• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.631-642
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• 2014

메인 메모리 DBMS는 구동과 동시에 디스크에 존재하는 테이블의 내용이 메모리로 모두 올라가는 구조로 운영된다. 그러나, 메인메모리 DMBS도 디스크 파일시스템을 사용하여 데이터를 저장하고 트랜잭션 로그파일을 파일 시스템에 유지하여야 하기 때문에 CPU가 메모리에 접근하여 처리하는 속도에는 한계가 있게 마련이다. 본 논문에서는 메인메모리 DBMS인 Altibase 시스템에서 구현된 기술들이 디스크기반 DBMS인 Sybase와 얼마나 차이가 있는지를 어플리케이션 측면에서 성능분석을 통하여 평가하였다. 메인메모리 DBMS의 어플리케이션 성능이 디스크기반 DBMS에서의 어플리케이션 성능과 비교하면, 메인 메모리 DBMS의 성능이 축구승무패 단일게임에서는 1.24배 ~ 3.36배, 축구승무패와 축구 스페셜 두 게임에 동시 발매시 1.29배 ~ 7.9배의 성능향상이 있었으며, 발매 트랜잭션의 응답시간 시험결과 1.78배 ~ 6.09배의 빠른 응답시간을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1448-1455
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• 2008

본 논문은 대부분의 Linux 운영체제에서 지원해 주는 System V의 IPC 중 하나인 Shared Memory를 Dual Core 시스템 상에서 동작하도록 설계한다. Linux에서 사용되는 Shared Memory는 동일한 메모리 영역에 여러 개의 프로세스가 접근할 수 있도록 해 주는 기술이 다. 본 논문에서는 Shared Memory의 큰 두 갈래 중 커널 단계에서 처리되는 SVR(System V Release) 형식의 Shared Memory를 다룬다. 본 논문에서는 리눅스 운영체제의 공유 메모리 기능을 Dual Core 시스템에서 동작하도록 설계한다. 본 논문에서 제안하는 Dual Core 시스템에서 공유 메모리 기능 설계 방안은 듀얼 코어를 활용하여 기존의 단일 처리기 시스템에서보다 성능을 향상시킬 수 있도록 한다. 공유 메모리를 이용한 프로세스의 동작이 별개의 CPU에서 동작되도록 함으로써 성능 향상을 꾀한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권9호
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• pp.483-491
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• 2014

현대의 컴퓨터 시스템에서는 동적 전압/주파수 조정(DVFS: Dynamic Voltage/Frequency Scaling) 기법을 이용하여 성능과 전력 소모의 균형을 이루도록 한다. DVFS 정책의 유용성은 높아진 주파수에 따른 소모 전력에 대한 성능 향상 정도에 달려있다. 특히 메모리 I/O가 많은 응용의 경우 CPU 주파수 상승에 비례하여 성능이 향상되지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 메모리 접근 빈도에 기반하여 CPU 주파수 조정의 상한을 결정하도록 하였다. 명령어 당 메모리 접근(최종 수준 캐시 미스) 빈도에 따라 CPU 주파수 상향으로 인한 성능 향상이 제한되는 것을 실험으로 확인하고, 성능 향상의 이득이 작아지는 CPU 주파수를 제시하도록 한다. 본 논문의 기법을 적용한 실험 결과는 메모리 접근 빈도가 높은 응용에 대하여 30% 이상의 에너지 효율 상승이 있음을 보인다.

• 아동학회지
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• 제12권1호
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• pp.21-37
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• 1991

The present research studied the effectiveness of specific strategy training in memory awareness on children's memory performance. The subjects were 60 children, 30 six-year-olds and 30 eight-year-olds. Free recall scores and use of a rehearsal strategy (exposure durations) based on Belmont & Butterfield (1971) were used to measure children's performance in three memory tasks. All subjects were randomly assigned to one of three experimental groups: the control group with no training, the chunking and rehearsal strategy training group, and the chunking and rehearsal strategy training combined with memory awareness strategy. The data were analyzed with two-way ANOVA, three-way ANOVA with repeated measures, and Student-Newman-Keuls post hoc test. There were significant differences among the three groups both in the free recall score and in the use of the rehearsal strategy. The mnemonic strategic training with memory awareness strategy was the most effective on both free recall and use of rehearsal strategy. The effects of the mnemonic strategy training with memory awareness strategy were more effective for the 8-year-olds than the 6-year-olds.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권2호
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• pp.51-72
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• 2015

Time predictability is crucial in hard real-time and safety-critical systems. Cache memories, while useful for improving the average-case memory performance, are not time predictable, especially when they are shared in multicore processors. To achieve time predictability while minimizing the impact on performance, this paper explores several time-predictable scratch-pad memory (SPM) based architectures for multicore processors. To support these architectures, we propose the dynamic memory objects allocation based partition, the static allocation based partition, and the static allocation based priority L2 SPM strategy to retain the characteristic of time predictability while attempting to maximize the performance and energy efficiency. The SPM based multicore architectural design and the related allocation methods thus form a comprehensive solution to hard real-time multicore based computing. Our experimental results indicate the strengths and weaknesses of each proposed architecture and the allocation method, which offers interesting on-chip memory design options to enable multicore platforms for hard real-time systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.197-199
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• 2012

최근 GPU 의 뛰어난 부동 소수점 연산 능력을 활용하여 그래픽 이외에 다양한 응용 프로그램들의 병렬화 및 성능최적화가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 GPU 의 성능을 극대화하기 위해서는 메모리 계층구조 및 shared memory 를 비롯한 on-chip 메모리의 사용을 최적화하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 shared memory 의 사용을 최적화하기 위한 기법들을 제안하고, 이를 패턴 매칭 응용 프로그램에 적용하여 효용성을 검증한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.531-536
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• 2021

As artificial intelligence technology advances, it is being applied to various application fields. Artificial intelligence is performing well in the field of image recognition and classification. Chip design specialized in this field is also actively being studied. Artificial intelligence-specific chips are designed to provide optimal performance for the applications. At the design task, memory component optimization is becoming an important issue. In this study, the optimal algorithm for the memory size exploration is presented, and the optimal memory size is becoming as a important factor in providing a proper design that meets the requirements of performance, cost, and power consumption.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.78-83
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• 2023

This paper proposes a lightweight trace-driven Processing-In-Memory (PIM) simulator, TP-Sim. TP-Sim is a General Purpose PIM (GP-PIM) simulator that evaluates various PIM system performance-related metrics. Based on instruction and memory traces extracted from the Intel Pin tool, TP-Sim can replay trace files for multiple models of PIM architectures to compare its performance. To verify the availability of TP-Sim, we estimated three different system configurations on the STREAM benchmark. Compared to the traditional Host CPU-only systems with conventional memory hierarchy, simple GP-PIM architecture achieved better performance; even the Host CPU has the same number of in-order cores. For further study, we also extend TP-Sim as a part of a heterogeneous system simulator that contains CPU, GPGPU, and PIM as its primary and co-processors.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1-11
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• 2012

최근 반도체 공정 기술이 발달함에 따라 단일 프로세서에 적재되는 코어의 수가 크게 증가하였고, 이는 프로세서의 성능을 급격하게 향상시키는 계기가 되고 있다. 특히, 많은 수의 코어들로 구성된 GPU(Graphics Processing Unit)는 대규모 병렬성을 활용하여 연산처리 성능을 크게 향상시키고 있다. 하지만, 주 메모리 접근 지연시간이 GPU의 성능 향상을 제약하는 심각한 요인 중 하나로 제기되는 상황이다. 본 논문에서는 3차원 구조를 통한 GPU의 메모리 접근 효율성 향상에 대한 정량적 분석과 3차원 구조 적용 시 발생 가능한 문제점에 대하여 살펴보고자 한다. 일반적으로 메모리 명령어 비율은 평균적으로 전체 명령어의 30%를 차지하고, 메모리 명령어 중에서 주 메모리 접근과 관련된 글로벌/로컬 메모리 명령어가 차지하는 비율 또한 평균 60%이므로 주 메모리로의 접근 지연시간을 크게 감소시키는 3차원 구조를 적용한다면 GPU의 성능 또한 크게 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 본 논문에서 수행한 실험 결과에 따르면 메모리 병목현상으로 인해 3차원 구조 GPU의 성능이 2차원 구조 GPU에 비해 크게 향상되지는 않음을 확인할 수 있다. 분석 결과에 의하면, 3차원 구조 GPU는 2차원 구조 GPU와 비교하여 메모리 병목현상으로 인한 성능 지연이 최대 245%까지 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 3차원 구조 GPU를 대상으로 메모리 접근의 효율성과 문제점을 함께 분석함으로써, 3차원 GPU에 적합한 메모리 구조를 설계하기 위한 가이드라인을 제시하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.615-619
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• 2021

이 연구는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 그리고 에지 컴퓨팅 등 많은 임베디드 시스템에서 성능 및 에너지 효율을 높이고자 최적화하는 메모리 시스템에 초점을 맞추어 그 성능 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 최근 많이 이용되고 있는 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 메모리 시스템 성능을 도모한다. 머신 러닝 기법은 학습을 통하여 다양한 응용에 사용될 수 있는데, 메모리 시스템 성능 개선에서 사용되는 데이터의 분류 태스크에 적용될 수 있다. 정확도 높은 머신 러닝 기법 기반 데이터 분류는 데이터의 사용 패턴에 따라 데이터를 적절하게 배치할 수 있게 하여 전체 시스템 성능 개선을 도모할 수 있게 한다.