단일노드 기반 측위기술을 사용하였다. 단일노드 기반 측위기술의 문제점인 Non Line of Sight (NLoS) 통신환경 내 오차 보정을 목적으로, 시스템에 지수이동평균을 적용하여 RSSI값의 급격한 변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 고령자의 행동패턴을 고려한 피실험자 대상 실험을 통하여, NLoS 통신황경 내 RSSI값이 급격히 변화할 경우 지수이동평균을 적용함으로써 오차발생확률이 평균 32.26%, 최대 40.80% 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 4Ghz의 빠른 클럭 속도의 CPU에 적합한 고성능 L1 캐시 메모리 구조를 제안한다. 제안된 캐시 메모리는 빠른 접근 시간을 위한 직접사상 캐시와 시간적 지역성을 고려한 2-way 연관사상 버퍼 그리고 버퍼 선택 테이블로 구성된다. 빠른 접근 시간을 보장하는 직접사상 캐시는 가장 최근 접근한 데이터를 저장하게 된다. 만약에 직접사상 캐쉬로부터 추출되는 데이터가 다시 참조되어질 높은 확률을 가지는 데이터이면 그 데이터들은 2-웨이 연관사상 버퍼로 선택적으로 저장되어 진다. 그리고 고성능과 저전력의 효과를 높이기 위하여 2-웨이 연관사상 버퍼중 하나의 웨이만 선택적으로 먼저 접근되어지며, 이러한 동작은 버퍼 선택 테이블에 의해 선택된다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 에너지 소비와 평균 메모리 접근 시간을 고려한 에너지$^*$지연시간에서 두배 이상의 크기를 가지는 직접사상 캐시, 4-웨이 연관사상 캐시 그리고 희생 캐시에 비해 각각 45%, 70% 그리고 75%의 성능향상을 이루었다.
위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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