OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
SRAM의 전체적인 성능은 공급 전원전압에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 1-V 이하의 저전압 동작시 주요 이슈가 되는 SRAM 셀의 SNM(Static Noise Margin)과 셀 전류의 크기를 개선하기 위하여 이중 승압 셀 바이어스 기법을 이용한 SRAM 설계기법에 대해 기술하였다. 제안한 설계기법은 읽기 및 쓰기동작시 선택된 SRAM 셀의 워드라인과 load PMOS 트랜지스터의 소스에 연결된 셀 공급전원을 서로 다른 레벨로 동시에 승압함으로써 SRAM 셀의 SNM과 셀 전류를 증가시킨다. 이는 셀 면적의 증가 없이 충분한 SNM을 확보할 수 있으며, 아울러 증가된 셀 전류에 의해 동작속도가 개선되는 장점이 있다. $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정을 적용한 0.8-V, 32K-byte SRAM macro 설계를 통해 제안한 설계기법을 검증하였고, 시뮬레이션 결과 0.8-V 공급전원에서 종래의 셀 바이어스 기법 대비 135 %의 SNM 향상과 아울러 동작속도는 31 % 개선되었으며, 이로인한 32K-byte SRAM은 23 ns의 access time, $125\;{\mu}W/Hz$의 전력소모 특성을 보였다.
플래시 메모리는 데이터 변경 시에 덮어쓰기가 되지 않아 해당 데이터를 새로운 영역에 쓰기 이전에 존재하던 데이터는 무효화시켜야 하고 가비지 컬렉션 시 소거해야 한다. 플래시 메모리의 빠른 발전속도에 힘입어 플래시메모리의 용량은 급속도로 증가하고 있다. 플래시 메모리의 용량이 대용량화됨에 따라 소거대상 블록을 선택할 때 전체 플래시 메모리를 대 상으로 탐색을 실시하면 CPU의 수행시간이 많이 증가하는 문제점이 있다. 이 단점을 개선하기 위해 플래시 메모리를 그룹으로 분할하여 관리하고 소거대상 블록을 선택할 때 해당 그룹을 대상으로 탐색을 수행한다. 접근 지역성을 가지는 작업부하에 대해 hot 데이터는 hot 그룹에 배치하고, cold 데이터는 cold 그룹에 배치하여 그룹 내에서의 wear-leveling을 개선하고, 주기적으로 hot 그룹의 역할과 cold 그룹의 역할을 교환하여 전체플래시 메모리의 wear-leveling과 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 마이크로프로세서와 주변블록 사이에서 SDRAM을 사용함에 있어서 DMA(Direct Memory Access)에 의한 효율적인 SDRAM 접근방식을 제시하고 있다. 여기에서 마이크로프로세서는 AMBA 버스를 통해서 SDRAM에 접근을 하고 DMA는 DMA 전용 버스를 통해서 SDRAM에 접근한다. 마이크로프로세서가 SDRAM에 접근하지 않고 다른 레지스터에 접근하거나, 아니면 마이크로프로세서 캐쉬에서 히트(hit)신호가 발생하여 SDRAM에 접근할 필요가 없을 때에 주변 블록에서는 DMA를 통해서 SDRAM에 접근하여 데이타를 읽거나 쓰기 동작을 통해서 SDRAM을 효율적으로 사용할 수 있다. 이 방법은 DMA가 마이크로프로세서의 SDRAM 억세스를 최소한의 방해로 SDRAM을 사용할 수 있다. 이와 같은 방법을 이용함으로써 전체적인 시스템 효율을 높여 약 16.8% 정도의 성능 향상 효과를 가져옴을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 로그파일시스템의 원리를 바탕으로 플래시메모리 저장시스템에 적합한 플래시메모리 공간 관리 방법을 제안한다. 플래시메모리는 비휘발성, 빠른 입출력 속도 등의 장점을 지니고 있지만, 제자리 덮어쓰기(in-place update)가 불가능하고 메모리 셀에 대한 쓰기(write) 횟수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성은 플래시메모리를 저장 매체로 사용할 때 기존의 저장 매체 관리 방법과는 다른 방법을 요구하게 된다. 본 논문은 자유 공간유지를 위해 필요한 클리닝 메커니즘의 연산 비용을 낮추면서 동시에 저장공간이 전체적으로 균등하게 사용될 수 있도록 하는 사이클 평준화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 특히 메모리 활용도와 로컬리티가 높을 때 좋은 성능을 보인다. 클리닝 메커니즘은 자주 접근되지 않는 COLD데이타를 그렇지 않은 데이타와 격리시킴으로써 그 효율이 향상되었으며, 사이클 평준화는 사용 횟수간의 최대 차이가 하드웨어적인 오차를 벗어나지 않는 수준까지 이루었다. 실험을 통해 제안된 방법은 비교 기준으로 삼은 직관적 방법(greedy policy)에 비해 사이클 평준화가 잘 이루어진 상태에서 최대 35%정도의 클리닝 비용 절감 효과를 보였다.
SSD는 데스크탑 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. SSD는 비휘발성, 낮은 전력 소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 데스크탑 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 연산 특성을 고려하여 기존의 전통적인 인덱스 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 CHC-Tree 라고 하는 압축된 핫-콜드 클러스터링에 기반하는 새로운 인덱스 관리 기법을 제안한다. CHC-Tree는 인덱스 노드를 핫-콜드 세그먼트로 분류하며, 인덱스 노드의 키와 포인터를 압축한다. 콜드 세그먼트의 비활용노드의 오프셋 압축으로 느린 쓰기연산의 부담을 줄인다. 또한, 실험 결과를 통하여 기존의 B-Tree 기반의 인덱스 관리 기법보다 인덱스 검색 연산에서 26%, 인덱스 수정 연산에서 23% 이상 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 최근 자동차 산업의 뜨거운 이슈로 부각되고 있는 이더넷 기반 차량 네트워크 기술을 살펴본다. 현재 인포테인먼트에 널리 쓰이는 MOST(Media Oriented Systems Transport)를 차량용 이더넷이 조만간 대치할 것으로 보이고 있다. 하지만 이더넷의 여러 가지 장점에도 불구하고 차량네트워크의 통합 백본으로 쓰기 위해서는 기존 표준 리거시 이더넷으로는 적합치가 않다. 따라서 브로드밴드 멀티미디어 트래픽뿐만 아니라 운전자 지원 및 안전 서비스 영역에서 요구하는 실시간성 및 신뢰성 요구조건에 맞도록 표준 리거시 이더넷을 확장 수정할 필요가 있으며 이를 위한 다양한 시도로써 타임-트리거드 이더넷(Time-triggered Ethernet)으로 알려져 있는 AS6802를 살펴보고, 트래픽 모델 해석적 성능 분석과 최악의 경우 지연시간 분석을 통해 차량네트워크로써 적합한 운용조건과 환경을 고찰한다.
클러스터 컴퓨터에 있어서 I/O 중심적인 응용을 효과적으로 처리하기 위해서는 통합 I/O 하부 구조를 지원하는 단일 I/O 공간(SIOS)이 필수적으로 구현되어야 한다. SIOS 서비스는 클러스터 컴퓨터 내의 어느 노드에서든지 자신 혹은 원격 노드에 위치한 주변기기 및 하드 디스크들을 직접 액세스할 수 있도록 전역 I/O 주소 공간을 구축해준다. 본 논문에서는 리눅스 클러스터에서 프리웨어들만을 이용하여 SIOS를 구현하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 ENBD를 이용한 디바이스 드라이버 레벨과 S/W RAID 및 NFS를 이용한 파일 시스템 레벨에서 구현되었다. 이 방법의 주요 장점은 프리웨어들만을 이용하기 때문에 구현이 용이하고 비용이 거의 들지 않는다는 것이다. 또한 본 연구에서 사용한 프리웨어들은 공개 소스이기 때문에 다른 플랫폼에서도 약간의 수정을 통하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 장점을 가지면서도 실험 결과에서 나타난 I/O 처리율은 커널 수준에서 별도로 개발된 디바이스 드라이버를 사용하는 CDD보다 쓰기 동작에서는 최대 5.5배, 읽기 동작에서는 2.3배정도 더 높게 나타났다.
산업용 IoT는 비용 효율적이고 넓은 커버리지를 제공하는 무선 메쉬 네트워크에 관심이 많았다. 하지만, 무선 메쉬 네트워크는 멀티홉 환경의 심각한 성능 절하를 겪는다. 이를 극복하기 위해 메쉬 라우터에 캐시를 장착하는 연구가 많았으나 캐시 파워 소모 모델 연구는 적었다. 최근 캐시 파워 효율 기반 모델은 캐시까지 콘텐츠 전달 파워를 모두 측정했기 때문에 무선 메쉬 네트워크에서 쓰기에 부적절합니다. 본 논문은 CPU의 동작속도가 캐시 크기에 비례한다는 사실을 이용하여 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델을 제안하고, 기존 캐시 파워 효율 기반 소모 모델과 비교하여 정확하게 측정되었다. 제안된 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델은 산업용 IoT에서 무선 메쉬 네트워크를 구성할 시 에너지 효율적인 캐시 운용을 위한 참조 모델로 활용되길 기대합니다.
GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치를 추정하는 연구는 지금까지 많이 이루어져 왔다. 또한 추정 기법도 여러 가지 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 다층 구조의 선박에서 위치를 추정하는 문제를 심도있게 고찰하였고 K-최근접 이웃 알고리즘 기반 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 방법에 대해 알아보았다. Fingerprint 기법을 쓰기 위해 39개의 RP에서 각각 N=100회의 수신신호를 측정함으로써 신뢰성 있는 DB를 구축하였고 이를 토대로 임의의 위치에 있는 단말기의 위치를 추정하는 모의실험을 하였다. 모의실험을 통해 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 성능은 아주 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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