플래시 메모리를 위한 혼합 사상 기반 개선된 FTL 알고리즘

Abstract

플래시 메모리는 전원을 꺼도 데이터가 소실되지 않고 보존되는 비휘발성 메모리 (Non Volatile Memory)로서 소비되는 전력이 적고 처리 시간이 빠르며 외부의 충격에 강하다는 장점 때문에 다양한 응용 저장장치로 사용되고 있다. 그러나 쓰기 전 지우기, 마모도 평준화 요구, 베드 섹터 존재 등의 하드웨어적 특징으로 인하여 플래시메모리 변환계층 (FTL : Flash Translation Layer)이라 불리는 소프트웨어를 필요로 한다. FTL은 파일 시스템으로부터 내려온 논리 주소를 실제 저장되는 메모리의 물리 주소로 변환 해주는 역할을 한다. 본 논문은 HIPPO (Enhanced Hybrid mapping Algorithm for Flash Memory)라 불리는 FTL 알고리즘을 제안한다. 최근에 연구되고 발표된 FTL 알고리즘들은 사상 정보를 저장하는 메모리의 효율성 때문에 블록 사상 알고리즘(Block Mapping Algorithm)을 바탕으로 제안하였으나 블록 사상 알고리즘은 블록 단위로 사상 정보를 일치시켜야 하므로 같은 논리 주소에 쓰기 연산이 많이 요청되는 경우 성능이 저하되는 단점이 있다. 그렇기 때문에 본 논문은 블록 단위로 사상 정보를 가지고 있으면서 섹터 사상으로 데이터 저장을 하는 혼합 사상 알고리즘(Hybrid Mapping Algorithm)을 바탕으로 하여 플래시 메모리의 모든 블록을 여유 공간으로 인식하여 블록의 상태에 따라 데이터 연산을 하는 알고리즘을 제안한다. 이는 소거 작업 횟수를 줄일 뿐만 아니라 전체 블록에 데이터가 효율적으로 저장되기 때문에 마모도 평준화 효과까지 나타난다. 본 논문에서는 기존 FTL 알고리즘 중 본 논문의 기반이 된 혼합 사상 알고리즘과 HIPPO 알고리즘을 비교하여 플래시 메모리의 향상된 성능을 보인다.