본 논문은 Linux에서 사용되는 Shared Memory는 동일한 메모리 영역에 여러 개의 프로세스가 접근할 수 있도록 해 주는 기술이다. 본 논문에서는 Shared Memory의 큰 두 갈래 중 커널 단계에서 처리 되는 SVR(System V Release) 형식의 Shared Memory를 다룬다. 본 논문에서는 리눅스 운영체제의 공유 메모리 기능을 Dual Core 시스템에서 동작하도록 구현한다.
모바일 환경에서의 게임 서버는 클라이언트의 요청을 처리하는 버퍼를 생성하기 위해 일반적으로 동적 메모리 할당을 빈번하게 수행한다. 이는 시스템에 부하를 가중시키고 메모리 단편화를 발생시키게 되어 게임 서버의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 고정크기 메모리 풀 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서의 메모리 풀은 원형 연결 리스트 형태의 순차적 메모리 구조를 가지며, 이를 통해 게임 서버에서의 메모리 단편화 문제를 해결하고, 메모리 할당과 해제를 위해 필요한 메모리 블록의 탐색 시간 비용을 줄일 수 있다. 실험에서는 제안하는 방법과 잘 알려진 오픈소스 메모리 풀 라이브러리(boost) 기반의 메모리 풀 관리방법을 이용하여, 동적 할당을 수행할 때의 성능평가를 통해 해당 기법의 효율성을 보이도록 한다.
본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 저장장치인 플래시 메모리의 특징과 플래시 메모리의 단점인 지움 횟수 제한과 느린 지움 속도를 극복하는 지움 정책의 종류를 살펴보고 그 중에서 CAT 기법의 랜덤 쓰기에서의 지움 횟수 증가와 지움 평준화를 위한 비효율성이라는 단점을 개선한 지움 정책을 제시한다. 개선된 지움 정책은 CAT 기법에 쓰기 패턴을 기반한 가중치를 부여해 랜덤 쓰기에서의 성능 하락과 지움 평준화의 비효율성을 보완하는 것이다. 이 때 사용되는 사용자의 쓰기 패턴 파악은 유효한(valid) 데이터 블록과 유효하지 않은(invalid) 데이터 블록의 리스트를 만들어 그 시간 값의 평균을 이용한다.
오늘날의 시스템은 프로세서 성능의 증가와 더불어 단일코어에서 멀티코어 환경으로 변화되었다. 이에 따라 자원 경쟁을 최소화하여 시스템의 성능을 향상시키기 위한 멀티코어 스케줄링 기법이 연구되고 있다. 기존의 기법에서는 메모리 지향적인 태스크들을 중점적으로 다루고 있으나, 실제 컴퓨팅환경에서는 다양한 워크로드가 존재한다. 따라서 각 태스크들의 특성을 반영한 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HPC 관련 툴을 이용한 실험을 통해 프로세서, 메모리, I/O지향적인 태스크들의 특성을 파악하였다. 메모리 지향적인 태스크는 매우 높은 캐시 미스율을 가지고 있으며, I/O 지향적인 태스크는 시스템 콜을 매우 빈번히 호출 한다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 이러한 태스크들의 특성을 스케줄러 설계에 적절히 반영한다면 보다 효율적인 스케줄링이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문은 거대한 메쉬를 효율적으로 처리하기 위해 이를 조각화하는 새로운 방법을 제시한다. 메쉬의 특징을 반영하여 데이타를 분할하기 위해서 로이드 양자화 방법을 적용하였으며, 거대한 메쉬 데이터를 다루기 위해 외부 메모리를 이용한 부분적인 차트화 갱신 방법을 제시한다. 차트화 갱신 과정에서 효율적으로 매쉬 데이터를 다루기 위해서 임의접근 가능 메쉬 압축구조를 활용한다.이러한 방법을 통해서 수행된 외부 메모리를 이용한 차트화 결과가 지금까지 개발된 메쉬 차트화 결과와 크게 다르지 않음을 보여준다. 이와 같은 메쉬 차트화 시스템을 통해 거대한 메쉬에 기존의 파라미터화, 몰핑, 매칭, 재매쉬화 등의 매쉬 처리기법을 적용할 수 있다.
지금까지 여러 암호학자들에 의해 UOWHF에 대한 구성 방법들, 즉 BLH[1], XLH[1], BTH[1], XTH[1], Shoup 구성 방법[8], Suku 구성 방법[5], 다차원 구성 방법[2]등이 제안되었다. 이중에 BLH, XLH, Shoup 구성 방법은 오직 하나의 프로세서를 이용한다. 반면 BTH, XTH, Sarkar의 구성 방법, 다차원 구성 방법은 병렬 처리 구성 방법으로 처리 속도 측면에서 효율적인 구성 방법들이다. 하지만 BTH, XTH, Sarkar의 구성 방법, 다차원 구성 방법은 입력 메시지의 길이에 따라 필요한 프로세서의 수와 메모리 크기의 증가를 필요로 한다. Sarkar는[6]에서 유한개의 프로세서와 한정된 메모리만 갖고서도 병렬처리 할 수 있는 구성 방법(PUA)을 처음으로 제안하였다. 하지만[6]에서 제안된 구성 방법 PUA는 키 확장 길이 측면에서 Shoup의 구성 방법에 비해 비효율적이다. 본 논문에서는 유한개의 프로세서와 한정된 메모리를 갖고서도 병렬처리(parallel processing)할 수 있으며, 동시에 키 확장 길이 측면에서 Shoup 구성 방법과 동일한‘유한개의 프로세서를 사용한 다차원 구성 방법’을 처음으로 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.
본 논문에서는 DVB-S2 표준안에서 권고되고 있는 irregular LDPC 부호의 다양한 부호화율에서 부호화 방식 및 복호화 방식에 대해 살펴보고 이에 대한 성능분석을 하였다. 또한 이의 구현에 있어서 효율적인 메모리 할당 및 이에 따른 구현 방법에 대해 연구하였다. LDPC 복호기를 구현하는 방안에는 직렬, 부분병렬, 완전병렬 방식이 있으며, 부분병렬방식이 하드웨어 복잡도와 복호속도를 절충하는 방안이다. 따라서 본 논문에서는 부분병렬 구조를 기반으로 하는 LDPC 복호기의 메모리 설계에서 효율적인 체크노드, 비트노드, LLR 메모리의 구조를 제안하고저 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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