낸드 플래시 메모리 기반의 SSD의 사용이 늘고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리의 고유한 특성 상 유효하지 않은 블록을 정리하는 가비지 컬렉션 작업이 필요하다. 이러한 가비지 컬렉션은 SSD의 성능을 저하시킨다. 그런데 가비지 컬렉션 수행 시기를 알 수 없어 실시간 시스템에서 응답시간을 예측하지 못하거나 QoS를 보장하는 시스템에서 가비지 컬렉션이 수행되는 상황에 QoS를 보장하기 어려운 상황이 발생하는 등의 불이익을 겪고 있다. 본 논문은 이러한 상황을 대처하기 위하여 기계 학습 알고리즘 중 하나인 C4.5 알고리즘을 사용해 SSD의 가비지 컬렉션을 감지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 실시간으로 가비지 컬렉션의 발생을 모니터링하고 가비지 컬렉션이 발생했을 때 그에 따른 대처가 가능하도록 한다.