이 연구 주제는 운영체제 내부 구조를 분석하고 커널 수준에서 성능 병목을 제거하는 데 초점을 둔다. 연구실은 범용 운영체제가 실제 클라우드, 서버, 스토리지, 네트워크 환경에서 충분한 성능을 제공할 수 있는지에 주목하며, 기존 커널 경로의 비효율을 정밀하게 진단하고 재설계하는 접근을 수행한다. 특히 Linux 커널과 같은 범용 OS가 고성능 서비스 요구를 만족하도록 만드는 시스템 소프트웨어 기술이 핵심 축을 이룬다. 구체적으로는 패킷 전달, 파일 처리, 아카이빙, 블록 관리 등 커널 내부의 핵심 데이터 경로를 최적화하는 연구가 대표적이다. 예를 들어 소프트웨어 라우터 환경에서 커널 기반 패킷 포워딩 엔진의 처리 구조를 개선하여 사용자 공간 네트워크 스택에 필적하는 성능을 달성하거나, 파일 압축·해제 과정에서 불필요한 데이터 복사를 제거하는 zero-copy 아카이빙 기법을 통해 시스템 호출, 메모리 복사, I/O 오버헤드를 줄이는 방식이 활용된다. 이러한 연구는 새로운 하드웨어에 의존하기보다 운영체제 자체의 설계 개선으로 성능을 끌어올린다는 점에서 실용성이 높다. 이 주제의 기대 효과는 고성능과 범용성을 동시에 만족하는 시스템 소프트웨어 기반을 마련하는 데 있다. 커널 수준 최적화는 클라우드 서비스, 데이터센터, 엣지 시스템, 스토리지 서버 등 다양한 인프라에 직접적인 파급효과를 갖는다. 또한 운영체제 교육과 시스템 구현 역량을 결합해 학문적 기여뿐 아니라 실제 배포 가능한 기술로 발전할 가능성이 크며, 향후 고성능 컴퓨팅과 서비스 플랫폼의 핵심 기반 기술로 이어질 수 있다.

이 연구 주제는 가상머신과 컨테이너가 혼재하는 클라우드 환경에서 서비스 수준 목표를 안정적으로 보장하는 문제를 다룬다. 공유 자원을 사용하는 가상화 환경에서는 여러 워크로드가 동시에 실행되기 때문에 저장장치, CPU, 네트워크 성능이 서로 간섭을 일으키며 예측 가능성이 낮아진다. 연구실은 이러한 환경에서 개별 서비스의 성능 요구사항을 정량적으로 충족시키는 운영체제 및 시스템 소프트웨어 메커니즘을 설계하는 데 집중한다. 대표적으로 SSD 기반 가상화 데이터센터에서 서로 다른 SLA를 만족시키는 I/O 스케줄러 설계, 그리고 컨테이너 환경에서 네트워크 SLO를 만족시키기 위한 CPU 할당 자동 조정 기술이 포함된다. 이 과정에서 대역폭, IOPS, 지연시간, 자원 활용률과 같은 다양한 지표를 동시에 고려하며, 단순한 공정성 중심의 스케줄링이 아니라 실제 서비스 품질을 반영하는 정책을 구현한다. 또한 CPU 스케줄러와 네트워크 처리 간의 상호작용처럼 기존 시스템이 분리해서 다루던 요소들을 통합적으로 최적화함으로써, 성능 보장과 자원 효율을 함께 달성하는 방향을 추구한다. 이 연구는 클라우드 인프라 운영의 신뢰성과 경제성을 높이는 데 매우 중요하다. 서비스 제공자는 더 적은 자원으로도 더 안정적인 품질을 제공할 수 있고, 사용자 입장에서는 멀티테넌트 환경에서도 일관된 성능을 기대할 수 있다. 향후에는 클라우드 네이티브 환경, 마이크로서비스, 엣지 클라우드, AI 서비스 플랫폼 등으로 적용 범위가 넓어질 수 있으며, 성능 예측과 자동 제어를 결합한 지능형 자원 관리 기술로 발전할 가능성이 크다.

이 연구 주제는 SSD와 플래시 메모리 기반 저장장치의 특성을 반영한 고성능·고신뢰성 스토리지 시스템 설계에 초점을 둔다. 기존 HDD 중심의 저장 시스템과 달리 SSD 및 플래시 메모리는 낮은 지연시간과 높은 병렬성을 제공하지만, 내부 동작 방식이 다르기 때문에 전통적인 파일 시스템과 I/O 관리 기법으로는 성능과 안정성을 충분히 확보하기 어렵다. 연구실은 이러한 저장 매체의 특성을 운영체제 수준에서 효과적으로 활용하는 구조를 탐구한다. 대표 연구로는 충돌 이후 복구 시간을 상수 시간 수준으로 줄이는 플래시 파일 시스템, SSD 환경에서 성능 요구를 반영하는 I/O 스케줄링, 그리고 블록 할당 정보 조작을 통한 고속 아카이빙 기술 등이 있다. 이는 단순히 읽기·쓰기 속도를 높이는 것을 넘어, 장애 복구, 메타데이터 관리, 데이터 이동 최소화, 저장장치 활용률 향상까지 함께 고려하는 접근이다. 특히 커널 내부에서 블록 재배치와 메타데이터 제어를 활용해 불필요한 복사를 제거하거나 복구 경로를 단순화하는 방식은 실제 시스템 성능 향상에 직접적으로 연결된다. 이러한 연구는 데이터센터 스토리지, 임베디드 시스템, 클라우드 파일 서비스, 대용량 데이터 아카이빙 환경에서 높은 활용 가치를 가진다. 빠른 복구와 높은 처리량은 서비스 중단을 줄이고 운영 효율을 높이며, 저장장치 수명과 자원 활용 측면에서도 장점을 제공한다. 앞으로는 NVMe, 분산 스토리지, 객체 저장소, 고성능 데이터 파이프라인과 결합해 더 확장성 있는 스토리지 소프트웨어 기술로 발전할 수 있다.