본 연구실은 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서의 스토리지 및 파일 시스템의 성능 최적화에 중점을 두고 있습니다. 최근 데이터 집약적 응용의 증가와 함께, 대규모 분산 파일 시스템과 SSD, NVM 등 첨단 스토리지 하드웨어의 효율적 활용이 필수적입니다. 연구실에서는 Lustre, GlusterFS, ZFS 등 다양한 파일 시스템의 구조적 한계와 병목 현상을 분석하고, 이를 극복하기 위한 새로운 I/O 스케줄링, 데이터 레이아웃, 캐시 관리 기법을 개발하고 있습니다. 특히, SSD 및 NVM 기반의 스토리지 환경에서 발생하는 랜덤 액세스 패턴, 쓰기 증폭, 가비지 컬렉션 등 고유의 문제점을 해결하기 위한 접근법을 제시합니다. 예를 들어, 메타데이터 서버의 I/O 분리, 멀티스트림 SSD 활용, 실시간 데이터 압축 및 비동기 체크섬 연산 등 다양한 혁신적 기술을 적용하여, 전체 시스템의 처리량과 응답성을 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 연구는 슈퍼컴퓨터, 클라우드 데이터센터, 대규모 분산 시스템 등 실제 환경에서의 적용을 목표로 하며, 실험적 검증을 통해 기존 대비 수십 퍼센트 이상의 성능 개선을 입증하고 있습니다. 앞으로도 차세대 스토리지 아키텍처와 파일 시스템의 설계, 운영체제와의 통합 최적화 등 다양한 방향으로 연구를 확장할 예정입니다.

클라우드 컴퓨팅과 가상화 기술의 확산에 따라, 다양한 워크로드가 하나의 물리적 서버에서 동시에 실행되면서 자원 경합과 성능 저하 문제가 심각해지고 있습니다. 본 연구실은 이러한 환경에서의 효율적인 자원 관리, 성능 격리, QoS 보장 기술을 중점적으로 연구합니다. 메모리 대역폭, 캐시, I/O 등 공유 자원의 경합을 최소화하고, 각 워크로드의 서비스 수준 목표(SLO)를 만족시키기 위한 동적 스케줄링 및 예측 모델을 개발하고 있습니다. 특히, 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여, 실시간으로 워크로드의 특성을 분석하고, 메모리 대역폭 및 캐시 파티셔닝, VM 스케줄링 정책을 동적으로 조정합니다. 또한, GPGPU, 멀티코어, 컨테이너 등 다양한 가상화 환경에서의 성능 간섭 문제를 해결하기 위한 하드웨어-소프트웨어 협력 기법도 연구하고 있습니다. 예를 들어, 메모리 인지 스케줄링, LLC(Last Level Cache) 관리, VM 간 간섭 예측 및 최적화 기법 등이 대표적입니다. 이러한 연구는 실제 클라우드 서비스, 데이터센터, 슈퍼컴퓨터 운영 환경에서의 적용 가능성을 높이고, 서버 자원의 활용도를 극대화하며, 동시에 각 응용의 성능과 안정성을 보장하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 인공지능, 빅데이터, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 신기술과의 융합을 통해 자원 관리 기술의 고도화를 지속할 계획입니다.

본 연구실은 블록체인 및 분산 시스템의 확장성, 효율성, 보안성 향상을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 블록체인 기반의 분산 파일 시스템(IPFS), 전자 쿠폰 서비스, 분산 데이터베이스 등 다양한 응용 분야에서 확장성 문제와 보안 위협이 대두되고 있습니다. 이에 따라, 연구실에서는 롤업, 모듈형 블록체인, 분산 키 관리, 멀티서명 지갑 등 최신 블록체인 기술을 활용한 확장성 및 보안 강화 방안을 제시하고 있습니다. 특히, 블록체인과 IPFS를 결합한 데이터 관리 시스템, 효율적인 암호화 및 접근 제어 프레임워크, 스마트 컨트랙트 기반의 신뢰성 있는 서비스 구현 등 실질적인 응용 사례를 개발하고 있습니다. 또한, 블룸필터, 분산 서명, 실시간 데이터 압축 등 다양한 알고리즘을 적용하여, 분산 환경에서의 데이터 무결성과 프라이버시를 동시에 보장하는 기술을 연구합니다. 이러한 연구는 전자상거래, 디지털 권리 관리, IoT, 미디어 콘텐츠 보호 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있으며, 실제 특허 출원 및 기술 사업화로도 이어지고 있습니다. 앞으로도 블록체인 기반의 분산 시스템의 실용화와 대규모 확장성 확보를 위한 핵심 기술 개발에 집중할 예정입니다.