• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2012.05a
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• pp.78.1-78.1
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• 2012

비 휘발성 저항 메모리소자인 resistance random access memory (ReRAM)는 빠른 동작특성과 저 전압 특성을 나타내고 비교적 간단한 소자구조로 고집적화에 유리하여 기존의 DRAM과 flash 메모리, SRAM 등이 갖고 있는 한계를 극복할 수 있는 차세대 메모리소자로써 각광받고 있다. 현재, 이성분계 산화물, 페로브스카이트 산화물, 고체 전해질 물질, 유기재료 등을 응용한 저항 메모리소자에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 ZnO 를 기반으로 하는 amorphous InGaZnO (a-IGZO) 박막은 저온에서 대면적 증착이 가능하며 다른 비정질 재료에 비해 높은 전하 이동도를 갖기 때문에 박막트랜지스터 적용 시 우수한 전기적 특성을 나타낸다. 또한 빠른 동작특성과 높은 저항 변화율을 보이기 때문에 ReRAM에 응용 가능한 재료로써 기대되고 있다. 본 연구에서는 MOM(metal/oxide/metal) 구조를 기반한 TiN/a-IGZO/ITO 구조의 소자를 제작하여 저항 메모리 특성을 평가하였다. IGZO 박막은 radio frequency (RF) sputter 를 이용하여 ITO/glass 기판 위에 증착하였다. MOM 구조를 위한 상부 TiN 전극은 e-beam evaporation 을 이용하여 증착하였다. 제작된 저항 메모리소자는 안정적인 unipolar resistive switching 특성을 나타내었으며, TiN 상부전극과 IGZO 계면 간의 Transmission Electron Microscopy (TEM) 분석을 통해 전압 인가 후 전극 금속 물질의 박막 내 삽입으로 인한 금속 필라멘트의 형성을 관찰 할 수 있었다. 합성된 박막의 형태와 결정성은 Scanning electron microscope (SEM)와 X-ray Diffraction (XRD)을 통해 평가 하였으며, 제작된 소자의 전기적 특성은 HP-4145 를 이용하여 측정하고 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.787-789
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• 2005

최근 이동성이 중요한 요소로 차지하는 기기들이 등장하면서 플래시 메모리가 각광을 받고 있다. 플래시 메모리의 소형화, 대용량화, 저전력화, 비휘발성, 고속화 그리고 충격에 강한 장점으로 인하여 많은 응용에서 디스크를 대체할 것으로 예상된다. 하지만 이런 플래시 메모리는 데이터를 기록하기 전에 해당 블록이 미리 소거가 되어야 하는 제약 조건을 가지고 있으며 각 블록들의 최대 소거 횟수가 제한되어 있다는 한계가 있다. 이때 소거 연산이 특정 블록에 집중되어 특정 블록의 수명이 단축되는 문제점을 해결하기 위하여 블록에 대한 소거 횟수 평준화 기법(wear-leveling)이 필요하다. 기존에 제안된 소거 횟수 평준화 기법은 각 블록의 소거 횟수를 유지해야하는 비용이 필요로 하거나 플래시 메모리가 대용량일 경우에는 블록 영역을 이동시키는데 비용이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 소거 횟수 평준화를 위하여 해당 블록의 소거 횟수에 대한 정보의 유지의 부담을 줄이고 플래시 메모리의 대용량화 및 디스크 대체 시에 효율적인 소거 횟수 평준화 기법을 제안하고, 실험을 통하여 성능의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.29-32
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• 2012

전통적으로 컴퓨터의 성능은 중앙 연산 장치 (CPU)의 성능에 따라 좌지우지 되어 왔다. 하지만 CPU의 성능이 지속적인 발전을 거듭하여 무어의 법칙을 비교적 충실히 따라가고 있는 반면, 메모리의 성능은 근래 들어 더디게 발전되는 형국이다. 때문에, CPU와 메모리 간의 성능격차로 인해 메모리의 낮은 성능이 전체 시스템의 성능을 저하시키는 "Memory Wall Problem"은 점점 큰 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구에서 메모리 자체의 성능을 발전시키는 것은 물론 메모리 내부에 연산 처리 능력을 추가하여 시스템 전체의 성능을 향상 시키는 시도들을 해왔다. 이 논문에서는 이러한 Intelligent한 메모리 시스템에서의 SW Off-loading을 위한 성능 분석을 다룬다. 이전의 연구들이 주로 큰 단위의 Off-load를 다뤘던 것에 비해 이 논문에서는 작은 단위의 Off-load, 더 정확히는 어셈블리 수준의 Off-load의 효과에 대해 분석한다. 또한 현재의 어셈블리 수준의 Off-load의 한계를 지적하고 이를 극복하기 위한 루프 레벨 Off-load, 새로운 Technology와 아키텍쳐에 대해서도 소개한다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.306.1-306.1
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• 2014

정보화 시대의 발전에 따라 점점 더 많은 정보를 더욱 빠르게 처리할 수 있는 기기들이 요구되고 있다. 메모리는 그 중에서 핵심적인 부품으로써 소자의 고집적화와 고속화가 계속 진행되면서 기존의 메모리 소자들은 집적화에서 그 한계에 도달하고 있다. 기존 소자들의 집적화의 한계를 극복하기 위하여 새로운 비휘발성 메모리 소자들이 제안되었다. 그 중 resistive switching random access memory(ReRAM)은 저항의 변화특성을 사용하는 메모리로 간단한 구조를 가지고 있기 때문에 집적화에 유리하다는 장점을 가지고 있다. 그 외에도 빠른 동작 속도와 낮은 전압에서의 동작이 가능하여 차세대 메모리로써 각광받고 있는 추세이다. 본 연구실에서는 이미 nitride 물질을 기반으로 한 여러 ReRAM 소자들을 제안해 왔다. 그 중 AlN-based ReRAM 소자는 빠른 동작 속도와 좋은 내구성을 보인 바 있다. 하지만 상업화를 위해서 해결해야 할 문제점들이 아직 존재하고 있다. 대표적으로 소자의 배열에서 각 소자의 균일한 동작이 보증되어야 하기 때문에 소자의 셋/리셋 전압의 산포를 줄이고 동작 전류 레벨을 낮추어야 할 필요성이 존재한다. 이러한 ReRAM의 이슈를 해결하기 위해, 본 실험에서는 기존의 AlN-based ReRAM 소자에 Ti를 도핑 방법을 이용하여 소자의 동작 전압 및 전류의 산포를 줄이기 위한 연구를 진행 하였다. 본 실험은 co-sputtering 방법을 이용하여 Ti가 도핑된 AlN을 저항변화 물질로 사용하여 그 특성을 살펴보았다. Ti의 도핑 효과로 소자의 신뢰성 향상 및 동작 전압의 감소 등의 효과를 얻을 수 있었다. 이는 nitride 기반 물질에서 Ti dopant에 의해 형성된 TiN의 효과로 설명된다. TiN는 metallic한 특성을 지니고 있기에 저항변화물질 내에서 일종의 metallic particle의 역할을 수행할 수 있다. 따라서 conducting path의 형성과정에서 이러한 particle 들이 전계를 유도하여 좀 더 균일한 set/reset 특성을 나타내게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.151-153
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• 2003

이동통신과 인터넷 기술의 결합으로 탄생한 무선 인터넷은 휴대의 편리성을 제공하고 있으나 모바일 환경의 제약 사항 때문에 대중적인 인터넷 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 무선 환경의 제한 요소 중 협소한 메모리 공간으로 모바일 디바이스에서는 효율적인 자원 관리를 수행하지 못하는 단점을 가지고 있다. 휴대성이 고려되어야 하는 하드웨어 특성상 충분한 메모리 용량을 확보하는 데에는 한계가 있으므로 디바이스 내부의 저장 장치에서 외부의 영역까지 저장 공간을 확대하여 데이터 처리가 수행될 수 있는 모바일 플랫폼 구조로 발전되어야 할 것이다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 내부에서 외부의 서버까지 메모리 공간을 확장하여 데이터 활용을 가능하게 하고 디바이스 내부의 파일을 효율적으로 관리할 수 있는 모바일 에이전트를 제안하며 이를 실현하기 위한 자원 관리시스템(RMS: Resources Management System)을 설계하고 구현하였다. 제안된 RMS를 적용한 디바이스는‘모바일 공간확장’으로 확대된 프로세스 적용이 가능하며 내부 파일을 효과적으로 관리하여 최적의 메모리 공간을 유지하는 효과가 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.19-20
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• 2017

최근 소셜 미디어와 센서 장비의 기술의 발달로 그래프 데이터의 양이 급격히 증가 하였다. 그래프 데이터의 처리 과정에서 I/O 비용이 발생하여 데이터가 많아지면 병목현상으로 인해 데이터의 처리와 관리에 있어 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 메모리에서 관리하는 캐시 기법에 대한 연구가 이루어 졌다. 본 논문에서는 서브그래프 데이터의 접근 패턴을 고려한 캐싱 기법을 제안한다. 그래프 환경에서 그래프 질의 이력을 통해 패턴을 찾고 질의 관리 테이블과 FP(frequent pattern)-Tree 통해 선별된 데이터를 메모리에 적재시킨다. 또한, 캐시 실패(cache miss)가 발생 하였을 때, 주변의 이웃 정점을 같이 메모리에 적재시킨다. 메모리가 가득 찰 경우 캐시 된 데이터를 퇴출시키는 교체 전략을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1399-1401
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• 2012

memcached는 기존 RDBMS의 한계를 극복하기 위해 나온 소프트웨어 중 하나이다. memcached는 여러 장점들이 있어 많은 곳에서 활용되지만 주의할 점이 있어 사용 시 몇 가지 요소들을 적절히 설정하여 사용해야 한다. memcached는 기존메모리 할당방식 대신 slab allocater를 통해 메모리를 관리하여 입력되는 데이터의 크기에 맞춰 slab class의 chunk에 저장된다. 입력되는 데이터의 크기에 따라 저장된다는 memcached의 특성 때문에 slab chunk 크기를 조정하는 요소를 상황에 맞게 정해준다면 보다 효율적인 메모리 사용을 할 수 있다는 것을 실험을 통해 검증해보았고, 이 실험을 통해 나온 결과는 memcached를 사용하는 많은 분야에서 응용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.91-92
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• 2013

현재 낸드 플래시 메모리는 크기가 작고 충격에 강하며 소비전력이 적어 스마트 디바이스의 메인 스토리지로 활용되고 있다. 하지만 읽기, 쓰기 동작 외에 소거 동작의 필요와 메모리 접근 단위의 차이, 쓰기 횟수의 한계 등의 단점이 존재하며 이를 사용하는 파일 시스템은 기존의 파일 시스템과는 다른 복잡한 연산과 다양한 접근 방식이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 낸드 플래시의 제약을 극복하기 위해 연구되어온 파일시스템들의 특성과 차세대 메모리로 불리는 SCM의 적용으로 얻을 수 있는 장점을 분석하고 향후 연구방향에 대해 모색하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.30-32
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• 2013

현재 차세대 메모리로 불리는 스토리지 클래스 메모리는 빠른 속도, 비휘발성, 바이트 단위 데이터 접근 등의 장점으로 많은 관심을 갖고 있다. 스토리지 클래스 메모리중 하나인 PCM(PhaseChange Memory)은 높은 집적도로 현재 상용화 단계이나 낮은 내구도를 지니고 있어 이를 해결하기 위한 마모도 균등화 기법이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 마모도 균등화 기법들의 비교 및 분석을 통해 현존하는 마모도 균등화 기법들의 한계를 알아보고 이를 극복하기 위한 새로운 블록 교환 마모도 균등화 기법을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.61-64
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• 2024

최근 고성능 컴퓨팅 장치의 수요 증가와 함께, 메모리 내에 연산을 가능하게 하는 하드웨어 구조가 새로이 발표되고 있다. 본 논문은 기존 DRAM 에 계산 유닛을 통합하는 새로운 메모리 내 연산 구조를 제안한다. 특히, 데이터 집약적인 합성곱 신경망 작업을 위해 최적화된 이 구조는 기존 메모리 구조를 사용하면서도 기존 구조에 분기를 추가함으로서 CNN 연산의 속도와 에너지 효율을 향상시킨다. VGG19, AlexNet, ResNet-50 과 같은 다양한 CNN 모델을 활용한 실험 결과, PINN 아키텍처는 기존 연구에 비해 최대 2.95 배까지의 성능 향상을 달성할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 PINN 기술이 저장 및 연산 성능의 한계를 극복하고, 머신 러닝과 같은 고급 어플리케이션의 요구를 충족시킬 수 있는 방안임을 시사한다.