Though limited, Model Human Processor (MHP) has been used to explain the complex users' behaviors during human-computer interactions in a simplified manner. MHP consists of perceptual, cognitive and motor systems, each with processors and memories interacting with each other in serial or parallel mode. The important parameters of memory include the storage capacity, the decay time, and the code type of a memorized item. The important parameter of a processor is the cycle time. Using these features of the model, this study developed a computerized cognitive process simulator to predict the cognitive process time of a class match task process. An experimental validity test result showed that the mean prediction time for cognitive process of the class match task simulated 50 times by the simulator was consistent with the mean cognitive process time of the same task performed by 37 subjects. Animation of the data flow during the class match task simulation will help understand the invisible human cognitive process.
현재 차세대 메모리로 불리는 스토리지 클래스 메모리는 빠른 속도, 비휘발성, 바이트 단위 데이터 접근 등의 장점으로 많은 관심을 갖고 있다. 스토리지 클래스 메모리중 하나인 PCM(PhaseChange Memory)은 높은 집적도로 현재 상용화 단계이나 낮은 내구도를 지니고 있어 이를 해결하기 위한 마모도 균등화 기법이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 마모도 균등화 기법들의 비교 및 분석을 통해 현존하는 마모도 균등화 기법들의 한계를 알아보고 이를 극복하기 위한 새로운 블록 교환 마모도 균등화 기법을 소개한다.
바이트 단위로 접근이 가능하고, 비휘발성을 가지는 SCM(Storage Class Memory)을 이용하여 프로세스의 작업공간으로 활용함과 동시에 파일을 저장하는 형태의 운영체제 기법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 형태에서 파일이 저장되는 방법을 토대로 프로세스 생성 시 실행 파일의 읽기 전용의 특성을 가지는 실행 코드를 프로세스 공간에 직접 매핑하는 기법에 대하여 제안한다.
기존의 스토리지 클래스 메모리와 플래시 메모리를 결합한 하이브리드 스토리지는 고정적인 공간의 스토리지 클래스 메모리를 사용하여서 I/O 패턴에 따라 공간적인 비효율성을 보여주었다. 본 논문에서는 데이터 패턴과, 데이터 접근 지역성에 따라 스토리지 클래스 메모리의 영역들이 적응적으로 변화하는 스토리지를 제시하고 있다. 시뮬레이션 결과 적응적 스토리지 클래스는 고정적 스토리지 클래스 메모리와 비교하여 iozone같은 경우 15.3%, postmark의 경우 13.1%의 공간 절감 효과를 보였다.
메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여, 재귀 분할 평균 기법을 제안하였다. 이 알고리즘은 패턴공간을 구성하는 각 초월 평면이 동일한 클래스소속으로 패턴으로 구성될 때까지 재귀적으로 분할한 후, 초월 평면별로 소속된 패턴들의 평균값을 계산하여 대표패턴을 추출한다. 또한 각 특징과 클래스간의 상호정보를 특징의 가중치로 사용하여 분류 성능의 향상을 시도하였다. 제안된 알고리즘은 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 30~90%만을 사용하며, 분류에 있어서도 k-NN과 유사한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴 개수의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
Android 모바일 플랫폼은 플랫폼에 설치된 모든 어플리케이션들의 클래스(class) 파일들을 복사하여 하나의 디렉터리에 보관하고, 해당 디렉터리에서 메모리 맵 파일(memory-mapped file) 방식으로 참조함으로써 서비스 라이브러리를 플랫폼에 추가하기 위해서는 플랫폼의 바이너리(binary) 이미지를 반드시 새롭게 생성하여 플랫폼을 교체해야만 한다. 또한, 이러한 메모리 맵 파일 방식의 참조는 어플리케이션이 참조하는 라이브러리가 중복될 경우 해당 디렉터리에서도 중복되어 포함되므로 디바이스의 저장 공간 낭비를 불러오게 된다. 따라서, Android 모바일 플랫폼상에서 동작하는 각 어플리케이션들의 서비스 라이브러리를 공유 라이브러리 형태로 관리하며, 플랫폼의 버전 관리 및 기능 추가 및 변경을 실시간 및 동적으로 지원할 수 있는 Android 플랫폼용 동적 재구성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 Android 모바일 플랫폼을 대상으로 하여, 동적으로 서비스 라이브러리를 추가할 수 있는 플랫폼 동적 재구성 기법을 제안한다.
A digital data logging system has been developed for the purpose of a compact offline Ocean Bottom Seismometer(OBS). The Digital Data Logger(DDL) consists of A/D system, Micom with storage memory and firmware managing data files. The A/D system acquires data of 16bit/4ch with sampling rate of 250Hz per channel. The Micom, a micro controller board with T33521 processor of 8051 class, was equipped with 8 flash memories of 128MB for data storage capacity of 1GB. The firmware stores the acquiring data in form of binary files. The DDL was designated to be compact and light and to consume low energy as possible. The DDL is to interface with PC through USB(Universal Serial Bus). The performance of the DDL has been validated through tests with respect to a 3-axis seismometer.
최근 데이터 저장을 위한 고속 입출력에서 병목현상을 해결하기 위해 다양한 SSD(Solid State Drive) 관련 연구가 많이 수행되고 있다. 대표적인 것으로 비휘발성 메모리인 플래시와 차세대 반도체 메모리인 SCM(Storage Class Memory) SSD가 있고, 휘발성 메모리인 DRAM기반의 SSD가 있다. 플래시 또는 SCM 메모리기반 저장장치는 하드 디스크기반 저장장치에 비해 읽기 속도가 빠르며, 내구성이 강하다는 장점으로 새로운 저장장치 시스템의 저장매체로 부각되고 있으나, 단위 저장 공간 당 높은 가격으로 인해 저장장치 시스템에 적용하기 에는 많은 문제점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 고용량의 하드디스크와 SSD를 RAID 또는 단일 저장장치 매체로 구성하는 하이브리드 저장장치에 관한 연구와 제품이 출시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 하이브리드 저장 매체 어레이를 저장장치 시스템으로 구성하기 위한 볼륨구성과 해당 서버에 볼륨 제공 서비스를 수행하기 위한 하이브리드 저장장치 시스템 설계 방법에 대해 설명한다.
최근 기존 스토리지의 물리적 한계를 극복하기 위해 차세대 스토리지로 불리는 스토리지 클래스 메모리(SCM)의 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 SCM의 장점을 활용하기 위한 SCM 전용파일 시스템 또한 많은 연구가 되고 있다. 하지만, 현재까지 연구되어온 SCM 전용 파일 시스템은 빠른 속도에만 중점을 두어 부분적인 일관성 지원 또는 특정한 환경에서의 시스템 성능 저하 등의 문제요인이 있다. 본 논문에서는 SCM과 SCM 전용 파일 시스템을 알아보고 일관성 유지 기법의 비교 및 분석을 통하여 현재까지 연구된 일관성 유지 기법의 문제점을 파악하고 SCM에 최적화된 새로운 일관성 유지 기법의 방향을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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