클라이언트로부터의 요구메시지의 통계를 바탕으로 하여 방송 서버는 데이터 아이템에 대하여 최적의 컷오프 포인트를 이용하여 핫 아이템과 콜드 아이템으로 나눈다. 핫 아이템은 주기적으로 방송되는데 이 때, 방송 주기는 아이템들의 인기도, 즉 요구확률에 따라 정해진다. 핫 아이템이 방송되지 않은 빈 슬롯에는 적절한 콜드 아이템을 골라 방송하게 되는데, 이 때 대기시간과 대기 중인 요구 메시지의 수 등을 고려하여 콜드 아이템을 정한다. 최적의 컷오프 포인트를 해석적으로 구하기 위하여 평균 응답시간을 컷오프 포인트의 함수로 나타나도록 계산하였다. 요청 도착율과 아이템의 인기도를 변화하면서 수행한 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 더욱 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
데스크탑 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 장점이 있다. 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. 또한, 실험 결과를 통하여 기존의 B-Tree 기반의 인덱스 관리 기법보다 인덱스 검색 및 인덱스 수정 연산에서 더 우수함을 확인하였다.
IT 기술의 발전으로 인해 데이터 처리 시스템은 많은 양의 데이터를 처리 및 가공해야 한다. 하지만, 기존에 사용되던 온디스크(On-Disk) 시스템으로는 급증하는 데이터를 빠르게 처리하는 데 한계점을 가졌다. 이로 인해 많은 분야에서 하드디스크에 데이터를 저장하는 것이 아닌 속도가 빠른 메모리에 데이터를 저장 및 관리하는 인메모리(In-Memory) 시스템이 도입되고 있다. 하지만, 메모리에 데이터를 관리하는 것은 메모리의 특성 중 하나인 휘발성으로 인해 데이터 손실이라는 위험을 갖기 때문에 항상 결함 허용 기법이 뒤따라야 한다. 결함 허용 기법은 인메모리 시스템의 처리 속도를 낮추는 성능 저하 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 인메모리 시스템의 데이터 사용 특성을 고려하여 핫콜드 데이터로 분류하고, 데이터 영속성 보장을 위한 복합 백업 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영속성을 높이고, 성능 저하 원인을 보완한다.
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.
낸드 플래시 메모리는 블록에 새로운 데이터를 쓰고자 할 때 삭제 연산이 선행되어야 하며 일정 횟수 이상 지움 연산이 반복된 블록은 더 이상 사용이 불가능하다. 데이터의 갱신이 빈번한 핫 데이터는 블록을 빠르게 사용 불가능한 상태에 도달하게 만들 수 있고 이로써 낸드 플래시 메모리의 용량은 시간이 지남에 따라 감소할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 접근 패턴을 고려해 핫 데이터와 콜드 데이터를 분류하는 알고리즘을 제시한다. 이렇게 분류된 데이터 정보를 이용해 삭제 횟수가 많은 블록에 갱신 확률이 적은 콜드 데이터를, 삭제 횟수가 상대적으로 적은 블록에 갱신 확률이 높은 핫 데이터를 맵핑한다. 입력 데이터 패턴을 이용한 핫/콜드 데이터 분류 기법이 기존의 분류 기법을 사용했을 때보다 플래시 메모리의 블록 사용이 균일한 것을 실험을 통해 확인하였다.
최근 사용자 대화형(user-interactive) 응용들은 OS에게 많은 양의 메모리를 빈번하게 요구한다는 특징을 보인다. 응용의 메모리 할당 요청이 발생하면 OS는 할당할 페이지의 초기화 작업을 필수적으로 수행하는데, 빈번하게 발생하는 페이지 초기화 작업이 응용의 성능을 저하시키고 있다. 기존 리눅스 기반 시스템은 페이지 초기화 지연을 단축하기 위해 CPU의 캐시에 매핑되어 있어서 초기 값을 빠르게 쓸 수 있는 페이지인 캐시-핫(cache-hot) 페이지를 우선적으로 할당한다. 하지만 기존 리눅스는 각 코어별로 캐시-핫 페이지를 인식하고 관리하며, 다른 코어가 관리하는 캐시-핫 페이지에는 접근할 수 없다. 이러한 정책 때문에 다른 코어가 공유 캐시(shared cache)에 매핑된 캐시-핫 페이지를 관리하고 있더라도, 이를 할당받지 못하고 캐시-콜드(cache-cold) 페이지를 할당받는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 별도로 인식하고 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 모든 코어가 활용할 수 있게 하여, 응용이 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이는 향상된 캐시-핫 페이지 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 페이지 할당 요청이 발생하면 먼저 각 코어의 사유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 우선적으로 할당하고, 할당에 실패하면 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 할당한다. 이를 통해 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이고, 결과적으로 평균 페이지 초기화 지연을 단축한다. 제안된 기법을 리눅스 커널 4.18.10버전 기반 환경에서 구현하여 실험한 결과, 평균 페이지 초기화 지연이 기존 리눅스 시스템과 비교하여 약 7% 단축되었다.
본 논문에서는 실시간 멀티미디어 데이터를 위한 효율적인 버퍼 교체 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간 특성을 고려하기 위해 다단계의 우선순위 레벨을 갖는다. 각 우선순위 레벨은 처음 참조된 데이터를 위한 콜드 셋(cold set)과 재 참조된 데이터를 위한 핫 셋(hot set)으로 구분된다. 희생 데이터 선정 작업은 버퍼 할당을 요구하는 트랜잭션의 우선순위 레벨보다 낮은 레벨만을 대상으로 콜드 셋의 최하위 레벨부터 핫 셋의 최상위 레벨까지 순차적으로 수행된다. 콜드 셋의 각 레벨에서는 가장 큰 미디어부터 교체 대상으로 선정하고, 핫 셋의 각 레벨에서는 가장 긴 참조 간격을 갖는 미디어부터 선정한다. 이로 인해 한정된 버퍼 공간에 많은 수의 인기 있는 미디어를 오랫동안 유지시킬 수 있으므로 버퍼 히트 비율이 증가되고, 많은 수의 서비스 요청을 처리할 수 있게 되어 전체적인 시스템 성능은 향상된다. 제안하는 기법에 대한 성능 평가에서는 Priority-Hints 기법을 대상으로 버퍼 히트 비율 및 트랜잭션의 마감시간 초과 비율을 비교한다. 이를 통해 기존의 기법들보다 제안하는 기법의 성능이 뛰어남을 보인다.
최근에 낸드 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성 등의 특성으로 인하여 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 디스크 기반의 저장 장치와는 달리 비대칭적인 읽기, 쓰기, 소거 연산의 처리 속도를 가지고 있고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있다. 따라서 디스크 기반 시스템의 버퍼 교체 정책은 플래시 메모리 기반의 시스템에서 좋은 성능을 보이지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 플래시 메모리 기반의 버퍼 교체 정책이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 디스크 기반의 저장 장치에서 우수한 성능을 보인 CLOCK-Pro를 낸드 플래시 메모리의 특성을 고려하여 개선한 CLOCK-NAND를 제안한다. CLOCK-NAND는 CLOCK-Pro의 알고리즘에 기반하며, 추가적으로 페이지 접근 정보를 효율적으로 활용하기 위한 새로운 핫 페이지 변경을 한다. 또한, 더티인 핫 페이지에 대해 콜드 변경 지연 정책을 사용하여 쓰기 연산을 지연하며, 이러한 새로운 정책들로 인하여 낸드 플래시 메모리에서 쓰기 연산 횟수를 효율적으로 줄이는 우수한 성능을 보인다.
최근 폭발적으로 증가하는 사용자 데이터가 클라우드에 저장됨에 따라 고품질의 일관된 성능으로 클라우드 스토리지 서비스를 제공하는 것이 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 클라우드 관리를 위한 가상머신 이주(migration)로 인해 스토리지 서비스의 품질이 저하될 수 있다. 특히 플래시 캐시를 사용하는 환경에서는 가상머신 이주가 실행 될 경우 기존 서버에 예열된 캐시를 잃고 새로운 머신에서 콜드 스타트하는 문제가 발생한다. 본 논문은 위의 문제를 해결하기 위해 가상머신 이주로 인한 캐시의 콜드 스타트 문제를 시연 및 분석하고 플래시 캐시의 효율적인 핫 스타트를 수행하는 캐시미어 기법을 제안한다.
본 논문은 국내 다문화 관련 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 다문화와 관련한 국내 학술 문헌을 수집하여 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽 모델링을 통해 토픽을 분석하였다. 이를 통해 국내 다문화 관련 연구에서의 중심 연구 토픽을 시기별로 추적하여 그 변화의 양상을 관찰하였고, 그 결과 핫 토픽으로는 '다문화 사회통합'과 '학교 다문화 교육'이 관찰되었으며 콜드 토픽으로는 '문화정체성과 민족주의' 관련 토픽이 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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