낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid State Disk)는 하드 디스크를 대체할 매체로 주목받고 있다. SSD는 성능을 최대화 하기 위해 다수의 낸드 플래시 메모리를 병렬적으로 구성한다. 하지만 SSD에 하이브리드 매핑 기법을 적용할 경우 SSD의 특징으로 인해 성능 감소가 발생 가능하다. 본 논문에서는 SSD를 위한 페이지 매핑 기반의 WADPM (Workload-Aware Dynamic Page-level Mapping Scheme) 기법을 제안한다. WADPM은 필요한 매핑 정보만 RAM에 상주하며 또한 매핑 정보의 적중률에 따라 매핑 정보의 크기를 동적으로 변경시킨다. 이로 인해 페이지 매핑 기법의 단점인 매핑 테이블의 크기가 큰 것을 예방한다. 실험을 통해 WADPM 기법은 하이브리드 매핑 기법에 비해 최대 3.5배의 성능향상을 보이며, 매핑 테이블의 크기는 페이지 매핑 기법에 비해 최대 50%만 유지되는 것을 보인다.
본 논문에서는 분산메모리 멀티프로세서 시스템에서 태스크와 프로세서 노드간의 매핑에 관한 최적화 문제를 메타휴리스틱스(metatheuristics)의 장점을 효과적으로 결합한 새로운 방안을 소개한다. 태스크-프로세서 할당에 있어 부하균형을 고려한 MFA-GA 하이브리드 알고리즘을 제안하고 기존의 할당 방안들과 성능실험을 통해 비교 분석한다. 우리의 합성 휴리스틱을 이용하면 각 방법을 단독으로 사용하는 것 보다 매핑 품질과 수행시간 면에서 개선된 성능결과를 얻을 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 기존에 제시된 MR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 하이브리드 인덱스 구조인 SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree)를 제시한다. MR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근해주는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 SQ-tree (Spatial Quad-tree)와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQMR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 SQR-Tree의 R-tree 마다 매핑 트리가 적용된 형태를 가진다. 따라서, SQMR-tree는 SQR-tree와 같이 공간 객체가 여러 R-tree에 분산 저장되며 질의 영역에 해당하는 R-tree만 접근하면 되기 때문에 공간 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 또한, SQMR-tree는 MR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 트리 검색 없이 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하기 때문에 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQMR-tree의 우수성을 입증하였다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
기존 전기적 상호 연결을 사용한 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)의 전력 및 성능 한계를 보완하고자 광학적 상호연결을 이용하는 하이브리드 광학 네트워크-온-칩(HONoC)이 등장하였다. 하지만 HONoC에서는 광학적 소자 특성으로 인해 서킷 스위칭을 사용함으로써 경로 충돌이 빈번하게 발생하며 이로 인해 지연 시간 불균형의 문제가 심화되어 전체적인 시스템 성능에 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 경로 충돌을 최소화 시켜 지연 시간을 최적화 할 수 있는 새로운 태스크 매핑 알고리즘을 제안하였다. HONoC 환경에서 태스크를 각 Processing Element (PE)에 할당하고 경로 충돌을 최소화하며, 부득이한 경로 충돌의 경우 워스트 케이스 (worst case) 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 하였다. 모의실험 결과를 통해 무작위 매핑 방식, 대역폭 제한 매핑 방식과 비교하여, 제안된 알고리즘이 $4{\times}4$ 메시 토폴로지에서는 평균 43%, $8{\times}8$ 메시 토폴로지에서는 평균 61%의 지연 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 멀티스케일 공정-구조 해석의 방법론을 제안하고 단섬유층과 직물층으로 이루어진 배터리 하우징 파트에 적용한다. 특별히 마이크로스케일 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)안 기지의 불확정성을 고려하였다. 마이크로스케일의 RVE내 기지 물성의 랜덤한 공간내 분포는 KLE(Karhunen-Loeve Expansion)을 통해 구현하였다. 공간상 랜덤분포된 기지 물성을 갖는 RVE의 유효 물성을 전산균질화를 통해 얻어 매크로스케일 유한요소 모델에 매핑하였다. 또한 하이브리드 공정해석을 통해 압축 성형 해석으로부터 얻은 잔류응력과 섬유배향을 매핑한 유한요소 모델과 드레이핑 공정 해석결과로부터 얻어진 섬유배향을 매핑한 모델을 결합하였다. 본 연구에 제안된 방법은 배터리 하우징 뿐만 아니라 다양한 재료 구성을 갖는 복합재료의 공정-구조해석을 통해 설계요구도를 엄밀하게 평가할 수 있을 것이라 기대된다.
플래시 메모리는 비휘발성이며 시스템에 전원이 없는 상태에서도 데이터를 유지할 수 있는 특성을 가지는 메모리이다. 게다가 빠른 접근 시간과 저전력 소비, 충격에 강하고, 작은 크기와 매우 가벼운 특성을 가진다. 가격이 점차 낮아 지고 용량이 증가함에 따라 플래시 메모리의 활용도는 가전제품, 내장형 시스템, 그리고 이동 단말기 등에 널리 사용되고 있는 추세이다. 이러한 플래시 메모리를 구동함에 있어서 필수적인 소프트웨어인 FLT이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 블록 매핑 알고리즘의 가장 큰 단점을 극복하기 위한 새로운 FTL 알고리즘을 제안한다. 핵심적인 사항은 기존의 블록 매핑 테이블에 추가하여 작은 램 메모리를 이용하여 섹터 위치를 바로 알 수 있는 인텍스 블록 매핑 테이블을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 FTL은기존의 하이브리드 매핑과 비교했을 때 수행 시간을 평균45%정도 줄이는 효과를 얻을 수 있었으며, 메모리 사상 요구량에 대해서 약 12% 줄이는 효과를 얻을 수 있었다.
보나 여수로와 같은 수공구조물의 주변에서 발생하는 흐름 거동은 구조물 모서리에서 발생하는 흐름분리(flow separation)와 이에 따른 전단층(shear layer)과 재순환(recirculation) 흐름 영역의 발달 그리고 분리된 흐름의 재부착(reattachment)이 특징이다. 공학적으로 난류의 해석에 있어서 이러한 흐름 거동들을 정확하게 예측하는 것은 수공구조물 설계에 있어서 중요하다. 이 연구에서는 흐름 분리와 재순환 영역의 발달 그리고 흐름 재부착을 포함하는 후방계단(backward-facing step) 흐름을 155,000의 레이놀즈수 조건에서 하이브리드 RANS/LES 모델을 적용하여 해석결과를 평가한다. 하이브리드 모델로는 벽에 인접한 격자의 해상도에 상대적으로 민감하지 않은 SST(shear-stress transport) 난류 모델을 이용하는 DES(detached-eddy simulation) 기법을 적용하였다. 계단 높이가 h인 계산영역은 흐름방향 길이가 34h, 높이는 계단 상류와 하류에서 각각 1h와 2h 그리고 폭은 $2{\pi}$이다. 계단은 상류단으로부터 10h 하류부 지점에 위치한다. 경계조건으로 상부와 하부 벽면에 대해서는 비활조건을 적용한다. 상류부 수로에서 완전 발달한 흐름을 재현하기 위해서 유입경계조건은 유입부 하류 $2{\pi}h$ 지점에서 계산된 유속과 난류량을 매핑(mapping)기법을 이용하여 반복적으로 적용한다. 총 3.1백만개와 7.3백만개의 셀로 계산영역을 구현한 두 개의 계산격자 그리고 약 3.1백만개의 셀을 이용했지만 벽면 근처에서의 격자 구성을 다른 방식으로 설정한 두 가지 격자를 이용하여 격자 해상도가 DES 수치해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 수치해석결과는 본 연구에서 상류단 조건으로 적용한 매핑기법이 대상 수로에서 완전 발달한 흐름을 잘 재현함을 보여주며, 합리적인 DES 해석 결과를 얻기 위해서는 벽에 수직한 방향으로 적절한 격자의 해상도와 분포가 필요함을 보여준다.
본 연구는 국내 도서관에서 AACR2와 RDA 서지레코드의 공존에 따라 서지레코드의 디스플레이와 검색을 위한 하이브리드 서지레코드 생성 방안을 제안하고자 한다. 연구방법으로 문헌연구와 사례조사를 실시하였다. 분석대상은 도서관으로 Kent State University, University of Houston이고, 하이브리드레코드 생성 알고리즘으로 Backstage Library Works이었다. 조사를 바탕으로 국내에서 하이브리드 서지레코드 생성을 위해서는 첫째, 하이브리드 서지레코드와 RDA 레코드의 식별이 필요하다. 둘째, 판사항에서 약어를 무조건 확장하여 기술하는 것은 바람직하지 않으므로 250에 기술된 정보를 그대로 유지하도록 한다. 셋째, 260을 264로 변환하는 것보다는 260을 유지하도록 한다. 넷째, 자원유형을 정확히 변환할 수 있는 신뢰할 매핑표가 작성되어야 한다. 본 연구는 국내 서지데이터에서 서양서의 기존 레코드를 하이브리드레코드로 변환하여 통일된 디스플레이와 검색이 가능하도록 제안하였다.
최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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