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저자 신효정, 김보경, 김재광, 이지형 
학회명 한국 지능시스템학회 춘계 학술대회 
학회명 (약자) 한국 지능시스템학회 춘계 학술대회 
페이지 38-39 
학회시작일 2010-04-02 
학회종료일 2010-04-03 

낸드 플래시 메모리의 경우 해당 블록의 삭제 연산이 일정 횟수 이상 반복되면 더 이상 사용이 불가능하며, 이미 데이터기 있는 블록에 새로운 데이터를 쓰고자 할 때에는 상대적으로 많은 시간을 소모하는 삭제연산이 선행 되어야 한다는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 입력되는 데이터의 크기를 고려해 Cold 데이터나 Hot 데이터로 예측하는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 적용하였을 때 삭제 횟수가 많았던 블록에 갱신 확률이 적은 Cold 데이터를, 삭제 횟수가 상대적으로 적은 블록에 갱신 확률이 적은 Hot 데이터를 맵핑함으로써 플래시 메모리의 오버헤드가 줄어드는 효과를 확인하였다.

    2012

      낸드 플래시 메모리에서의 핫 데이터 예측 모델
      2012.03.19
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