Abstract
The bandwidth of channel and the power of the mobile devices are limited on a wireless environment. In this case, data broadcast has become an excellent technique for efficient data dissemination. A significant amount of researches have been done on generating an efficient broadcast program of a set of data items with different access frequencies over multiple wireless broadcast channels as well as single wireless broadcast channel. In this paper, an efficient data allocation method over multiple wireless broadcasting channels is explored. In the traditional approaches, a set of data items are partitioned into a number of channel based on their access probabilities. However, these approaches ignore a variation of access probabilities of data items allocated in each channel. In practice, it is difficult to have many broadcast channels and thus each channel need to broadcast many data items. Therefore, if a set of data items broadcast in each channel have different repetition frequencies based on their access frequencies, it will give much better performance than the traditional approaches. In this paper, we propose an adaptive data allocation technique based on data access probabilities over multiple broadcast channels. Our proposed technique allows the adaptation of repetition frequency of each data item within each channel by taking its access probabilities into at count.
무선 환경에서는 채널의 대역폭과 휴대장치의 전력이 제한된다. 이러한 환경에서 데이타를 브로드캐스트(Broadcast) 하는 것은 효과적으로 클라이언트(Client)에게 데이타를 제공하기 위한 훌륭한 기법이 된다. 싱글 채널(Single channel)에서 뿐만 아니라 다중 채널(Multi-channel) 환경에서 클라이언트들의 데이타에 대한 접근 패턴에 따라 브로드캐스트 프로그램을 작성하는 기법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 물리적으로 독립된 다중 채널 환경에서의 효과적인 브로드캐스트 기법에 대해 소개한다. 기존에 소개된 기법들에서는 데이타의 접근 확률(access probability)을 기초로 주어진 물리지 채널 수만큼 데이타 집합을 분할하게 된다. 이러한 기법들은 높은 접근 확률을 가지는 소수의 데이타의 낮은 접근 확률을 가지는 다수의 데이타로 나누게 된다. 하지만 이러한 기법들은 단순히 채널 수에 따라 데이타의 구분에만 관심이 있기 때문에, 동등한 채널 내에서 생기는 데이타들 간의 접근 확률의 차이가 무시된다. 실제 환경에서는 많은 수의 물리 채널을 확보하기가 어렵고, 상당히 많은 수의 데이타를 브로드캐스트 해야 한다. 따라서 동등한 채널 내에서도 접근 확률을 기초로 브로드캐스트 프로그램을 작성할 수 있다면 기존의 기법에서보다 더 좋은 성능을 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 데이타의 집합을 채널 수에 맞게 분할함과 동시에 채널 내에서 브로드캐스트 되는 횟수를 정함으로써 다중 채널에서 접근확률의 편차가 심한 데이타를 브로드캐스트 해야 하는 상황에서 보다 적합한 방법을 제안한다.
