높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 더불어 논리볼륨 관리자는 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 이러한 기능을 지원하기 위해 수식 기반의 매핑 방법보다 테이블 기반의 매핑 방법이 제안되고 있다. 그러나 이 방법은 관리해야 할 데이타 양이 저장장치 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없어 성능 저하의 요인이 되었다. 이 논문에서는 기존의 수식 기반의 매핑 방법을 이용하면서 스냅샷과 온라인 재구성 기능과 같은 동적인 환경을 효과적으로 지원할 수 있는 혼합 매핑 방법을 설계하고 구현한다. 제안하는 방법의 스냅샷과 재구성은 되도록이면 정상 입출력 연산에 영향을 주지 않기 위해서 별도의 예약된 공간에서 수행된다. 마지막으로, 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 우수함을 보인다.
최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.
기존의 그리드 사용자 인가 시스템은 해당 로컬 시스템에 접근하는 사용자가 많아지게 되고, 사용자 프록시 인증서의 subject DN(Distinguished Name)과 로컬 시스템의 ID를 일대일로 매핑할 경우, 계정 관리 문제와 메모리 자원, 디스크 자원의 관리에 있어 많은 어려움을 겪게 된다. 이러한 문제를 기존의 그리드에서는 여러 subject DN이 하나의 로컬 ID를 공유하는 형태로서 해결하고자 하고 있다. 하나의 로컬 ID를 공유할 경우에 발생하는 문제는 수많은 그리드 사용자의 모든 요구사항을 적용하는데 있어 더 많은 불편함을 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 ID 기반이 아닌 인증서 기반의 사용자 인가 시스템을 제안하였다. 앞서 설명한 기존의 ID 매핑 방식의 인가 시스템 대신에 인증서내의 확장 필드에 사용자의 권한 등급을 추가하고, 이를 기반으로 자원에 대한 접근 제한 등급을 결정하도록 하였다.
플래시 메모리는 저전력, 비휘발성, 충격 내구성의 특성 때문에 임베디드 시스템에서 가장 중요한 저장 장치로 사용되고 있다. 하지만, 플래시 메모리는 덮어쓰기가 안 되는 제약 때문에 FTL이라고 하는 주소 변환을 위한 소프트웨어를 사용하며, 효율적인 주소변환을 위해서 로그 버퍼 기반의 FTL이 많이 사용되고 있다. 로그 버퍼 기반 FTL의 설계시에 중요한 사항으로서 데이터 블록과 로그 블록의 연관구조를 결정하는 문제가 있다. 기존의 기법들은 설계시에 결정된 정적인 구조를 사용하지만, 본 논문에서 는 어플리케이션의 시간적 공간적 워크로드의 변화를 고려한 적응적 로그 블록 연관 구조를 제안한다. 제안하는 FTL은 실행시간에 어플리케이션의 워크로드의 변화에 최적화된 로그 블록 연관 구조를 사용함으로써 정적으로 최적의 연관 구조를 선택하는 기존의 기법 대비 5~16%의 성능 향상을 가져왔다.
XML과 데이터베이스간의 자료 변환의 원리는 XML과 데이터베이스 간 매칭의 원리로 이루어진다. SQL Server의 데이터에 접근하기 위한 방법은 URL에 SQL 쿼리를 지정하는 방법과 template 파일을 이용하는 방법이 있다. MS-SQL 서버는 OpenXML 기능을 이용하여 기존의 관계형 데이터베이스에 대해 SQL 쿼리를 실행한 결과를 XML 문서로 변환한다. 즉, OpenXML은 노드 트리를 생성한 후에 XML 문서의 로우셋 데이터를 반환하고, XML 데이터를 관계형 형식으로 얻게 한다. XML 데이터를 데이터베이스 데이터로 삽입하기 위해서는 sp_xml_preparedocument 프로시져를 사용하여, XML 문서를 파싱해 데이터를 추출한 후. 그 문서의 노드 구조를 메모리의 트리 구조로 매핑해서 데이터베이스 테이블에 저장하게 된다. 결국 XML과 데이터베이스간의 자료 변환의 원리는 XML과 데이터베이스간 매칭의 원리로 이루어진다. 본 논문에서는 매핑 원리를 제시한 후 SQL Server의 지원하에 두 자료간의 변환을 구현해 보임으로서 자료의 확장성과 효율성 및 다양한 효과를 가져올 수 있음을 제시하고 있다.
Load/store와 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행을 방해하는 주요인이다. 캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출 할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킨다. 본 연구에서는 캐시의 오염을 줄이기 위해 동적으로 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 결정하는 네 가지 필터링 기법들을 비교 평가한다. 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 이진 상태 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 상태 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 블록주소 참조 기법을 제안하였다 이 기법은 이진 상태 기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 상태 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이타의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 실험한 결과, 제안한 블록주소 참조 기법(BAL)이 기존 연구인 동적 필터 기법(2-bitSC)과 비교하여 캐시 미스율이 10.5% 감소하였다.
본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.
상용화된 많은 SSD와 달리 DRAM-less SSD는 원가절감, 전력소모량 감소 등의 이유로 DRAM을 가지고 있지 않다. 따라서 DRAM의 부재로 인해 입출력 성능이 저하될 가능성이 존재하며, 이는 호스트의 메모리 일부를 SSD 컨트롤러가 사용할 수 있는 NVMe 인터페이스의 HMB 기능을 통해 개선할 여지가 있다. 본 논문에서는 현재 상용화된 여러 DRAM-less SSD가 DRAM을 가지고 있는 동급 SSD에 비해 실제로 입출력 성능이 떨어지지만 HMB 기능을 사용해 일부 개선하고 있으며, 이는 SSD 컨트롤러가 호스트의 메모리를 매핑테이블 캐시로 주로 사용하고 있기 때문이라는 점을 다양한 실험을 통해 증명한다.
지금까지의 빈발 항목 추출에서는 FP-Tree에 대한 순회와 패턴의 탐색이 필수적인 과정이기 때문에 마이닝 데이터를 트리에 저장하는데 공간이 필요하고 탐색하는데 CPU시간이 필요하기 마련이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 조건부 FP-Tree의 의존하지 않고 트랜잭션 데이터의 각 항목들의 위치 정보를 부여하여 트랜잭션 데이터를 2차원의 위치정보 Look-Up테이블로 변환하여 시간과 공간적인 접근성을 용이하게 한다. 또한 항목과 항목의 위치에 대한 매핑배열을 병행하여 시간 복잡도를 줄이는 방법을 고려하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법은 FIMI 저장소 웹 사이트에서 얻은 데이터 세트를 기반으로 많은 실행 시간과 메모리 사용을 줄일 수 있음을 보였다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었다. 그러나 End-to-End 방식으로 모델을 수행하기 위해서는 모든 스팬을 잠재적인 멘션으로 간주해야 되기 때문에 많은 메모리가 필요하고 시간 복잡도가 상승하는 문제가 있다. 본 논문에서는 서브 토큰을 다시 단어 단위로 매핑하여 상호참조해결을 수행하는 워드 레벨 상호참조해결 모델을 한국어에 적용하며, 한국어 상호참조해결의 특징을 반영하기 위해 워드 레벨 상호참조해결 모델의 토큰 표현에 개체명 자질과 의존 구문 분석 자질을 추가하였다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 평가 셋에서 F1 69.55%로, 기존 End-to-End 방식의 상호참조해결 모델 대비 0.54% 성능 향상을 보이면서 메모리 사용량은 2.4배 좋아졌고, 속도는 1.82배 빨라졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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