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전통적 탐색을 넘어서: SIMD 최적화 기반 Learned Index 오차 보정 탐색
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.5.363
기계 학습 기반의 Learned Index는 전통적 인덱스 기법의 한계를 극복하기 위해 등장했다. 본 논문에서는 읽기 전용 RMI와 수정 가능한 ALEX의 탐색 성능을 분석하고, 오차 보정 과정에서 발생하는 오버헤드를 줄이기 위한 SIMD 기반 최적화 기법을 제안한다. Learned Index는 키의 분포를 학습해 예측과 오차 보정의 두 단계로 탐색을 수행하는데, 오차 보정이 전체 탐색 시간의 최대 80%를 차지할 수 있음이 확인되었다. RMI에서는 오차가 클 때 탐색 범위를 빠르게 줄이는 SIMD Branchless Binary Search, 작을 때 모델 예측 기반의 SIMD Linear Search가 효과적이었다. 반면, ALEX는 일정한 오차 범위를 유지하는 특성으로 인해 단순한 SIMD Linear Search가 가장 효율적이었다. 이를 통해 데이터셋의 오차 범위, 인덱스 크기 및 밀도에 따라 적절한 탐색 알고리즘을 선택하는 것이 성능 최적화에 중요함을 제시한다.
ZNS SSD의 Zone Reclaiming Overhead 완화를 위한 부분-존 회수 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.2.115
최근 동향인 Zoned Namespace (ZNS) SSD는 존(zone) 단위로 SSD에 접근, 기존의 SSD대비 장치의 용량, 수명, 성능 예측성의 장점이 존재한다. 이에 대한 대가로, 호스트 수준의 존-회수(zone reclaiming)가 요구되었다. 이는 호스트 요청을 지연시키게 되며, ZNS SSD의 장점 중 성능 예측성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이를 완화하기 위한 부분 존-회수(partial zone reclaiming) 기법을 제안한다. 부분 존-회수 기법은 호스트로부터의 요청이 있는 경우 진행중인 존-회수를 지연시키고 호스트 요청을 처리하여 더 빠른 응답시간을 보장한다. 본 논문에서는 존-회수 방법에 따른 분석 결과를 바탕으로, zone reclaiming시 호스트 요청을 먼저 처리할 수 있는 부분 존-회수 기법을 제안, 결과적으로 존-회수 시 호스트 요청의 응답시간을 평균 8% 높일 수 있었고, zone reclaiming의 시간도 최대 41% 단축시켰다.
Nested Kernel의 커널코드 및 메모리보호 취약점 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.9.873
Nested Kernel은 2015년 ACM ASPLOS 학회에서 제시된 커널의 무결성 보장을 위한 새로운 보안커널 구조이다. Nested Kernel은 하드웨어 기반의 커널보호 기법에 대한 의존도를 줄이고 기존의 모놀리식 커널구조를 개선하여 보안성을 높였다. 그러나 Nested Kernel의 커널코드 및 메모리보호 기법을 상세히 분석한 결과 현재의 구현에는 직접사상과 코드영역에 대한 구현이 완벽하지 않고 논문에서 저자들이 제시하는 일부 기능이 실제로 구현되지 않아 메모리보호의 취약점을 발견하였다. 보안커널로의 활용을 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
