Abstract

최근 정보 산업과 이동통신 기술이 발전함에 따라 PDA(personal digital assistant), HPC(hand-held PC), 세탑박스(set-top box), 정보가전 등의 임베디드 시스템(embedded system)이 개발되고 있으며, 이러한 시스템을 운영할 실시간 운영체제(RTOS)와파일시스템의 요구는 필수적이다. 휴대의 용이성과 빠른 접근시간, 저전력을 요구하는 임베드 시스템의 특성상 데이터를 저장하기 위한 저장 매체로 하드디스크(hard disk)를 이용하는 것은 비효율적이며, 플래시 메모리(flash memory)가 주로 사용되고 있다. 플래시 메모리는 비휘발성과 빠른 접근 시간을 갖는 장점이 있지만, 상대적으로 느린 지움 시간과 지움 회수의 한계 등은 극복해야 할 문제점이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 새로운 순위별 지움 정책을 제안하고 성능평가를 실시한다. 지움 정책의 일반적인 역할은 플래시 메모리 공간의 어디를 언제 지울 것인가를 결정한다. 제안된 순위별 지움 정책은 지우는 비용과 한정된 지움 회수를 고려하여 지우는 광간과 시간을 결정함으로써 플래시 메모리의 수명을 최대한 연장하고 플래시 메모리 접근 및 관리의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 Greedy 및 Cost-benefit 방법에 비해 저장 연산 수행에서 10%~50%의 성능 향상을 보인다. Along the evolution of information and communication technologies, manufacturing embedded systems such as PDA (personal digital assistant), HPC (hand -held PC), settop box. and information appliance became realistic. And RTOS (real-time operating system) and filesystem have been played essential re]os within the embedded systems as well. For the filesystem of embedded systems, flash memory has been used extensively instead of traditional hard disk drives because of embedded system's requirements like portability, fast access time, and low power consumption. Other than these requirements, nonvolatile storage characteristic of flash memory is another reason for wide adoption in industry. However, there are some technical challenges to cope with to use the flash memory as an indispensable component of the embedded systems. These would be relatively slow cleaning time and the limited number of times to write-and-clean. In this paper, a new cleaning policy is proposed to overcome the problems mentioned above and relevant performance comparison results will be provided. Ranking cleaning policy(RCP) decides when and where to clean within the flash memory considering the cost of cleaning and the number of times of cleaning. This method will maximize not only the lifetime of flash memory but also the performance of access time and manageability. As a result of performance comparison, RCP has showed about 10 ~ 50% of performance evolution compared to traditional policies, Greedy and Cost-benefit methods, by write throughputs.

Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call