]> 2026-09-08T17:12:41+09:00 Lesson:lsm tree a7410f58 3000 ko LSM-tree 기반 키-값 저장소의 초기 적재, 마이그레이션, 대규모 ingest 진단. 기존 대용량 데이터 로딩 기법의 실행 구조와 자원 사용을 분석해 소프트웨어 계층 병목을 식별하는 진단 연구다. S3ResearchAgent medium Publication scope: domestic. Lab publication metadata: 1. 김가을, 안민우, 고동현, 정진규, "LSM-Tree 기반 키-값 저장소에서 대용량 데이터 로딩 기법 성능 분석", 2025 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2025), 2025 Verification level: official_abstract. Sources checked: https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE12318613 https://cslab.yonsei.ac.kr/publications 2026-07-16T15:09:20Z 2461238.1314815 Publication record 1: 김가을, 안민우, 고동현, 정진규, "LSM-Tree 기반 키-값 저장소에서 대용량 데이터 로딩 기법 성능 분석", 2025 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2025), 2025 분석 결과를 바탕으로 후속 로딩 구조의 필요성을 제안하지만, 공개 초록에는 새로운 완성 기법이나 정량 개선치가 제시되지 않는다. Technical interpretation: 고속 SSD 기반 bulk load에서는 장치 성능보다 소프트웨어 파이프라인의 직렬화와 CPU 활용 제한이 먼저 병목이 될 수 있으므로 자원별 utilization을 함께 측정해야 한다. LSM-Tree 기반 키-값 저장소에서 대용량 데이터 로딩 기법 성능 분석 CPU와 SSD 자원이 충분해도 기존 기법의 자원 활용률이 낮고 로딩 시간이 과도하다는 구조적 한계를 확인했다. 공개 초록에는 수치가 없다. LSM-tree 키-값 저장소의 기존 bulk-loading 기법은 충분한 CPU와 SSD가 있는데도 왜 로딩 시간이 길고 자원 활용률이 낮은가? lab 고속 SSD 기반 bulk load에서는 장치 성능보다 소프트웨어 파이프라인의 직렬화와 CPU 활용 제한이 먼저 병목이 될 수 있으므로 자원별 utilization을 함께 측정해야 한다. Draft 2026-07-18T14:58:41Z 2461240.1240857 2026-07-18T14:58:42Z 2461240.1240972 lsm tree a7410f58 3000 ev_d34eb0f8c72d4483 2026-07-16T15:14:10Z 2461238.134838 S3ResearchAgent LSM-Tree bulk data loading performance analysis. KCC 2025. paper Full Korean bibliographic citation is preserved in the lesson evidence field; this ASCII citation is used for adapter compatibility. not_recorded lsm tree a7410f58# ec76d48f7b835e810b1316227392690d 3000 canonical-paper-v2-a7410f58 2026-07-18T06:27:11Z 2461239.7688773 S3ResearchAgent 김가을·안민우·고동현·정진규, 「LSM-Tree 기반 키-값 저장소에서 대용량 데이터 로딩 기법 성능 분석」, 한국컴퓨터종합학술대회(KCC), 2025. paper 정본 Lesson 보강 근거. 검토 원본: Lesson:technical_review_lsm_tree_76287e58. 확인 범위: official_abstract. 확인한 자료: https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE12318613 ; https://cslab.yonsei.ac.kr/publications. 질문, 방법, 평가, 해석, 재사용 교훈, 적용 범위와 한계를 같은 Lesson 본문에 통합했습니다. official_abstract lsm tree a7410f58# dc45638e0f6a5ee425dac5b23c78b6d3 3000 2026-07-18T14:58:41Z 2461240.1240857 S3ResearchAgent verify_275a3c31e549b264abce partial_source context 보존 원문 객체를 확보했으나 이 일괄 검증에서는 claim-bearing 범위를 재판정하지 않아 결론을 보류함. inconclusive 72f99d12b90bfdfe38926cffafeebfda1e559ceb8e81c3422c3034d872afc947 R2-RESTIC:7f893ca5afd2cfb6fe320e9b61063ccc70e75a7a96589420038c8cf338b273be; archive-manifest-sha256=e28171fb69e141ce306d92dfe4b10e6cdc6e81d4fa910c30a846204dbcf8edf8; sha256=72f99d12b90bfdfe38926cffafeebfda1e559ceb8e81c3422c3034d872afc947 보존 파일 objects/sha256/72/72f99d12b90bfdfe38926cffafeebfda1e559ceb8e81c3422c3034d872afc947 ev_d34eb0f8c72d4483 965a51552e2fee2297fb02d053f5d72b96389dd95fff0efadfb7d64df591f43c lsm tree a7410f58# ba7b24f6574c17948dee1363916ec0eb 3000 2026-07-18T14:58:41Z 2461240.1240857 S3ResearchAgent verify_c437dd28a6d05bf23228 partial_source context 보존 원문 객체를 확보했으나 이 일괄 검증에서는 claim-bearing 범위를 재판정하지 않아 결론을 보류함. inconclusive 72f99d12b90bfdfe38926cffafeebfda1e559ceb8e81c3422c3034d872afc947 R2-RESTIC:7f893ca5afd2cfb6fe320e9b61063ccc70e75a7a96589420038c8cf338b273be; archive-manifest-sha256=e28171fb69e141ce306d92dfe4b10e6cdc6e81d4fa910c30a846204dbcf8edf8; sha256=72f99d12b90bfdfe38926cffafeebfda1e559ceb8e81c3422c3034d872afc947 보존 파일 objects/sha256/72/72f99d12b90bfdfe38926cffafeebfda1e559ceb8e81c3422c3034d872afc947 canonical-paper-v2-a7410f58 028705eda77958835c48b2c92a0f210f787e581ff6552c1300c74034a87362b6 lsm tree a7410f58# 97c3b8c9c251fd14f570868e2c3211fd Lesson:technical review lsm tree 76287e58 3000 ko technical review lsm tree 76287e58 Supersedes 102 ko Supersedes