ESTAFF(플래시 메모리를 위한 효율적인 사상 알고리즘)

Abstract

플래시 메모리는 그 특성상 소형 시스템에 주로 사용되고 있으며, 그 수요 또한 증가하는 추세이다. 특히 다가올 유비쿼터스 시대에는 모든 물체가 컴퓨팅화 될 추세이므로, 플래시 메모리의 수요는 기하급수적으로 증가할 것이다. 따라서 플래시 메모리의 효율성을 높이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 그 중 파일 시스템의 논리적 주소를 플래시 메모리의 물리적 주소로 바꿔주는 플래시 사상 계층에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 플래시 사상 계층의 주요 관심사는 플래시 메모리의 블록을 얼마나 덜 지우면서 쓰기 연산을 할 수 있느냐와 어떻게 플래시 메모리의 특정 블록에 지우기 연산이 집중되지 않게 할 것인가로 나눌 수 있다. 첫 번째 관심사는 STAFF라는 알고리즘이 블록의 상태 정보를 이용하여 개선하였다. 그래서 이런 특성에 두 번째 관심사를 해결할 수 있는 기능을 추가한 것이 이번 논문에서 소개할 ESTAFF 알고리즘 이다. ESTAFF 알고리즘은 블록의 상태 정보 이외에 블록의 지우기 연산 횟수 정보를 추가하였고, 멥핑 테이블(Mapping Table)을 동적으로 구성하여, 특정 블록에 지우기 연산이 집중되는 것을 막았다. STAFF 알고리즘과 비교 실험 결과, 특정 블록에 지우기 연산이 집중되지 않는 것을 알 수 있었고, 이런 특성은 쓰기 연상을 하려는 논리적 주소가 비순차적일 수록 두드러짐을 알 수 있었다.