본 논문에서는 클라이어언트/서버 환경에서 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리하기 위한 데이터 캐싱과 캐시된 데이터의 일관성 유지를 다룬다. 이를 위하여 먼저 클라이언트에서 데이터 캐싱을 위하여 실체화된 공간뷰를 이용한다. 그리고 서버의 데이터 변경에 따른 실체화된 클라이언트 뷰의 변경을 위하여 유도관련성을 이용한 점진적 변경 기법을 적용한다. 실체화된 뷰는 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리 할 수 있지만, 일관성 유지에 대한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 공간질의 처리를 위하여 서버에서 공간연산자의 비용을 기반으로 질의 수행과 뷰 일관성 유지에 따른 비용식을 제시한다. 이를 기반으로 클라이언트에서 질의 요청시 비용을 평가하여 뷰의 실체화 여부를 서버에서 결정한다. 이 방법은 클라이언트/서버 환경에서 뷰의 실체화와 재수행 방법을 병행함으로써, 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리할 수 있는 장점을 제공한다.
비행하는 드론 기반 네트워킹 서비스는 셀루러 네트워크와 같은 기존 통신 인프라보다 커버리지 반경이 좁기 때문에 많은 핸드오버 이벤트를 유발할 수 있다. 따라서, 컨텐트 스토어를 활용하여 핸드오버 이전에 요청한 데이터를 핸드오버 이후 타겟 네트워크 제공자에게 사전에 캐시 함으로써 잦은 핸드오버에 대응하였다. 시뮬레이션 결과, 핸드오버 이전에 요청한 데이터를 타겟 드론에게 전달하였고 핸드오버를 끝낸 자동차가 타겟 드론을 통해 데이터를 받음으로써 딜레이가 감소함을 확인할 수 있었다. 반면에, 제안하는 방법을 사용하지 않으면 핸드오버에 따른 경로 변경에 대응하지 못하였고 데이터를 요청하는 패킷을 다시 보냄으로써 딜레이가 증가했음을 확인했다.
사용자와 근거리에 위치한 비디로 프록시 서버는 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 사용자들이 계속 요청하는 동영상만을 선별하여 저장하도록 하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버에서의 가상 메모리에 바탕을 둔 가상 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 요청한 동영상 데이터가 비디오 프록시 서버에 존재하지 않는 경우 원격지의 중앙 비디오 서버로부터 요청된 동영상 데이터를 전송받아 사용자에게 전송하고 가상 메모리에 저장한다. 저장된 동영상 데이터는 이후 사용자의 요청이 있는 경우 사용자에게 전송된다. 이때 가상 메모리에 저장된 동영상 데이터는 사용자의 요청의 상태에 따라 가상 메모리로부터 삭제되거나 비디오 프록시 서버에 저장된다. 또한 가상 메모리에서의 단편화를 막기 위하여 가상 메모리를 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
거대한 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출해 내는 빅데이터 기술의 필요성은 나날이 커지고 있다. 빅데이터 분석을 위해 사용되는 하둡 시스템은 맵리듀스를 통해 데이터를 처리하였으나, 맵리듀스 프레임워크는 코드 재사용성의 한계, 질의 최적화 기술의 부재 등의 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해 SQL-on-Hadoop이라 불리는 하둡 기반의 SQL 질의 처리 기술이 주목받고 있다. SQL-on-Hadoop 기술 중 타조(Tajo)는 국내 개발진이 주축이 되어 개발되었다. 타조는 데이터 분석을 위해 외부합병정렬 알고리즘을 사용하며, 정렬 연산에 영향을 주는 매개변수로 정렬 버퍼 사이즈와 팬-아웃을 가진다. 본 논문은 타조의 정렬 연산에 영향을 미치는 매개변수인 정렬 버퍼 사이즈와 팬-아웃 값에 따른 정렬의 성능 차이를 보인다. 또한 측정한 성능에 대하여 정렬 버퍼 사이즈가 증가함에 따른 CPU 캐시 미스의 비율 증가, 팬-아웃에 따른 합병 단계 수의 변화가 성능 차이의 원인임을 보인다.
contents and big data웹은 사람들의 일상생활에 있어 가장 밀접한 기술 중 하나로 오늘날 대부분의 사람들은 웹을 통해 데이터를 공유하고 있다. 단순 메신저, 뉴스, 영상뿐만 아니라 다양한 데이터가 현재 웹을 통하여 전파되고 있는 셈이다. 또한 웹 어셈블리 기술이 등장하면서 기존 네이티브 환경에서 구동되던 프로그램들이 웹의 영역에 진입하기 시작하면서 웹이 공유하는 데이터는 이제 VR/AR 콘텐츠, 빅데이터 등 그 범주가 점차 넓어지고, 크기가 거대해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 브라우저에 종속적이지 않고 독립적으로 동작이 가능한 서비스워커와 웹 브라우저 내에 데이터를 효과적으로 저장할 수 있는 캐시 API를 활용하여 웹 서비스를 사용하는 사용자들에게 웹 콘텐츠를 효과적으로 전달할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문은 합성곱 신경망에 데이터 재사용 방법을 효과적으로 적용하여 연산 횟수와 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있는 GPGPU구조를 제안한다. 합성곱은 kernel과 입력 데이터를 이용한 2차원 연산으로 kernel이 slide하는 방법으로 연산이 이루어 진다. 이때, 합성곱 연산이 완료될 때 까지 kernel을 캐시메모리로 부터 전달 받는 것이 아니고 내부 레지스터를 이용하는 재사용 방법을 제안한다. SIMT방법으로 명령어가 실행되는 GPGPU의 원리 이용하여 데이터 재사용의 효과를 높이기 위해 합성곱에 직렬 연산 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 레지스터기반 데이터 재사용을 위하여 kernel을 4×4로 고정하고 이를 효과적으로 지원하기 위한 warp 크기와 레지스터 뱅크를 갖는 GPGPU를 설계하였다. 설계된 GPGPU의 합성곱 신경망에 대한 성능을 검증하기 위해 FPGA로 구현한 뒤 LeNet을 실행시키고 TensorFlow를 이용한 비교 방법으로 AlexNet에 대한 성능을 측정하였다. 측정결과 AlexNet기준 1회 학습 속도는 0.468초이며 추론 속도는 0.135초이다.
플래시 메모리는 많은 장점들로 인하여 저장장치로써 각광을 받고 있다. 하지만 그런 장점들과 더불어 약점이 있기 때문에 이를 보안하기 위하여 많은 FTL 기법들이 연구되었다. FTL은 주소 변환 테이블을 플래시 메모리에 기록하고 SRAM에 유지해야 한다. 이것은 플래시 메모리의 용량이 급격하게 증가하면서 주소 변환 테이블의 크기도 함께 증가하여 비용상 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 관리할 때 페이지 기반 FTL 기법을 사용하여 데이터가 플래시 메모리에 어떤 위치던지 자유롭게 저장되게 함으로써 저장 효율을 높였다. 또한 SRAM의 크기를 줄이기 위하여 페이지 기반 주소 변환 테이블 전체를 SRAM에 올리는 것이 아닌 필요한 부분만 페이지 변환 캐시 에 올리고 나머지 주소 변환 테이블은 플래시 메모리에 로그블록 FTL 기법으로 기록하였다. 이러한 이중적인 FTL 기법을 적용함으로써 제안한 기법은 페이지 기반 DFTL 기법과 비교하여 반응 시간은 56.9% 감소하였고 SRAM의 사용량은 10% 정도로 유지하였다.
3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 렌더링 기법은 추가적인 하드웨어가 필요 없기 때문에 개발비용이 적다는 장점이 있지만 다각형 기반 렌더링에 최적화 된 범용 그래픽 하드웨어를 그대로 사용하기 때문에 성능이 낮다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 병렬 구조의 고성능 볼륨 렌더링 시스템에서 사용되던 볼륨 정보 분한 기법을 범용 그래픽 하드웨어에 적용하는 새로운 3차원 텍스쳐 기반 볼륨 그래픽 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 통해 볼륨 정보를 분할하여 처리하면, 번용 그래픽 하드웨어가 갖고 있던 물리적 메모리 크기의 한계성을 극복할 수 있다. 또한 전체 해상도의 알파 블렌딩이 아닌 분할된 볼륨 정보 하나가 차지하는 크기만큼의 작은 해상도로 알파 블렌딩을 수행함으로서 렌더링 단계와 프레임 버퍼간의 데이터 전송량을 1/30로 줄이고 픽셀 캐시의 적중률을 99.9%에 근접하게 높일 수 있다.
IT기업뿐만 아니라 다양한 기업들이 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등 많은 양의 컴퓨터 자원 (CPU, RAM 등)을 요구하는 기술들을 서비스화 하고 있다. 따라서 한정된 차원으로 효율적인 서비스를 운영하는 것도 주요 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 RDBMS 인 MariaDB와 PostgreSQL을 프로파일링하여 CPU 자원 효율성 관점에서 비교한다. 연구 결과 인터넷 서비스 환경에서 MariaDB가 PostgreSQL보다 버퍼 풀로 인해 페이지 캐시 참조율이 낮고, page fault 수가 적어 CPU 오버헤드가 더 작다는 것을 입증하였다.
스토리지 스냅샷은 특정한 시점의 스토리지 시스템의 이미지를 말하며, 데이터의 보호 및 유지를 위한 필수적인 기술이다. 스냅샷 구현을 위해서는 블록 수준, 파일 시스템 수준, 하드웨어 수준으로 구현이되지만, 파일 시스템 캐시에 대한 처리 등으로 인해 스냅샷 일관성이 깨지거나, 하드웨어 혹은 파일시스템에 종속적이여서 여러 파일시스템과 하드웨어에 일관적인 스냅샷을 제공할 수가 없다. 또한, 대부분의 스냅샷들은 정적 스냅샷을 제공하여, 스냅샷 생성시간 동안 시스템의 서비스를 멈춰야 한다. 본 논문에서는 파일시스템과 하드웨어에 독립적이면서, 온라인 스냅샷 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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