인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
본 논문은 페이지 사상 정책을 대상으로 낸드 플래시 메모리 기반 저장 장치의 성능 향상을 위한 가비지 컬렉션 기법을 연구한다. Greedy 교체 정책은 가비지 컬렉션 시 무효 페이지가 가장 많은 블록을 희생 블록으로 선택하는 정책으로 가비지 컬렉션 비용을 최소화함으로써 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진다. 하지만, 대상 블록들을 싱글 리스트로 관리할 경우, 희생 블록을 선택하기 위한 탐색 오버헤드가 커지는 문제가 있다. 본 논문은 전체 낸드 블록을 무효 페이지의 개수에 따라 다중 리스트로 관리하는 방법을 제안한다. 트레이스를 이용한 성능 평가 결과, 제안된 장법은 기존 정책 대비 우수한 성능을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-566-000517382
