Abstract
Mobile computing has become a reality thank to the convergence of two technologies :powerful portable computers and the wireless networks. The restrictions of wireless network such as bandwidth and energy limitations make data broadcasting an attractive data communication method. This paper addresses the clustering of wireless broadcast data for multipoint queries. By effective clustering of broadcast data the mobile client can access the data on the air in short latency In the paper we define the data affinity and segment affinity measures. The data affinity is the degree that two data objects are accessed by queries, and the segment affinity is the degree that two sets of data (i.e segments) are accessed by queries Our method clusters data objects based on data and segment affinity measures we show that the performance of our method is scarcely infuenced by the growth of the number of queries.
최근 뛰어난 성능의 휴대용 컴퓨터들이 등장하고 무선 통신 기술이 발달함에 따라 이동 컴퓨팅에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 이동 컴퓨팅에서는 무선 통신이 가지는 통신 대역과 에너지의 제약 때문에 방송 기법을 많이 사용한다. 본 논문은 다수의 데이타를 참조하는 다중 점 질의에 대한 방송 데이타 클러스터링 기법에 대해 기술한다. 방송 데이타의 클러스터링을 통해 사용자는 보다 빨리 필요로 하는 데이타를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이타 친화도와 세그먼트 친화도라는 기준을 제시하며 이에 기반한 클러스터링 방법을 제안한다. 데이타 친화도는 두 데이타 개체가 질의에서 같이 참조되는 정 도를 나타내며, 세그먼트 친화도는 두 데이타 집합(세그먼트)이 질의에서 같이 참조되는 정도를 나타낸다.제안하는 방법은 질의의 수가 증가에도 성능이 크게 저하되지 않는 특징을 지닌다.
