실시간 데이터 처리의 문제 해결을 위한 새로운 메모리 관리 기술의 썸네일 이미지
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    실시간 데이터 처리의 문제 해결을 위한 새로운 메모리 관리 기술

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    스트리밍 데이터 처리의 기술적 문제 해결이 필요한 이유는 인메모리 처리 방식으로 인해 발생하는 메모리 부족 현상 때문입니다. 기존의 메모리 관리 방식은 장시간 동안 메모리에 데이터를 로드할 때 문제가 발생할 수 있어, 지연 시간 증가와 시스템 중단을 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 새로운 적응적 상태 기반 객체 메모리 해제 방법이 필요합니다. 이 기술은 실시간 대용량 데이터를 처리하는 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 스마트 팩토리, 실시간 영상 분석, 금융 데이터 처리 등에 적합합니다. 기대효과로는 메모리 사용량이 평균 30% 감소하고, 시스템의 처리 지연 시간이 감소하며, 성능이 향상되는 점이 있습니다.
    Apache Flink스마트 팩토리GC 마킹실시간 데이터 처리실시간 영상 분석
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    NUMA 시스템에서 MBS 활용하여 고성능 파일 처리 최적화

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    NUMA 시스템에서 체크포인팅 및 로깅 기법의 성능 문제를 해결하기 위해, 고성능의 파일 쓰기 성능을 제공하는 메모리 버스 연결 저장장치(MBS)를 효과적으로 할당하는 기술이 제시됩니다. 이 방법은 각 노드의 저장 여유 공간을 관리하고 파일 쓰기 요청에 따라 적절한 노드에 저장 공간을 할당함으로써 접근 지연 시간을 최소화하고 높은 파일 처리 성능을 제공합니다. 이를 통해 고성능 컴퓨팅 응용에서 장애 대응 성능을 높이고, 데이터베이스 및 빅데이터 분석 등의 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
    접근 지연 시간파일 처리 성능고성능 응용NUMA 시스템빅데이터 분석
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    NUMA 인식을 통해 NOVA 파일 시스템 성능 최대화하는 방법

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    비휘발성 메모리(NVM) 기술이 발전하면서 기존 파일 시스템의 한계를 극복하기 위한 새로운 파일 시스템들이 제안되고 있습니다. 특히 NOVA 파일 시스템은 높은 처리량과 낮은 읽기-쓰기 지연 시간을 보장하지만, 동시 공유 파일 I/O에서 확장성이 부족한 문제점이 있습니다. NUMA 환경에서는 노드 간의 메모리 접근 속도가 다르기에 이를 고려한 파일 시스템 설계가 필요합니다. 이를 해결하기 위해 NUMA 인식 NOVA 파일 시스템이 도입되었고, 이는 NUMA 아키텍처에서 로컬 우선 배치를 통해 원격 메모리 액세스를 줄이고 성능을 크게 향상시킵니다.
    처리량쓰기 지연 시간파일 시스템데이터 센터원격 메모리 액세스
    범위 락을 통해 매니코어 환경에서 I/O 성능 극대화하는 파일 시스템의 썸네일 이미지
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    범위 락을 통해 매니코어 환경에서 I/O 성능 극대화하는 파일 시스템

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    매니코어 환경에서 I/O 성능을 극대화하는 새로운 파일 시스템이 개발되었습니다. 이 시스템은 범위 락을 도입하여 단일 파일 쓰기의 병렬성을 높임으로써 데이터베이스 시스템에서 동시에 여러 스레드가 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 실험 결과, DWOM 워크로드에서 기존 파일 시스템에 비해 최대 13.6배의 성능 증가를 보였으며, 작성 지연시간은 평균 14% 감소했습니다. 이는 고성능 데이터베이스 시스템, SSD 기반 저장장치, 클라우드 컴퓨팅 환경 등에서 혁신적인 성능 향상을 제공합니다.
    매니코어 환경데이터베이스 시스템파일 시스템DWOM 워크로드스레드 병렬성
    빅데이터 전송 속도 향상을 위한 혁신적 기술 솔루션의 썸네일 이미지
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    빅데이터 전송 속도 향상을 위한 혁신적 기술 솔루션

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    빅데이터 시대에 연구소와 컴퓨팅 센터 간의 데이터 전송은 필수적입니다. 하지만 기존 데이터 전송 프레임워크는 병렬 파일 시스템의 특성을 충분히 반영하지 못해 속도와 효율성에서 한계를 보였습니다. 이를 해결하기 위해 NUMA 구조에서 메모리 접근 문제를 해소하는 데이터 전송 시스템이 제안되었습니다. 각 CPU 소켓에 메모리 버퍼를 배치하고, 스레드를 분산시켜 메모리 컨트롤러의 과부하를 줄임으로써 데이터 전송 속도를 대폭 향상시킵니다. 이 기술은 연구소와 컴퓨팅 센터뿐만 아니라 대형 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 서비스에도 적용 가능하며, 특히 대용량 데이터 처리가 필요한 영상 처리나 유전자 분석 분야에서 큰 효과를 발휘할 것입니다.
    빅데이터 전송영상 처리스레드 스케줄링데이터 센터기술 솔루션
    데이터센터 에너지 절감을 위한 머신러닝 기반 메모리 프로파일링 기술의 썸네일 이미지
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    데이터센터 에너지 절감을 위한 머신러닝 기반 메모리 프로파일링 기술

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    최근 데이터 처리량이 급증하면서 데이터센터의 에너지 소비와 온실가스 배출이 커다란 문제로 대두되고 있습니다. 이를 해결하기 위해 머신러닝 기반의 메모리 프로파일링 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 애플리케이션의 워크로드 변화에 따라 메모리 오브젝트의 접근 정보를 예측하여 에너지 소모를 줄이고 데이터센터의 운영 효율성을 높입니다. 기존 소프트웨어 기반 솔루션의 한계를 극복하며, 다양한 메모리 디바이스와 결합하여 최적의 에너지 효율성을 제공합니다.
    CPU 에너지 소비데이터 처리량 증가에너지 효율 솔루션워크로드 변화 대응메모리 디바이스 통합
    비휘발성 메모리로 혁신하는 클라우드 데이터 저장 시스템의 썸네일 이미지
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    비휘발성 메모리로 혁신하는 클라우드 데이터 저장 시스템

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    클라우드 환경에서 데이터 저장을 위해 SQLite, MySQL과 같은 데이터베이스가 널리 사용되고 있으나, fsync 시스템 콜로 인한 추가적인 I/O와 쓰기 증폭 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 비휘발성 메모리를 활용한 새로운 파일 시스템이 제안되었습니다. 이 파일 시스템은 비휘발성 메모리를 노드 로그로 활용하여 노드로깅과 체크포인팅 과정을 가속화하며, 데이터 로그는 SSD, 노드 로그와 메타데이터는 비휘발성 메모리에 저장하여 전체 성능을 최적화합니다. 이는 기존의 fsync 호출로 인한 성능 저하 문제를 해결하고, 초고속 데이터 갱신이 필요한 데이터베이스 서버와 클라우드 환경에서 큰 이점을 제공합니다.
    SSD 성능 향상파일 시스템fsync 시스템 콜F2FS 파일 시스템쓰기 증폭
    데이터센터의 힙 메모리 에너지 문제 해결을 위한 새로운 접근법의 썸네일 이미지
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    데이터센터의 힙 메모리 에너지 문제 해결을 위한 새로운 접근법

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    데이터센터의 에너지 사용량이 증가하면서 효율적인 에너지 관리가 중요한 과제가 되었습니다. 기존의 메모리 관리 방식으로는 에너지 소비를 줄이는 데 한계가 있으며, 비휘발성 메모리 사용에도 성능 저하 등의 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 하이브리드 메모리 시스템과 힙 메모리 오브젝트의 접근 패턴을 분석하여 에너지 소비를 예측하는 기술이 필요합니다. 이 기술은 응용프로그램의 성능을 유지하면서 메모리의 에너지 효율을 높이고, 데이터센터의 운영비 절감과 환경 보호에도 기여할 수 있습니다.
    에너지 소비 예측 기술메모리 프로파일러환경 보호성능 최적화힙 메모리 오브젝트
    악성코드 탐지의 혁신적 접근법 데이터 손실 최소화의 썸네일 이미지
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    악성코드 탐지의 혁신적 접근법 데이터 손실 최소화

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    인터넷의 급속한 발전과 함께 다양한 악성코드가 빠르게 전파되고 있습니다. 기존의 악성코드 탐지 기술은 파일을 이진 이미지로 변환 후, CNN 모델을 이용하여 판단하지만, 이미지 크기 재조정으로 중요한 정보가 손실될 수 있습니다. 또한, 기존 기술은 악성코드의 존재 여부만 알려주어 전체 파일을 분석해야 하는 번거로운 문제가 있었습니다. 본 발명은 CAM 모델과 R-CNN 모델을 이용하여 데이터 손실 없이 파일 전체를 분석, 악성코드의 존재와 위치를 정확하게 파악할 수 있습니다. 이 기술은 회사 네트워크, 개인 컴퓨터 보안, 클라우드 서비스 등 다양한 산업에 적용 가능하며, 기존 시스템과 통합하여 보안성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 보안 위협을 감소시키고, 효율적인 악성코드 분석 및 네트워크 보안성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
    CAM 모델컴퓨터 보안네트워크 보안악성코드 위치파일 변환
    비전 트랜스포머 기반 비디오 복사 검출 시스템의 강력한 성능의 썸네일 이미지
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    비전 트랜스포머 기반 비디오 복사 검출 시스템의 강력한 성능

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    최근 멀티미디어 콘텐츠 플랫폼의 급격한 성장과 더불어 불법 복제로 인한 저작권 문제도 함께 증가하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 비전 트랜스포머를 활용한 새로운 비디오 복사 검출 시스템이 제안되었습니다. 이 시스템은 비디오의 프레임에서 특징 벡터를 추출하고, 이를 통해 생성된 핑거프린트를 분석하여 변형된 비디오에서도 높은 정확도로 복사를 검출합니다. 이로 인해 비디오 콘텐츠 제작자들은 저작권을 효과적으로 보호할 수 있으며, 플랫폼 및 관련 기업은 저작권 침해 문제를 방지할 수 있습니다.
    영상 처리비디오 복사 검출자연어 처리MPEG-7멀티미디어 콘텐츠
    실시간 CCTV 분석 시스템으로 공공 안전을 강화하는 방법의 썸네일 이미지
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    실시간 CCTV 분석 시스템으로 공공 안전을 강화하는 방법

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    최근 다수의 CCTV 설치와 관련된 연구가 활발히 진행되면서 기존의 CCTV 영상 관제 시스템의 한계가 드러났습니다. 본 발명은 복수의 CCTV로부터 영상을 수신한 후, 에지 서버와 관리 서버를 통해 효율적이고 실시간으로 분석하는 시스템을 소개합니다. 이러한 시스템은 중앙 관리 서버의 부하를 줄이고, 실시간으로 보행자 위험 상황을 감지하여 빠르게 대응할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 이 기술은 공공장소와 교통 시설 등에서 범죄 예방 및 사고 방지에 효과적으로 활용될 수 있으며, 공공 안전을 크게 강화할 수 있습니다.
    공공 안전서버 확장성실시간 모니터링CNN 기반 분석영상 분석
    데이터 무결성을 지키며 랜섬웨어 공격에 대비하는 새로운 솔루션의 썸네일 이미지
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    데이터 무결성을 지키며 랜섬웨어 공격에 대비하는 새로운 솔루션

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    랜섬웨어와 같은 악성코드로 인한 데이터 손상이 증가하며 기존 백업 시스템이 가진 한계를 보완하는 새로운 보안 솔루션이 필요합니다. 이 기술은 Intel SGX 기반의 SPM(Secure Policy Manager)과 PV-SSD(Policy-Based File Versioning Solid State Disk)를 이용하여, 데이터 입출력의 신뢰성을 확보하고 악성코드의 지연 공격에도 효과적으로 대응할 수 있습니다. 이 시스템은 데이터 무결성을 보장하고, 다양한 산업 분야에서 중요한 데이터를 보호하고 복원하는 데 유용합니다.
    금융 데이터 보호데이터 복원지연 공격 방어보안 솔루션Intel SGX