| 연구목표 |
본 연구에서는 다양한 환경에서 사용되는 ICT 디바이스의 데이터 입출력 패턴을 디바이스가 스스로 이해하여, 사용자의 입출력 요청을 지연시간 없이 처리할 수 있는 ICT향 지능형 스토리지 시스템을 제안한다. 제안하는 연구는 ICT 디바이스의 저장장치 내에서 기계학습을 통해 사용자의 입출력 요청을 실시간으로 예측하여 디바이스의 저장장치 내에서 발생하는 내부작업... |
| 연구내용 |
SSD 내 유휴시간 동안 내부작업을 수행하기 위해서는 실시간으로 입출력 패턴을 예측하는 예측 모델이 필요하다. 알고리즘이 유휴시간을 예측하기 위해서는 시간에 따라 주어지는 입출력 요청의 패턴을 분석할 수 있어야 한다. 따라서 요청 간 유휴시간, 요청이 저장될 주소, 요청 크기, 종류(읽기/쓰기) 등의 피처로 구성된 최근 요청 기록을 입력으로 받아 다음 요청... |
| 기대효과 |
본 연구의 결과로 최종적으로 제안되는 ICT향 지능형 스토리지 시스템은 기술적, 경제 및 산업적, 사회적 측면에서 다음과 같은 기대 효과를 갖는다. 첫 번째로 기술적 측면에서는 빅데이터 처리 과정에서 중요한 오버헤드인 저장장치의 입출력 지연시간을 크게 개선할 수 있다. 또한, AI 기반의 패턴 적응형 스토리지 기술은 인공지능과 저장장치의 첫 융합 사례로, ... |
| 키워드 |
솔리드 스테이트 드라이브,실시간 학습,심층 신경망,지능형디바이스,하드웨어가속기 |