한국연구재단, 기초연구실지원사업
2020.06.01 ~ 2023.02.28 (33개월)
총 연구비 13.75억
본 연구 과제는 숭실대와 공동으로 수행하는 집단과제로 고용량 SSD에서 갑작스러운 전원 손실 시 소량의 커패시터만을 사용해 높은 신뢰성을 제공할 수 있는 전원 손실 보호 기법(Power Loss Protection)에 대해 연구한다. 특히 본 연구실에서는 전원 손실이 발생한 경우 파일시스템이나 데이터베이스를 복구하기 위해 반드시 필요한 정보들이 있다는 것에 주목하고 이러한 정보들에 대해서 선택적으로 영속성을 보장하는 선택적 전원 손실 보호 기법을 제안하고 이를 활용해 파일시스템과 데이터베이스의 성능을 향상시키는 연구를 수행하고 있다.
정보통신기획평가원
2020.07.01 ~ 2027.12.31
년연구비 4000만원
정보통신기획평가원
2019.01.01 ~ 2025.12.31
등록금 지원, 년연구비 2000만원
정보통신기획평가원, IoT 및 지능정보 기반 동남권 제조 IT 기술 혁신 및 인재양성
본 연구는 동남권 그랜드ICT의 산학공동연구 과제로 머신러닝을 이용해 냉연강판 표면의 결함을 자동으로 판정하는 시스템을 개발하고 있다. 최근 철강 산업에서 제품의 품질 향상을 위해 표면결함검출기(SDD)를 도입하고 있으나 결함 자동 분류 시스템의 낮은 정확도와 결함 데이터에 대한 통합 관리 S/W의 부재로 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 과제에서는 표면 결함 데이터에 대한 통합적인 관리와 최신 머신러닝 기법을 이용한 표면 결함 자동 판정 시스템을 개발하고자 한다.
2020.01.01 ~ 2021.12.31 (24개월)
총 연구비 2억
한국연구재단, 지역대학우수과학자지원사업
오늘날 많은 기업들이 사용하고 있는 클라우드 컴퓨팅의 가장 중요한 장점은 필요한 만큼 리소스를 제공받고 사용한 만큼 비용을 지불한다는 것이다. 따라서 사용자의 서비스 요구 목표치(SLO: Service Level Objectives)를 만족시키는 것이 매우 중요하다. 특히 NVMe SSD와 같이 멀티-큐를 지원하는 고성능 저장장치가 서버 시장에 본격적으로 도입되면서 상대적으로 높은 비용을 지불하는 고성능 저장장치의 입출력 자원을 분배하는 문제가 중요하게 다루어지고 있다. 본 과제는 컨테이너 가상화 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 낸드플래시 메모리 기반 고성능 저장장치의 입출력 자원을 가중치에 따라 정확하고 효율적으로 할당할 수 있는 입출력 자원 분배 프레임워크를 연구하고자 한다.
2018.06.01 ~ 2021.05.31 (36개월)
총 연구비 1.2억