사회과에서는 학생들이 주제를 정해 스스로 계획을 세워 조사하고, 사회를 탐구해가며 조사 보고서를 정리해가는 능력을 중요시 여겨왔으며, 교육 현장에서 가장 많이 사용되는 사회과 수행평가 방법도 조사 보고서 방법이다. 하지만 대부분의 학습자들은 '보고서를 작성해오라'는 지시를 받고, 뚜렷한 목표나 체계적인 형식 없이 보고서를 작성하고, 교사에게 제출한 후 학기말 평가 결과만을 일방향적으로 통보 받아왔다. 현 수행평가는 본질적인 의미에서 벗어나 단순히 결과만을 중시하던 기존의 평가를 유지하고 있는 것이다. 이에 본 연구는 수업의 한 과정으로서 평가가 이루어질 수 있는 웹 기반 수행평가 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구는 시스템을 기반으로 학생들이 다양한 자료를 탐색, 수집하여 일정한 형식에 보고서를 작성하고, 제시된 평가 관점에 의하여 동료평가를 한 후 평가 결과를 즉시 피드백하여 학습자간, 교사와 학습자간의 상호작용을 활성화시켜 학습 의욕을 고취시키고 평가의 질 향상을 목적으로 하였다.
빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능 향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다.
최근 무선 인터넷이 발전하고 모바일 단말기 사용이 증가함에 따라 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 증가되고 있으며, 모바일 단말기 환경에서 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 공간 데이타를 저장 및 관리하는 공간 인덱스의 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 플래시 메모리는 모바일 단말기에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 저장하기 위한 보조 저장 장치로 많이 사용된다. 그러나 플래시 메모리에 기존 공간 인덱스를 그대로 적용할 경우 빈번한 노드 갱신에 의한 쓰기 연산 증가로 인덱스 성능이 저하된다. 이러한 문제점을 해결하고자 최근 플래시 메모리 기반 공간 인덱스가 연구되고 있지만 버퍼와 플래시 메모리의 공간 활용도가 낮아 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 플래시 메모리 기반 공간 인덱스들의 문제점을 해결하기 위해 노드 압축 기법과 쓰기 연산 지연 기법을 적용한 FR-Tree(Flash-Memory based R-Tree)를 제안하였다. FR-Tree의 노드 압축 기법은 공간 데이타의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 상대 좌표값과 MBR 크기 값을 이용해 압축함으로써 플래시 메모리의 공간 활용도를 높였다. 그리고 쓰기 연산 지연 기법은 공간 데이타의 삽입, 갱신, 삭제시 플래시 메모리에 저장된 공간 인덱스에 바로 반영하지 않고 버퍼에 임시적으로 저장한 후 일괄적으로 플래시 메모리에 반영하여 플래시 메모리의 쓰기 연산 횟수를 줄였다. 특히, 버퍼내 동일한 공간 데이타들의 중복 저장을 방지하여 버퍼의 공간 활용도를 높였다. 마지막으로, 본 논문에서는 다양한 성능 평가를 통해 FR-Tree가 플래시 메모리에서 기존 공간 인덱스들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.
최근 SSD(Solid State Drive)는 빠른 읽기/쓰기, 저전력 등 다양한 장점을 가지고 있어 스마트폰, 노트북, 서버 등의 저장장치로 사용 영역이 확대되고 있다. 하지만, 플래시 메모리의 읽기 및 쓰기의 비대칭적 성능과 제한된 쓰기 횟수가 SSD의 수명을 단축시키는 문제가 있어서 캐쉬(cache)로 사용되는 SSD의 내용을 변경시키는 블록 교체 기법(block replacement policy)이 매우 중요하다. Hybrid SSD의 수명을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나로 LARC 기법이 있으나, LARC는 SSD블록 관리를 위해 기존 LRU알고리즘을 사용하기 때문에 빈번히 참조되는 블록이 오래된 블록 대신 교체되어 SSD 미스율을 증가시킴으로써 시스템의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 데이터 읽기, 쓰기 환경에 효과적으로 대응하기 위해 블록의 재사용 간격을 고려한 새로운 블록 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록 재사용 간격(Reuse interval)과 Age를 기반으로 최근성(Recency)을 추출하고 참조빈도(Frequency)를 같이 고려하여 블록을 교체한다. Workload 기반 Trace를 이용한 실험결과, 제안하는 기법은 여러가지의 기존 블록 교체 기법 및 LARC 알고리즘과 비교하여 쓰기 횟수 감소와 히트율 향상을 통해 시스템 성능과 SSD의 수명을 연장시킨다.
PRAM은 바이트 단위의 쓰기와 비휘발성의 특징을 모두 가지고 있으며, DRAM보다 높은 밀 집도가 기대되기 때문에 DRAM을 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 이에, PRAM 기반의 버퍼 캐시 교체정책에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 PRAM의 수명 및 느린 쓰기 성능에만 집중함으로써 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능을 제한적으로 이용한다. 이에, 본 논문에서는 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능과 스토리지의 성능을 모두 고려한 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안 한다. 제안 기법은 바이트 단위의 쓰기 성능을 이용하기 위해 작은 크기의 쓰기 요청이 빈번한 페이지를 PRAM에 유지시키며 DRAM과 PRAM사이의 선택적 페이지 이동을 통해 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시킨다. 실험 결과, 제안 기법은 CLOCK 알고리즘에 비해 최고 92%까지 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시키고 PRAM 테스트 보드에서 최대 62%까지 수행시간을 향상시키는 것을 확인하였다.
휴대용 저장장치로 각광 받고 있는 NAND 플래시 메모리의 용량이 커지면서 기존의 파일시스템과 플래시 메모리 컨트롤러 간의 중간 매개체 역할을 해주는 FTL(Flash Translation Layer)의 주소 변환 및 수명 관리 기법이 점차 중요해지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 논리 주소 요청이 물리 주소가 인접한 경우의 값을 기록하는 연속성 카운터를 제안하여 주소 변환 횟수를 감소 시켰으며 이와 함께 자주 쓰이는 주소의 페이지들을 미리 주 메모리에 선반입하여 플래시 메모리의 입출력 성능을 향상시켰다. 또한 쓰기 빈도가 높은 주소를 예측하고 잦은 쓰기를 방지하기 위해 2비트 쓰기 예측과 비동기 쓰기 기법을 제시하여 쓰기 성능과 플래시 메모리의 수명을 향상 시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 CFTL(Clustered Flash Translation Layer)이 기존 FTL들보다 주소 변환 성능이 최대 20%, 쓰기 시간을 최대 50% 이상 감소시켰다.
The increasing size and complexity of deep neural networks (DNNs) necessitate the development of efficient high-performance accelerators. An efficient memory structure and operating scheme provide an intuitive solution for high-performance accelerators along with dataflow control. Furthermore, the processing of various neural networks (NNs) requires a flexible memory architecture, programmable control scheme, and automated optimizations. We first propose an efficient architecture with flexibility while operating at a high frequency despite the large memory and PE-array sizes. We then improve the efficiency and usability of our architecture by automating the optimization algorithm. The experimental results show that the architecture increases the data reuse; a diagonal write path improves the performance by 1.44× on average across a wide range of NNs. The automated optimizations significantly enhance the performance from 3.8× to 14.79× and further provide usability. Therefore, automating the optimization as well as designing an efficient architecture is critical to realizing high-performance DNN accelerators.
Optical pick-up is a core component for data read/write operations in optical disc drives, and an optical pick-up performance evaluator is an instrument used to analyze the overall performance of an optical pick-up. Due to inevitable errors in an analog measurement circuit, resultant evaluation data is not guaranteed to be accurate. In this paper, a calibration method for an optical pick-up performance evaluator is proposed to ensure evaluation accuracy. Measured data is corrected by a 1st order correction function, and a calibration process based on least-square method is utilized to obtain correction coefficients of the correction function. The proposed calibration method is applied to experiments, and enhanced accuracy is presented with resultant evaluation data.
최근 플래시 메모리의 용량이 빠른 속도로 증가하면서 휴대 기기 환경에서 대량의 멀티미디어 데이터를 저장하는 것이 가능하게 되었다. 따라서 플래시 메모리 상에서 인덱스 구조를 통한 데이터 관리 기법이 필요하게 되었다. 여러 인덱싱 방법 중 M-tree는 고차원 거리 공간에 적합하기 때문에 멀티미디어 데이터의 특징 데이터에 대한 인덱싱 방법으로 가장 많이 쓰이고 있다. 그러나 플래시 메모리는 쓰기 연산의 제한을 갖기 때문에, 잦은 쓰기가 발생하는 트리 구조의 인덱싱을 구축 시 심각한 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 M-tree를 구현함에 있어서 노드 분할 방법을 통하여 쓰기 연산의 횟수를 감소시켜 입출력 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 실험에 의하면 쓰기 횟수를 약 7%정도로 현저히 감소시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 플래시 메모리 상에서 대량의 데이터에 대한 인덱싱을 효율적으로 구축할 수 있을 것이다.
본 논문은 차세대 사물인터넷 디바이스를 위한 에너지 효율적인 캐시 및 메모리 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전력 소모가 적은 상변화 메모리를 사물인터넷 디바이스의 메인 메모리로 채택하고 캐시 메모리의 관리 시 쓰기 연산에 취약한 상변화 메모리의 쓰기량을 최소화하는 방향으로 설계한다. 구체적으로 살펴보면 최종단 캐시 메모리에서 캐시 블록이 삭제되어 메인 메모리로 반영될 때, 캐시 블록을 구성하는 캐시 라인별 수정 여부를 추적하여 상변화 메모리에 쓰기 발생량을 적게 발생시키는 캐시 블록을 우선적으로 교체한다. 또한, 최종단 캐시 메모리에서 캐시 블록의 참조 비트와 캐시 라인의 수정 비트를 함께 고려함으로써 메모리 시스템의 성능은 훼손하지 않으면서 에너지 소모를 줄이는 방식을 사용한다. 스펙 벤치마크를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 기법이 상변화 메모리에 발생하는 쓰기량을 평균 34.6% 줄이고 전력 소모를 28.9% 줄이면서 메모리의 성능 저하는 발생시키지 않음을 보인다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.