삼차원 구조의 낸드 플래시 메모리 소자는 기존 이차원 구조의 메모리 소자를 비례 축소할 때 발생하는 단채널 효과와 간섭효과를 최소화 하면서 집적도를 높일 수 있는 장점 때문에 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 삼차원 구조의 낸드 플래시 메모리 소자는 공정 과정이 복잡하고 주변 회로 연결이 어려울 뿐만 아니라 금속 접촉에 필요한 면적이 넓은 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Vertical-Stacked-Array-Transistor (VSAT) 구조를 갖는 플래시 메모리 소자가 제안되었으나, VSAT 구조 역시 드레인 전류량이 적고 program과 erase 동작 시게이트 양쪽의 전하 트랩층에 전자와 정공을 비효율적으로 포획해야 하는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 기존의 VSAT 구조의 문제점을 개선하면서 집적도를 증가한 삼차원 구조의 고집적낸드 플래시 메모리 소자를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 플래시 메모리 소자의 구조는 기존 VSAT 구조에서 수직 방향의 두 string 사이에 존재하는 polysilicon을 제거하고 두 string 사이에 절연막을 증착하였다. 삼차원 시뮬레이션 툴인 Sentaurus를 사용하여 이 소자의 동작특성을 시뮬레이션 하였다. 소스와 드레인 사이의 유효 채널 길이가 감소하였기 때문에 기존의 VSAT 구조를 갖는 메모리 소자에 비해 turn-on 상태의 드레인 전류가 증가하였다. 제안한 플래시 메모리 소자의 subthreshold swing (SS)가 기존의 VSAT 구조를 갖는 메모리 소자의 SS 에 비해 낮아, 소자의 스위칭 특성이 향상하였다. 프로그램 전후의 문턱전압의 변화량이 기존의 VSAT 구조를 갖는 메모리 소자에 비해 크기 때문에 멀티 레벨 동작이 가능하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 데이터 압축을 통해 메모리 시스템의 에너지 효율 및 성능을 향상시키는 동적랭크 서브세팅 기법 (Dynamic Rank Subsetting, DRAS)을 제안한다. DRAS 기법은 하나의 메모리 랭크 (Rank)를 두 개의 서브랭크 (Sub-rank)로 동작되도록 하여, 데이터가 절반 크기로 압축될 경우 압축된 데이터를 하나의 서브랭크에만 저장한다. 이를 통해 DRAS 기법은 압축된 데이터에 대한 읽기 및 쓰기 동작의 메모리 대역폭을 두 배로 높일 수 있고, 동적 전력 소모도 절반으로 감소시킬 수 있다. 만약 데이터가 절반 크기로 압축되지 않는다면 기존 메모리 시스템에서와 같이 데이터를 두 서브랭크에 저장한다. 따라서 DRAS 기법은 데이터가 압축되지 않는 경우에 대해서는 기존 메모리 시스템 수준의 메모리 대역폭과 전력 효율성을 보장한다. 메모리 시뮬레이터를 사용한 실험 평가를 통해 DRAS 기법이 컴퓨터 시스템 성능을 평균 12% 향상시키고 메모리 시스템의 전력소모를 평균 24% 감소시킬 수 있음을 보인다.
자바 프로그램은 클래스의 집합으로 이루어지며 클래스는 필드와 메소드로 구성된다. 필드는 힙 메모리에 저장되므로 필드의 사용 형태는 힙 메모리의 사용 형태에 직접적인 영향을 미친다. 즉 자바 힙 메모리의 사용을 분석하기 위해서는 필드의 사용 형태를 분석해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 전형적 자바 프로그램에서 필드가 어떻게 사용되어지는지를 정성적으로 분석하고 실험을 통해 확인하였다. 본 연구의 결과는 자바가상기계의 힙 메모리 구조 개발에 도움을 줄 것이며, 나아가 효율적인 자바가상기계의 개발을 가능하게 할 것으로 기대된다.
분산 공유메모리 시스템(DSM)의 성능 향상을 위해 일관성 모델의 측면에서 많은여구가 진행되었다. 분산 공유메모리 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 요인은 거짓 공유 문제와 별도의 통신비용 문제를 들 수 있는데 , 동기화 연산에 의한 일관성 유지 방법, 흠-기반 접근방법 등의 보다 완화된 메모리 모델로서, 이러한 문제점을 해결하려는 연구가 진행되어 왔고, 어느 정도 타당한 결과를 보았다. 본 논문에서는 동기화 연산에 의한 일관성 모델을 기초로 동적 흠-기반 접근 방법을 제안하며, 이것은 흠에서의 이점 및 부하를 여러 프로세서에게 분산시켜 시스템 전반의 성능 향상을 가져온다.
XML을 파싱하는 기존의 파싱 Model인 Document Object Model은 메모리 내에 트리 구조와 같은 문서의 컨텐츠를 구성하기 때문에 메모리 사용이 많으며 Event 기반의 Push Model은 Consumer의 상태와 관계없이 파싱된 정보를 이벤트 처리 메소드를 이용함으로 처리의 지연, 처리의 지연을 위한 메모리 사용 등의 단점이 있다. 이에 반해 Pull 파싱 Model은 Client가 파싱의 요청을 하는 Model로써 Streaming Data를 파싱 할 시에 적은 지연시간, 메모리의 효율적인 사용 파싱속도가 신속하다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 XML 파서 설계에 있어서 Pull 파싱 모델에 파서 Generator tool인 JFlex와 BYacc/J를 사용하여 기존의 Xml Parser보다 파싱 속도를 향상시키는 Pull 파서의 설계 방법을 제안하고자 한다.
최근에 발표된 마이크로소프트의 C#이라는 언어에서도 채택했듯이 그 동안 자바 개발자의 특권으로만 여겨졌던 가비지 컬렉션(garbage collection)은 개발자로 하여금 메모리와 관련된 고인으로부터 해방시켰다. 단순히 메모리의 효율적 관리뿐 만 아니라 프로그램의 무결성을 높여 자바 보안정책에 중요한 부분을 제공한다. 본 논문에서는 자바 가상 머신의 최적화를 위해서 가비지 컬렉션을 처리에 효과적인 알고리즘과 힙 메모리를 설계하였다.
임베디드 시스템에 사용되는 실시간 운영체제는 한정된 자원의 효율적인 관리가 필수적이다. 특히, 메모리는 운영체제의 실행에 있어서 꼭 필요한 자원으로써, 메모리 관리 기법은 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문에 실시간 운영체제뿐만 아니라 범용 운영체제에서도 매우 중요하게 다루어지고 있다. 본 논문은 실시간 운영체제에서 발생할 수 있는 메모리 누수 문제를 최소화하기 위한 기법을 설계 및 구현하였다.
최근 들어 임베디드 시스템이 많은 발전을 하고 있고, 공간적인 장점으로 인해서 임베디드 시스템에 플래시 메모리가 많이 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 일반 자기 저장 매체와는 다른 특성을 가지고 있어서 플래시 메모리에 알맞은 효율적인 파일 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 임베디드 리눅스에서는 JFFS2파일 시스템을 많이 사용하고 있는데, 이 논문에서는 JFFS2의 wear-leveling 알고리즘을 개선한 빈도수를 이용한 지움정책을 제안하고, 시뮬레이션을 통해서 빈도수를 이용한 지움정책의 wear-leveling이 효과적인 성능을 나타냄을 보였다.
플래시 메모리는 롬(ROM)의 특성과 램(RAM)의 특성, 저전력 등의 이점을 바탕으로 임베디드 시스템의 저장 장치로 많이 사용되고 있다. 그러나 특성상 읽기와 쓰기 연산의 속도가 많이 다르고, 쓰기 연산을 한번 수행한 부분에 다시 쓰기 연산을 하기 위해서는 먼저 지우기 연산을 수행해야 하고, 지울 수 있는 회수도 제한되어 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 특성들을 고려하여 저장 장치로서 플래시 메모리를 사용할 때 운영교제에서 최적화할 수 있는 부분 중 가상 메모리 시스템의 페이지 프레임 회수 기법을 최적화하여 쓰기와 지우기 연산의 수를 줄일 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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