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사물인터넷(Internet of Things:IoT) 기술은 인터넷에 연결된 기기들이 사람의 도움 없이 새로 정보를 주고받으 며, 사람들에게 유용한 서비스를 제공해준다. 현재 각 구역마다 이루어지고 있는 쓰레기 수거는 쓰레기 수거차가 정 기적으로 순환하여 쓰레기를 수거한다. 이런 경우, 어떤 구역에는 수거차 적재량의 반도 안차는 경우가 발생 할 수 있고, 또 다른 구역에서는 수거차 적재량보다 초과되어 모든 쓰레기를 한 번에 수거하지 못하는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수거용 쓰레기 배출량을 예측할 수 있는 방법에 대해 연구하였으며, 이를 실현한 제품 및 관리 시스 템의 개발내용에 대해 기술한다. 쓰레기 부피 예측은 IoT기술을 활용하여 쓰레기 부피를 실시간 측정 할 수 있도록 하였으며, 이 값을 대시보드를 통해 가시적으로 보여줌으로써 구역별 쓰레기 발생량을 예측하고 관리 할 수 있도록 하였다. 이를 통해 IoT기술이 거리의 위생을 지키는데 도움을 줄 수 있게 될 것이다.

The Internet of Things (IoT) technology allows devices connected to the Internet to exchange information without human intervention, and to provide useful services to people. Currently, garbage trucks are regularly dispatched to collect garbage. In such a case, garbage may be less than half of the garbage collection capacity in some area, and garbage may be exceeded in another area so that garbage trucks can not collect all at once. In this paper, we have studied the method of estimating the amount of garbage to be collected and describe the development contents of the product and management system. The prediction of garbage volume was made possible by using IoT technology to measure the volume of garbage in real time. In addition, the measurement values are visibly displayed through the dashboard, so that the amount of garbage generated can be predicted and managed. This will allow IoT technology to help keep street hygiene.

최근 하드웨어와 소프웨어의 발전으로 데이터의 처리 용량과 처리 속도도 급속하게 증가하고 있다. 이로 인한 데이터 사용량은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이미 컴퓨터가 처리해야하는 자료는 초당 5천 트랜잭션을 넘었다. 이처럼 빅데이터가 중요한 이유는 실시간 때문이며, 이는 어떠한 상황에서도 모든 데이터를 분석하여 정확한 데이터를 적시에 얻을 수 있기 때문이다. 또한, 빅데이터를 활용한 스마트 공장을 만들면 개발 및 생산비용, 품질관리 비용 감소효과가 있을 것으로 예상하고 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 많은 데이터들이 발생하는 반도체 공정에서 고속의 빅데이터 처리를 위한 인-메모리 데이터 그리드를 이용한 시스템을 구현하였으며, 실험을 통해 향상된 성능을 입증하였다. 구현한 시스템은 반도체 뿐 만 아니라 빅데이터를 사용하는 모든 부분에서 응용 가능 할 것으로 판단된다.

Data processing capacity and speed are rapidly increasing due to the development of hardware and software in recent time. As a result, data usage is geometrically increasing and the amount of data which computers have to process has already exceeded five-thousand transaction per second. That is, the importance of Big Data is due to its ‘real-time’ and this makes it possible to analyze all the data in order to obtain accurate data at right time under any circumstances. Moreover, there are many researches about this as construction of smart factory with the application of Big Data is expected to have reduction in development, production, and quality management cost. In this paper, system using In-Memory Data Grid for high speed processing is implemnted in semiconductor process which numerous data occur and improved performance is proven with experiments. Implemented system is expected to be possible to apply on not only the semiconductor but also any fields using Big Data and further researches will be made for possible application on other fields.

본 논문에서는 시스템의 기동 시간을 고려하는 새로운 플래시 메모리 스왑 시스템을 연구하였다. 제안한 SFSS(Segment-based Flash memory Swap System) 기법은 스왑 영역을 여러 개의 삭제 블록으로 이루어진 세그먼트들로 구성한다. SFSS는 시스템 기동 시에 세그먼트 헤더만을 읽고 스왑 영역의 일부분만 초기화하여 기동 시간을 줄인다. 또한 가비지 수집 시에 세그먼트 단위로 삭제 연산을 수행한다. 성능 분석을 위해 리눅스 커널에서 트레이스를 수집하여 시뮬레이션을 수행하였으며 세그먼트 크기를 적절하게 조절하여 시스템의 기동 시간을 크게 줄이고 가비지 수집 비용을 줄일 수 있음을 보였다.

This paper studies a new flash memory swap system considering the system start-up time. The proposed SFSS(Segment-based Flash memory Swap System) scheme composes a swap area of segments which consist of multiple erase blocks. SFSS reads only segment headers at system start-up and reduces start-up time by initializing only a part of the swap area. Further, SFSS uses a segment as an erase unit during the garbage collection. For the performance evaluation, we perform a simulation study by using the traces from the linux kernel, and show that SFSS can reduce the system start-up time drastically and decrease the garbage collection cost by controlling the segment size properly.

Most parallel garbage collection algorithms are based on the mark-and-collect technique. A mark-and-collect technique an effective asynchronous marking algorithm. There are two basic marking techniques: coloring and stacking. The coloring technique is asynchronous but its time complexity is O(MN) where M and N are the total number of nodes in the list memory and the total number of active nodes, respectively. The stacking technique offers effective marking process having only O(N) time complexity but requires extra stack space which can be as large as the size of entire active nodes(N). A new parallel garbage collection algorithm in ubiquitous environment has been devised which takes advantage of the asynchronous processing of coloring algorithms and the time efficiency of stacking algorithms. The algorithm requires no synchronization between the collectors and the mutators. and its tome complexity is close to O(N) with a small fixed-size stack in ubiquitous real-time system.

NAND flash memory-based SSD needs an internal software, Flash Translation Layer(FTL) to provide traditional block device interface to the host because of its physical constraints, such as erase-before-write and large erase block. However, because useful host-side information cannot be delivered to FTL through the narrow block device interface, SSDs suffer from a variety of problems such as increasing garbage collection overhead, large tail-latency, and unpredictable I/O latency. Otherwise, the new type of SSD, open-channel SSD exposes the internal structure of SSD to the host so that underlying NAND flash memory can be managed directly by the host-level FTL. Especially, I/O data classification by using host-side information can achieve the reduction of garbage collection overhead. In this paper, we propose a new scheme to reduce garbage collection overhead of open-channel SSD by separating the journal from other file data for the journaling filesystem. Because journal has different lifespan with other file data, the Write Amplification Factor (WAF) caused by garbage collection can be reduced. The proposed scheme is implemented by modifying the hostlevel FTL of Linux and evaluated with both Fio and Filebench. According to the experiment results, the proposed scheme improves I/O performance by 46%~50% while reducing the WAF of open-channel SSDs by more than 33% compared to the previous one.

Thanks to their multiple sensors, the Android smartphones have drawn significant attention for supporting vehicular sensing apps. These apps usually require continual sampling of sensors to collect the events of driving. However, the standard garbage collection (GC) of the Dalvik virtual machine blocks these apps from collecting sensing information for hundreds of milliseconds, which leads to the failure of detecting vehicular events. To alleviate this problem, we present a scheme that proactively invokes the app-driven GC to reduce the duration of blocking based on free heap memory ratio or periodic calling. The experimental results show that we can significantly reduce 75% of the blocking time.

NAND-based storage devices deploy the flash translation layer (FTL) in order to emulate the block device characteristics because NAND flash memory does not support the overwrite operation. The FTL schemes that use log blocks such as the BAST and the FAST scheme are adequate for the devices with harsh memory. This paper presents the log block replacement scheme to improve the performance of the FAST FTL scheme. The presented scheme considers the number of valid pages of the candidate log block when selecting the victim log block, because the cost of the garbage collection decreases as the number of valid pages in the victim log block is less. The presented scheme gives the second chance to the candidate log block if its valid pages are more than the threshold. The simulation shows that the presented scheme improves the performance of the FAST scheme up to 5.0 %. The improvement is more conspicuous as more NAND blocks are used as log blocks.

Recently, the use of NAND flash memory is being increased as a secondary device to displace conventional magnetic disk. NAND flash memory, as one among non-volatile memories, has many advantages such as low power, high reliability, low access latency, and so on. However, NAND flash memory has disadvantages such as erase-before-write, unbalanced operation speed, and limited P/E cycles, unlike conventional magnetic disk. To solve these problems, NAND flash memory mainly adopted FTL (Flash Translation Layer). In particular, garbage collection technique in FTL tried to improve the system lifetime. However, previous garbage collection techniques have a sensitive property of the system lifetime according to write pattern. To solve this problem, we propose BSGC (Balanced Selection-based Garbage Collection) technique. BSGC efficiently selects a victim block using all intervals from the past information to the current information. In this work, SFL (Search First linked List), as the proposed block allocation policy, prolongs the system lifetime additionally. In our experiments, SFL and BSGC prolonged the system lifetime about 12.85% on average and reduced page migrations about 22.12% on average. Moreover, SFL and BSGC reduced the average response time of 16.88% on average.

Flash memory has become the most important storage media in mobile devices along with its attractive features such as low power consumption, small size, light weight, and shock resistance. However, a flash memory can not be written before erased because of its erase-before-write characteristic, which lead to some garbage collection when there is not enough space to use. In this paper, we propose a novel garbage collection scheme, called block-level buffer garbage collection. When it is need to do merge operation during garbage collection, the proposed scheme does not merge the data block and corresponding log block but also search the block-level buffer to find the corresponding block which will be written to flash memory in the next future, and then decide whether merge it in advance or not. Our experimental results show that the proposed technique improves the flash performance up to 4.6% by reducing the unnecessary block erase numbers and page copy numbers.

YAFFS2는 빠른 마운트와 안정성 등의 이유로 휴대용 기기의 파일 시스템으로 오랫동안 사용되었다. YAFFS2의 복사되는 유효 페이지를 최소화 하고 가비지 콜렉션 효율성을 최대화하기 위해 탐욕 기반 정책을 가진다. 하지만 탐욕 기반 가비지 콜렉션으로 인해 오랫동안 값이 변하지 않는 콜드 데이터를 가진 더티 블록은 가비지 콜렉션 대상 블록으로 선정되지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 YAFFS2에서 콜드 데이터를 고려한 가비지 콜렉션 기법을 제안하고 성능 평가를 통해 제안 기법의 우수성을 증명한다.

This paper presents three potential risks in an environment that simultaneously performs the garbage collection and wear leveling in NAND flash memory. These risks may not only disturb the lifespan improvement of NAND flash memory, but also impose an additional overhead of page migrations. In this paper, we analyze the interference of garbage collection and wear leveling and we also provide two theoretical considerations for lifespan prolongation of NAND flash memory. To prove two solutions of three risks, we construct a simulation, based on DiskSim 4.0 and confirm realistic impacts of three risks in NAND flash memory. In experimental results, we found negative impacts of three risks and confirmed the necessity for a coordinator module between garbage collection and wear leveling for reducing the overhead and prolonging the lifespan of NAND flash memory.

최근 IT 산업의 발전과 더불어, 리소스가 제한된 소형 기기들의 사용이 비약적으로 증가하고 있는 추세이다. 자바는 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 네트워크 이동성(Network Mobility) 등의 장점을 가지고 있어, 이러한 소형 기기들에 자바 환경을 적용하게 되면 여러 가지 이점을 가지게 된다. 임베디드 장치나 모바일 같은 제한된 리소스를 사용하는 기기들에는 SUN 사의 CLDC(Connected, Limited Device Configuration)에서 정의하고 있는 K 가상 머신(K Virtual Machine: KVM)을 탑재하여 사용하게 된다. 본 논문에서는 실시간 운영체제 iRTOS$^{TM}$와 KVM 을 탑재한 소형 기기에서 좀더 효율적으로 KVM 의 메모리를 관리하기 위한 Garbage Collection기법을 설계하고 구현한 내용을 설명한다.

최근 IT 산업의 발전과 더불어, 리소스가 제한된 소형 기기들의 사용이 비약적으로 증가하고 있는 추세이다. 자바는 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 네트워크 이동성(Network Mobility) 등의 장점을 가지고 있어, 이러한 소형 기기들에 자바 환경을 적용하게 되면 여러 가지 이점을 가지게 된다. 임베디드 장치나 모바일 같은 제한된 리소스를 사용하는 기기들에는 SUN 사의 CLDC(Connected, Limited Device Configuration)에서 정의하고 있는 K 가상 머신(K Virtual Machine: KVM)을 탑재하여 사용하게 된다. 본 논문에서는 실시간 운영체제 iRTOS$^{TM}$와 KVM 을 탑재한 소형 기기에서 좀더 효율적으로 KVM 의 메모리를 관리하기 위한 Garbage Collection기법을 설계하고 구현한 내용을 설명한다.

가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 시스템에서 더 이상 사용하지 않는 동적 할당된 메모리 블록 혹은 개체를 찾아 자동적으로 다시 사용 가능한 자원으로 회수하는 것을 의미한다. 최근 대부분의 프로그래밍 언어에서는 메모리 관리를 자동으로 처리해주는 가비지 컬렉터를 기본적으로 포함하고 있으며 이러한 시스템 환경은 개발자들의 개발 속도 향상과 프로그램 가독성을 높여주는 이점을 주고 있다. 그러나 가비지 컬렉터는 자원이 한정되어 있는 스마트폰과 같은 환경에서는 큰 오버헤드를 가지며 성능 저하의 주 원인으로 꼽히기도 한다. 따라서 iOS의 경우에는 가비지 컬렉터를 지원하지 않는다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트폰의 안드로이드와 iOS의 프로그래밍 언어인 Java와 Object C의 가비지 컬렉터의 알고리즘을 분석하여 두 언어의 개발환경의 차이를 비교 하였다. 또한 앞으로 Object C의 메모리 관리 정책에 대하여 서술하였다.

급속도로 IT 산업이 발전하면서, 리소스가 제한된 소형 기기들의 사용이 비약적으로 증가하는 추세이다. 자바는 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 이동성(Mobility) 등의 장점을 가지고 있기 때문에 성능을 극대화하고 안정된 서비스를 제공해야 하는 소형기기들에게 핵심 소프트웨어 플랫폼으로 많이 사용되고 있다. 임베디드 장치나 모바일 시스템과 같은 제한된 리소스를 사용하는 기기들은 자바 어플리케이션 수행을 위해 자바의 소프트웨어 플랫폼중의 하나인 K 가상 머신(K Virtual Machine: KVM)을 탑재하여 사용한다. 본 논문에서는 KVM 가비지 컬랙션의 지연 시간(Pause-Time)과 Tracing 의 수행 빈도수를 줄여 임베디드 환경에서 성능 향상을 위한 가비지 컬랙션을 설계하고 구현한 내용을 기술한다.

클라우드 데이터베이스와 같은 분산 시스템 환경에서는 균일한 서비스 품질을 보장하기 위해 꼬리 응답시간을 짧게 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 카산드라 데이터베이스를 대상으로, 긴 꼬리 응답시간에 해당하는 지연이 메모리 공간 부족으로 인해 발생한다는 것을 보이며, 이러한 지연이 메모리 공간 확보를 위해 버퍼에 저장된 데이터를 저장장치에 완전히 내려쓸 때까지 카산드라가 사용자의 요청을 받지 않기 때문임을 밝힌다. 버퍼에 저장된 데이터를 내려쓰는데 걸리는 시간은 저장장치 성능에 따라 결정되므로 SSD의 가바지 컬렉션으로 인한 성능 저하가 꼬리 응답시간을 더 길게 만들고 있음을 관찰하였다. 우리는 자바가상기계에서의 가비지 컬렉션과 SSD에서의 가비지 컬렉션을 함께 수행하여 SSD의 가비지 컬렉션 비용을 숨기는, SyncGC 기법을 제안한다. 실험 결과, SyncGC 기법을 통해 꼬리 응답시간인 $99.9^{th}$와 $99.9^{th}-percentile$을 각각 31%, 36% 줄일 수 있었다.

In a distributed system environment, such as a cloud database, the tail latency needs to be kept short to ensure uniform quality of service. In this paper, through experiments on a Cassandra database, we show that long tail latency is caused by a lack of memory space because the database cannot receive any request until free space is reclaimed by writing the buffered data to the storage device. We observed that, since the performance of the storage device determines the amount of time required for writing the buffered data, the performance degradation of Solid State Drive (SSD) due to garbage collection results in a longer tail latency. We propose a garbage collection synchronization technique, called SyncGC, that simultaneously performs garbage collection in the java virtual machine and in the garbage collection in SSD concurrently, thus hiding garbage collection overheads in the SSD. Our evaluations on real SSDs show that SyncGC reduces the tail latency of $99.9^{th}$ and, $99.9^{th}-percentile$ by 31% and 36%, respectively.

NAND flash memory has unique characteristics like as 'out-place-update' and limited lifetime compared with traditional storage systems. According to out-of-place update scheme, a number of invalid (or called dead) pages can be generated. In this case, garbage collection is needed to reclaim invalid pages. Because garbage collection results in not only erase operations but also copy operations of valid (or called live) pages to other blocks, many garbage collection techniques have proposed to reduce the overhead and to increase the lifetime of NAND Flash systems. This techniques sometimes select victim blocks including cold data for the wear leveling. However, most of them overlook the cost of selecting victim blocks including cold data. In this paper, we propose a garbage collection technique named CAPi (Cost Age with Proportion of invalid pages). Considering the additional overhead of what to select victim blocks including cold data, CAPi improves the response time in garbage collection and increase the lifetime in memory systems. Additionally, the proposed scheme also improves the efficiency of garbage collection by separating cold data from hot data in valid pages. In experimental evaluation, we showed that CAPi yields up to, at maximum, 73% improvement in lifetime compared with existing garbage collections.

낸드 플래시 메모리는 저 전력, 빠른 동작 속도, 높은 신뢰성, 가벼운 무게와 같은 특성을 가지는 비휘발성 메모리로써 폭넓은 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 기존의 보조 기억 장치와 달리 쓰기 전 소거와 낮은 수명에 대한 문제가 존재한다. 기존의 많은 연구에서는 가비지 컬렉션을 통해 수명을 연장하기 위해 노력하였다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리에 삭제 구간 정보를 활용한 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 "N 삭제 구간 정보"를 이용하여 효과적인 희생블록을 선정하는 특징이 있다. 제안하는 기법은 GA 기법과 비교하여 평균 페이지 이주비용은 최대 50.1% 감소하였으며, 블록 당 소거 횟수의 표준 편차는 최대 233% 감소하였다. 또한, 낸드 플래시 메모리 시스템의 첫 번째 배드 블록 발생 시간은 최대 22.7% 연장하였고, 시스템 수명은 최대 16.7% 연장하였다.

낸드 플래시 메모리는 빠른 접근 시간과 저전력의 특성을 가지고 있어 저장장치로 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 저사양의 임베디드 장치에서는 메모리 요구사항과 구현상의 복잡성으로 FTL을 적용하기에는 비용이 많이 든다. 이러한 이유로 FTL을 구현하기 힘든 임베디드 장치에 적용할 수 있는 B+ 트리 연구들이 다수 제안되었다. 이런 연구들은 낸드 플래시 메모리에서 제자리 업데이트가 불가하다는 단점을 고려하여 삽입과 갱신의 성능을 최적화 하였다. 하지만 B+ 트리에 기존의 가비지 컬렉션 기법들을 적용하면 낸드 플래시 메모리의 페이지 위치를 변경하게 되고 B+ 트리의 재구성을 발생시켜 전체적인 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 기반으로 하는 B+ 트리와 이와 유사한 인덱스 트리 구조에 적용할 수 있는 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 블록 정보 테이블과 대리 블록을 이용하여 B+ 트리의 재구성을 발생시키지 않는다. 제안된 기법의 성능평가를 위해, 낸드 플래시 메모리가 장착된 실험 장치에 B+ 트리와 ${\mu}$-Tree를 구현하고 제안된 기법을 적용하였다. 구현 결과 B+ 트리에서 제안된 기법이 GAGC(Greedy Algorithm Garbage Collection)보다 삽입된 키의 개수가 약 73% 많았으며, ${\mu}$-Tree에서 제안된 기법이 GAGC보다 시간 오버헤드가 약39% 적었다.

Recently, NAND flash memories are used for storage devices because of fast access speed and low-power. However, applications of FTL on low power computing devices lead to heavy workloads which result in a memory requirement and an implementation overhead. Consequently, studies of B+-Tree on embedded devices without the FTL have been proposed. The studies of B+-Tree are optimized for performance of inserting and updating records, considering to disadvantages of the NAND flash memory that it can not support in-place update. However, if a general garbage collection method is applied to the previous studies of B+-Tree, a performance of the B+-Tree is reduced, because it generates a rearrangement of the B+-Tree by changing of page positions on the NAND flash memory. Therefor, we propose a novel garbage collection method which can apply to the B+-Tree based on the NAND flash memory without the FTL. The proposed garbage collection method does not generate a rearrangement of the B+-Tree by using a block information table and a proxy block. We implemented the B+-Tree and ${\mu}$-Tree with the proposed garbage collection on physical devices with the NAND flash memory. In experiment results, the proposed garbage collection scheme compared to greedy algorithm garbage collection scheme increased the number of inserted keys by up to about 73% on B+-Tree and decreased elapsed time of garbage collection by up to about 39% on ${\mu}$-Tree.