지난 수십년 동안 휴대기기 시장의 다양한 요구에 맞추어 임베디드 시스템 기술이 발전되어 왔다. 현재의 임베디드 시스템은 작은 크기의 특화된 하드웨어를 차용하면서도 높은 효율의 성능을 저가에 제공할 수 있는 기술들이 핵심을 이루고 있다. 이러한 핵심 기술들 중의 하나가 다중 메모리 뱅크이다. 예를 들면, 이중 메모리 뱅크는 같은 공간에 두 배의 메모리 대역폭의 제공할 수 있는 특징을 갖는다. 이러한 특징은 이중포트 메모리에 비하여 적은 비용으로 동일한 대역폭을 제공할 수 있는 장점을 제공한다. 그러나 현재까지도 다중 메모리 뱅크의 효율적인 사용을 지원하는 소프트웨어 기술은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다중 메모리 뱅크의 활용 문제를 간섭 그래프 (interference graph)를 이용하여 효과적으로 해결하였다.
시스템 가상머신 환경은 높은 하드웨어 효율성과 높은 보안을 요구하는 시스템에서 그 사용이 점차 늘어나고 있다. 최근 많이 알려진 하이퍼바이저 가상머신 시스템은 높은 아이솔레이션과 보안성을 보장하나 각 게스트 운영체제 별로 운영체제 이미지를 가지기 때문에 하드웨어 효율성이 떨어지는 반면, 컨테이너 기반 가상머신 시스템은 운영체제 이미지의 공유로 인하여 높은 자원 효율성과 확장성을 가진다. 그러나 메모리 자원의 아이솔레이션에 대하여 취약점을 갖는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 기반 가상머신 시스템에서 동적으로 각 가상머신별로 메모리 사용량 증가에 따른 페이지 히트율-곡선(Hit-Ratio-Curve)을 측정하였다. 이 곡선을 관찰해 보면 각 가상머신의 메모리 필요량을 알 수 있으며 이를 기반으로 메모리 자원을 할당하게 될 경우 효과적으로 메모리 자원의 아이솔레이션을 제공할 수 있게 된다. 본 논문에서는 대표적인 컨테이너 기반 가상머신인 리눅스 VServer가 적용되어 있는 리눅스 2.6.17 커널에 직접 구현하였으며, Lmbench 및 리눅스 커널 컴파일 등을 통하여 오버헤드를 측정하였고 $1.6{\sim}7.2%$의 적은 오버헤드로 이를 측정할 수 있음을 확인하였다.
비정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 대표적인 오브젝트 스토리지로 OpenStack Swift가 있다. 하지만, 오브젝트 스토리지의 일관성 지원은 동기화 지연을 발생시키고 전체 성능에 영향을 미친다. 이런 문제는 기존 시스템에서 발생하는 페이지 스왑, 데이터 중복을 비휘발성 메모리를 사용함으로써 제거할 수 있고 오브젝트 서버의 성능 하락을 완화할 수 있다. 하지만, 비휘발성 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서는 비휘발성 메모리 장치별 특성을 고려한 효율적인 데이터 배치가 필요하고 본 논문에서는 이를 위한 마이그레이션 기법을 제안한다. 마이그레이션 기법에서 사용하는 점수식은 First In First Out (FIFO)보다 정확도를 약 11% 향상시켰고, 기존 기법들보다 실행 시간은 42% 감소, 마이그레이션 횟수는 최대 24배 감소, 에너지 소비량은 9% 정도 절약하였다.
본 논문에서는 이차원(2-D) 이산 웨이블릿 면환(Discrete Wavelet Transform, DWT)을 이용한 연상압축기를 FPGA 칩에서 실시간으로 동작 가능하도록 하는 효율적인 메모리 스케줄링 방법(E$^2$M$^2$)을 제안하였다. S/W적으로 위의 메모리 사상 방법을 검증한 후, 실제로 상용화된 SFRAM을 선정하여 메모리 제어기를 구현하였다. 본 논문에서는 Mallet-tree를 이용한 2-D DWT 영상압축 칩을 구현할 경우를 가정하였다. 이 알고리즘은 연산 과정에서 많은 데이터를 정장하여야 하는데, FPGA는 많은 데이터를 저장할 수 있는 메모리가 내장되어 있지 않으므로 외부 메모리를 사용하여야 한다. 외부메모리는 열(row)에 대해서만 연속(burst) 읽기, 쓰기 동작이 가능하기 때문에 Mallet-tree 알고리즘의 데이터 입출력을 그대로 적용할 경우 실시간 동작을 수행하는 DWT 압축 칩을 구현할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 쓰기를 수행할 경우에는 메모리 셀(cell)의 수직 방향을 저장시키고 읽기를 수행할 때는 수평으로 데이터의 연속 읽기를 수행함으로써 필터가 항상 수평 방향에 위치하게 하는 방법을 제안하였다. 입방법을 C-언어로 DWT 커넬(Kernel)과 메모리의 에뮬레이터(emulator)를 구현하여 실험한 결과, Mallat-tree 이론을 그대로 적용시켰을 때와 동일한 필터링을 수행할 수 있음을 검증하였다. 또한, 상용화된 SDRAM의 메모리 제어기를 H/W로 구현하여 시뮬레이션 함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 실제적인 하드웨어로 실시간 동작을 할 수 있음을 보였다.
최근 메모리 기술의 급격한 발전으로 개발되고 있는 다양한 종류의 메모리는 데이터 관리 시스템에서 처리 속도 향상을 위해 활용되고 있다. 특히 NAND 플래시 메모리는 전원이 차단되어도 데이터를 유지할 수 있는 비휘발성 특징이 있으므로 메모리 기반 저장장치의 데이터 저장용 주요 미디어로 활용되고 있다. 그러나 최근 연구되고 있는 메모리 기반 저장장치는 NAND 플래시 메모리뿐만 아니라 MRAM과 PRAM 등 다양한 종류의 메모리로 구성되어 있고 추가로 새로운 특성이 있는 다양한 종류의 메모리가 개발되고 있다. 따라서 특성이 서로 다른 이종의 메모리들로 구성된 저장 시스템에서 미디어의 데이터 처리 성능과 효율 향상을 위한 메모리 관리 기술의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터 관리를 위해 다양한 메모리로 구성된 저장장치에서 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 메모리 사상 기법을 제안한다. 제안하는 아이디어는 서로 다른 이종 메모리를 하나의 사상 테이블을 활용하여 관리하는 방법이다. 이 방법은 데이터의 주소 체계를 통일할 수 있고 데이터 티어링(tiering)을 위해 서로 다른 메모리에 분할 저장된 데이터의 탐색 비용을 감소시킬 수 있다.
플래시 메모리는 전원이 끊기더라도 정보를 유지할 수 있는 비 휘발성 메모리로써 빠른 접근 속도, 저 전력 소비, 간편한 휴대성 등의 장점을 가진다. 플래시 메모리는 다른 메모리와 달리 "쓰기 전 지우기"(erase before write) 성질과 제한된 수의 지우기 연산을 수행할 수 없는 성질을 지닌다. 이와 같은 하드웨어 특성들로 인해 소프트웨어인 플래시 변환 계층(FTL: flash translation layer)을 필요로 한다. FTL은 파일 시스템의 논리주소를 플래시 메모리의 물리주소로 바꾸어주는 소프트웨어로써 FTL의 알고리즘으로 인해 플래시 메모리의 성능, 마모도 등이 좌우된다. 이 논문에서는 새로운 FTL의 알고리즘인 EAST를 제안한다. EAST는 재할당 블록(reallocation block)을 이용한 효율적인 공간 관리 기법으로 로그 블록의 개수를 최적화 시키고, 블록 상태를 사용한 사상 기법을 사용하며, 플래시 메모리의 공간을 효율적으로 관리한다. EAST는 특히 플래시 메모리의 용량이 크고 사용하는 용량이 작을 경우 FAST보다 더 나은 성능을 보인다.
최근 플래시 메모리가 디지털 기기의 저장장치로 널리 사용됨에 따라 플래시 메모리에서 디지털 증거를 분석하기 위한 디지털 포렌식의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 플래시 메모리에 저장되어 있는 파일을 효율적으로 복구하는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법을 플래시 메모리에 그대로 적용하기에는 너무나 비효율적이다. 덮어쓰기 불가능과 같이 플래시 메모리는 하드 디스크와 전혀 다른 특성을 가지기 때문이다. 본 논문에서 디지털 포렌식을 지원하기 위한 플래시 메모리를 잘 이해하는 파일 복구 기법을 제안한다. 첫째, 플래시 메모리 저장장치로부터 복구 가능한 모든 파일들을 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이것은 플래시 메모리의 쓰기 연산을 담당하는 FTL(Flash Translation Layer)의 메타데이터를 최대한 활용한다. 둘째, 복구 대상 파일들 중에서 특정 파일을 효율적으로 복구할 수 있는 기법을 제안하며, 이를 위해 FTL의 사상 테이블의 위치 정보를 이용한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에 제안하는 기법이 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법보다 우수함을 보인다.
모바일 장치에서 많이 사용되는 플래시 메모리는 작고, 저전력을 사용하며 내구성을 지니는 비휘발성 저장장치이다. 플래시 메모리의 읽기 속도는 램과 비슷하며, 대용량화 되어가고 있지만 쓰기 속도가 램에 비해 느리고, 블록에 대한 쓰기가 제한되어 있다. 현재의 디스크 기반의 DBMS 와는 달리 플래시 메모리용 저장장치를 설계함에 있어 트랜잭션 실패시의 회복기법이 같은 블록에 다시 쓰기가 불가능한 플래시 메모리의 특성을 고려하는 것이 중요하다. 본 연구에서 LFS에 Shadow Paging을 응용하여 플래시 메모리의 블록에 대한 쓰기 횟수를 줄이고 플래시 메모리의 특성에 맞추어 트랜잭션 실패시 효율적인 데이터 복구를 가능하게 하는 회복기법을 제안한다.
클러스터 시스템의 각 노드에 존재하는 메모리들을 효율적으로 관리하기 위하여 네트워크 메모리의 개념이 등장하였으며 빈번하게 디스크를 접근하는 응용분야에서 속도 향상을 위해 사용될 수 있다. 이는 전통적인 메모리 계층(hierarchy) 구조인 메모리와 디스크 사이에 네트워크 메모리를 추가함으로써 얻어진다. 본 논문에서는 웹 서버 클러스터를 대상으로 문서의 접근 유형에 대한 사전의 정보를 요구하지 않고 실제적으로 구현 가능하며 다양한 웹 문서 접근 확률 분포 값에 대하여 항상 우수한 사용자 응답시간을 가지는 메모리 관리 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
병렬 연산에 최적화된 하드웨어를 가진 GPU를 그래픽스 작업 이외에 범용 작업에 활용하고자, 최근에 GPGPU 기술이 큰 관심을 받고 있다. GPU와 같은 대용량 병렬처리 장치에서는 메모리 시스템이 성능에 큰 영향을 미치게 된다. GPU에서는 메모리 시스템의 효율성을 향상시키기 위하여, 메모리 대역폭 사용률을 감소시켜주는 계층적 메모리 구조와 메모리를 요청하는 트랜잭션을 줄여주는 메모리 주소 접합과 메모리 요청 합병 등의 기술들을 사용한다. 본 논문에서는 메모리 시스템 효율성 향상을 위해 활용되는 기법들이 GPU 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 분석하기 위해, 다양한 메모리 구조에 대한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 캐쉬를 사용하지 않는 경우에 비해 8KB, 16KB, 32KB, 64KB의 L1 캐쉬를 추가하면 평균적으로 15.5%, 21.5%, 25.5%, 30.9%의 성능이 각각 향상된다. 하지만, 일부 벤치마크 프로그램에서는 데이터 일관성을 유지하기 위하여 메모리 트랜잭션이 증가함에 따라 오히려 성능이 감소하는 결과를 보이기도 한다. 그리고 메모리 요청에 대한 미스가 많이 발생하는 경우에는 캐쉬 레벨이 증가함에 따라 평균 메모리 접근 지연 시간이 증가하기도 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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