디지털 기술의 발전과 디지털 캠코더와 같은 장비의 대중화로 인하여, 오늘날 누구나 쉽게 영상물을 촬영하고 디지털화 하여 저장할 수 있다. 특히 이런 장비들이 제공하는 고화질의 미디어 컨텐츠는 대용량 파일의 형태로 저장된다. 대용량 파일의 필요한 부분만을 편집하여 재 저장하기 위해서는 새로운 기법이 요구된다. 현재의 리눅스 시스템에서는 편집된 파일의 내용을 새롭게 저장하는 방법을 사용하는데 미디어 컨텐츠와 같은 대용량 파일의 경우 많은 디스크 대역폭과 시간을 요구한다. 본 논문에서는 아이노드 블록 포인터 재설정 기법과 데이터 블록 공유 기법을 사용하여 대용량 파일에서 필요한 부분을 빠르고 효율적으로 편집하여 저장 및 복제할 수 있는 방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 편집하여 저장할 시 리눅스 Ext3 파일 시스템에 비해 최대 16배 시간 단축을 확인하였다. 또한 편집한 내용을 새로운 파일로 저장할 경우 제안 기법은 공유 데이터 블록을 사용하므로 실제 사용하는 디스크 공간용량은 원본 동영상 파일의 크기만큼만 사용한다.
본 논문에서는 광 저장장치의 기록밀도가 증가할 경우 발생하는 여러 가지 문제점들에 대응하는 PRML 시스템 구현 방법을 제안하고 기존의 시스템의 성능과 제안된 시스템의 성능을 비교한다. 기존의 채널 적응기법 및 비터비 복호화기에 대비해 보다 종은 성능을 가지는 구조의 비선형 등화방식과 비터비 예상 레벨 적응 알고리즘을 이용한 새로운 구조를 제안하고, 23Gbyte 저장용량을 가지는 Blu-ray 디스크에 28GB의 데이터를 기록하여 기록 기록밀도가 증가한 실제 디스크에 대한 실험 결과에 대하여 논한다.
MEMS 저장 장치는 기존의 디스크 저장 장치와는 다른 물리적 특성을 가지고 있는 차세대 저장 장치이다. 때문에 MEMS 저장 장치의 물리적 특성을 고려하는 디스크 스케줄링과는 다른 관리 기법이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 저장장치의 물리적 특성을 고려한 트랙 기반 스케줄링 방법에 대하여 제안하였다. 트랙 기반 스케줄링 기법은 스케줄링에서의 문제 상태 공간과 스케줄링을 위한 연산 횟수를 줄이고 상대적으로 정착시간에 많은 크기를 갖는 물리적 특성을 고려하여 정착시간의 추가 횟수를 줄임으로서 요청에 대한 빠른 서비스를 가능하게 해주고 요청에 대한 대기 시간을 고려함으로서 동시에 기아상태를 방지한다.
MOLAP(multi-dimensional online analytical processing)은 데이타의 다차원적 분석 기술로서, 이는 질의 처리 속도를 높이기 위해 데이타를 큐브(cube)라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 사용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브는 다양한 방식으로 디스크에 저장될 수 있으며 이 때 사용되는 방식에 따라 MOLAP의 주요 연산인 슬라이스와 다이스 연산 속도가 크게 영향을 받는다. 이러한 연산들을 효율적으로 처리하기 위해 다차원 배열을 작은 크기의 청크로 나누고 이 들 중에서 희박한 청크들을 압축하여 저장하는 기법이 [1]에 제안되어 있다. 이 방식에서는 청크들을 행우선 순서로 디스크에 저장한다. 본 연구에서는 청크들을 밀도와 인접도 기준으로 배치시킴으로써 슬라이스와 다이스 연산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다. 청크 밀도를 이용하여 청크들을 디스크 블록 경계에 가능한 한 맞추었고, Z 인덱싱을 사하여 인접한 저밀도 청크들을 군집화 함으로써 디스크 I/O의 속도를 높였다. 제안한 큐브 저장 방식은 일반적 비즈니스 데이타의 분석에 흔히 사용되는 3~5차원의 큐브 저장에 효율적이라는 것을 실험적으로 보였다.
일반적인 비 공유 저장장치를 가진 시스템에서는 특정 컨텐츠에 대한 편향된(skewed) 요청 문제를 피할 수 없다. 본 논문에서는 비 공유 저장장치 모델로 설계/구현된 클러스터 기반의 스트리밍 서버에서 사용자의 편향된 컨텐츠 요청에 대처할 수 있고 스트리밍 서비스 중인 서버 또는 NS 카드에 문제가 생기더라도 스트리밍 서비스가 중단되지 않도록 다중 스트리밍 방법인 MDC(Multiple Description Coding)를 적용한 스트리밍 전송방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 시스템에서 단일 세션으로 스트리밍 서비스를 제공하는 것이 아니라 MDC를 활용하여 다중 세션을 통한 스트리밍 서비스를 제공함으로써 모든 서버의 부하가 같아지고, 특정 서버에 문제가 발생하더라도 스트리밍 서비스가 끊어지지 않으면서 MDC의 특성인 적응형 서비스도 가능하게 되는 장점이 있다.
본 논문은 데이터 스트림의 하이브리드 질의를 위한 빠른 저장 방법을 제안한다. 빠르고 많은 입력을 가지는 데이터 스트림의 처리를 위해 DSMS(Data Stream Management System)란 새로운 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 입력되고 있는 데이터 스트림과 과거에 발생했던 데이터 스트림를 동시에 검색하는 하이브리드 질의를 위해서는 데이터 스트림이 디스크에 저장되어져야 한다. 그러나 데이터 스트림의 빠른 입력 속도와 메모리와 디스크 공간의 한계 때문에 저장된 데이터 스트림에 대한 질의보다는, 현재 입력되고 있는 데이터 스트림에 대한 질의에 대한 연구들이 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 데이터 스트림의 입력을 받을 때 순환버퍼를 이용하여 메모리 이용률을 최대화하고 블록킹 없는 데이터 스트림의 입력을 가능하게 한다. 또한 최대한 많은 양의 데이터를 디스크에 저장하기 위하여 디스크에 있는 데이터를 압축한다. 실험을 통하여 제안되는 기술이 대량으로 입력되는 데이터 스트림을 빠르게 저장시킬 수 있다는 것을 보인다.
HPA(Host Protected Area) 영역과 DCO(Device Configuration Overlay) 영역은 사용자가 일반적으로 접근할 수 없는 영역이며 이 위치에 데이터를 저장하거나 은닉할 수 있다. HPA/DCO 영역은 저장 장치와의 통신을 위해 만들어진 규약인 ATA-4와 ATA-6에서 제시되었다. 디지털 포렌식 조사시 HPA/DCO 영역을 고려하지 않은 디스크 이미징 및 데이터 추출 방법은 해당 영역에 숨겨진 유용한 정보를 획득할 수 없다. 따라서 디지털 포렌식 관점에서 HPA/DCO 영역은 중요한 의미를 가지고 있으며, 해당 영역에 존재하는 데이터를 인식하여 획득하는 절차를 통해 디스크 이미징 또는 데이터 추출이 이루어져야 한다. 본 논문은 HPA/DCO 영역에 관한 기존 연구를 활용하여 포렌식 조사에서 해당 영역을 확인하고 접근할 수 있는 방법을 제시하며, HPA/DCO 영역에 저장되어 있는 데이터를 획득하여 디지털 포렌식 조사시 활용할 수 있도록 한다.
공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.
최근 폭발적으로 증가하는 대량의 정보를 효율적으로 관리하기 위해서 서버에 개별적으로 연결되던 저장장치를 고속의 전용 네트워크에 직접 연결하고 이를 여러 서버가 공유하는 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. SAN을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 SAN 운영체제들은 여러 저장장치를 하나의 커다란 저장장치로 보이게 하는 저장장치 가상화를 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소 블록을 실제 디스크의 물리블록으로 매핑시키는 매핑 관리자를 통해 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 효율적인 논리볼륨 관리자를 위해 매핑 관리자와 자유공간 관리자의 기능 향상에 대한 방법을 찾고 이를 반영한 매핑 관리자와 자유공간 관리자를 설계하고 구현한다. 더불어 이 논문의 매핑 관리기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 디스크를 추가할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다.
대규모의 실시간 주문형 뉴스 제공 시스템(Real Time News On Demand)에서는 다수의 사용자들이 디스크에 저장된 뉴스 데이터를 실시간으로 동시에 접근하여 최대로 수용할 수 있는 사용자 수는 총 디스크 대역폭의 제한을 받는다. 본 연구에서는 이러한 디스크 대역폭의 한계를 극복하기 위하여 디스크 비용의 일부로 버퍼 캐쉬를 구성하여 실시간 뉴스 데이터에 적합하도록 버퍼를 블록 단위가 아닌 오브젝트 단위로 할당하는 버퍼 캐쉬 정책을 사용하고, 캐슁 대상 뉴스 데이터를 현재의 디스크 대역폭의 사용 정도와 해당 뉴스 데이터의 평균 요청 간격을 고려하여 선별함으로써 재접근 가능서이 낮은 데이터의 경우 캐슁 대상에서 제외시켜 볼 필요한 버퍼의 재 할당에 의한 메모리 오버헤드를 방지하는 실시간 뉴스 데이터에 적합한 캐슁 방법을 제안한다. 이렇게 함으로써 접근 빈도수가 높은 데이터의 경우 디스크의 접근 없이도 데이터의 획득이 가능하게 되어 디스크만으로 저장 시스템을 구성할 때와 비교하여 저 비용으로 저장 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 캐슁 방법으로 뉴스 데이터에 대한 사용자의 요청을 처리했을 경우, 디스크만으로 저장 서버를 구성하였을 경우보다 30% 이상의 사용자를 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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