NOSLab 연구실은 고성능, 확장성, 신뢰성을 중시하는 실용적인 시스템 소프트웨어 및 운영체제 연구에 집중하고 있습니다. 운영체제는 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어의 중간에서 자원을 효율적으로 관리하고, 다양한 응용 프로그램이 원활하게 동작할 수 있도록 지원하는 핵심 소프트웨어입니다. 본 연구실에서는 최신 하드웨어 환경에 최적화된 운영체제 구조와 알고리즘, 그리고 새로운 시스템 소프트웨어 설계 및 구현에 대한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 특히, 모바일 환경, 임베디드 시스템, 클라우드 및 대규모 분산 환경 등 다양한 플랫폼에서의 운영체제 성능 최적화와 자원 관리 기법 개발에 주력하고 있습니다. 예를 들어, 실시간 서비스 제공을 위한 멀티패스 전송, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 반응성 향상, IoT 디바이스에서의 스레드 동작 최적화 등 실제 환경에서 요구되는 다양한 문제를 해결하기 위한 연구가 이루어지고 있습니다. 또한, 시스템 소프트웨어의 신뢰성과 안정성을 높이기 위한 장애 복구, 일관성 보장, 에너지 효율성 개선 등도 주요 연구 주제입니다. 이러한 연구 결과는 IEEE Access, ACM MobiCom, MDPI Sensors 등 세계적으로 권위 있는 학술지와 학술대회에 다수 발표되고 있으며, 국내외 특허 출원 및 등록으로 이어지고 있습니다. NOSLab은 앞으로도 차세대 컴퓨팅 환경에 적합한 운영체제 및 시스템 소프트웨어 기술을 선도적으로 개발하여, 산업계와 학계 모두에 기여할 수 있는 연구를 지속할 계획입니다.

파일 및 스토리지 시스템은 데이터의 저장, 관리, 접근 효율성을 결정짓는 핵심 인프라로, NOSLab은 차세대 스토리지 기술과 파일 시스템 구조에 대한 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 최근 SSD, ZNS SSD, NVRAM 등 새로운 저장장치의 등장에 따라, 기존 파일 시스템의 한계를 극복하고, 데이터 일관성, 내구성, 성능을 극대화하는 혁신적인 설계와 최적화 기법을 개발하고 있습니다. 연구실에서는 F2FS, Ext4 등 리눅스 기반 파일 시스템의 성능 분석 및 개선, ZNS SSD의 수명 및 성능 향상을 위한 스페어 존 기법, 디스카드 명령어 관리, 실시간 파일 시스템 단편화 모니터링 도구 개발 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 또한, 객체 스토리지, 키-밸류 스토어, NoSQL 데이터베이스 등 최신 데이터 저장 패러다임에 맞춘 시스템 소프트웨어 설계와 구현에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 대용량 데이터 처리, 빅데이터, AI 기반 서비스 등 현대 IT 인프라의 근간을 이루는 기술 발전에 크게 기여하고 있습니다. NOSLab의 파일 및 스토리지 시스템 연구는 실제 산업 현장과의 협력, 정부 및 기업 연구과제 수행, 국내외 특허 출원 등으로 이어지고 있으며, 학생들은 학부생 시절부터 직접 연구에 참여하여 우수논문상, 장려상 등 다양한 수상 실적을 거두고 있습니다. 앞으로도 차세대 스토리지 환경에 최적화된 파일 시스템 및 데이터 관리 기술을 지속적으로 개발해 나갈 예정입니다.

최근 인공지능 기술의 급격한 발전과 함께, 대규모 언어 모델(LLM) 및 딥러닝 프레임워크를 위한 시스템 소프트웨어의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. NOSLab은 대규모 AI 모델의 학습 및 추론 과정에서 발생하는 방대한 데이터 처리, 메모리 관리, 입출력 최적화 등 시스템적 문제를 해결하기 위한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 특히, 텐서플로우, PyTorch 등 주요 딥러닝 프레임워크의 성능을 극대화하기 위한 병렬 처리 기법, 메모리 및 스토리지 자원 통합, 체크포인팅 및 장애 복구 기술 개발에 주력하고 있습니다. 연구실에서는 모바일 및 임베디드 환경에서의 온디바이스 AI 구현, 에너지 효율적인 그린 AI 시스템, 실시간 데이터 스트리밍 서비스 등 다양한 응용 분야에 적용 가능한 시스템 소프트웨어를 설계하고 있습니다. 예를 들어, Overlay-ML, Check-QZP, ML-CLOCK 등과 같은 연구 성과는 실제로 논문 및 특허로 발표되었으며, AI 기반 서비스의 품질 향상과 자원 효율성 증대에 기여하고 있습니다. 이와 같은 연구는 빅데이터, 클라우드, IoT 등 다양한 산업 분야에서 요구되는 대규모 데이터 처리 및 AI 서비스의 기반 기술로 활용되고 있습니다. NOSLab은 앞으로도 인공지능 시스템의 성능과 신뢰성을 높이기 위한 혁신적인 시스템 소프트웨어 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.