웹 데이터는 기존의 페이지를 기반으로 한 교체 알고리즘이 고려하지 않은 다양한 데이터 아이템의 크기, 네트워크 밴드위쓰 등으로 인한 다양한 참조 비용과 데이터의 만기시간(expiration time)을 갖는다. 그러나, 기존의 연구에서는 만기시간이 미치는 영향에 대한 연구가 초보적인 수준이다. 본 논문에서는 만기시간이 참조비용에 미치는 영향을 반영한 기대비용기반 캐쉬교체 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 만기시간내에 참조되어 캐쉬효과를 얻을 확률을 이용하여 참조비용의 기대값을 구하고, 이 값을 비교하여 교체대상을 선정한다. 제안한 알고리즘은 데이터의 크기, 참조비용 뿐만 아니라 만기시간의 영향을 확률적으로 정확히 반영하므로, 기존의 교체 알고리즘보다 우수한 성능을 보인다.
효율적인 웹 캐쉬 교체 알고리즘을 통해 웹 서버와 네트워크의 부하를 감소시킬 수 있으며, 이에 따라 사용자가 요청한 문서에 대한 응답시간과 지연시간을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 기존에 연구된 교체 알고리즘 중 LRU-SIZE와 LRU-MIN 기법은 일차적으로 캐슁된 문서의 크기에 따라 교체를 하고 크기가 똑같은 경우에 한해서 LRU를 적용하여 교체를 한다. 그러나 LRU-SIZE와 LRU-MIN에 의해서 캐슁된 문서를 교체를 하면 크기의 차이가 크지 않으면서 자주 요청되는 문서가 교체될 수 있다. 본 논문에서는 캐슁된 문서 크기의 로그화에 따라 구성된 그룹에서 자주 요청되지 않는 문서를 교체하는 알고리즘을 제안한다. 로그화를 통해 크기의 차이가 적은 문서들이 같은 그룹으로 설정되어 비교되기 때문에 자주 요청되는 문서들이 크기의 차이가 적은 문서에 의해 교체되는 것을 막을 수 있다. 성능 평가를 통해 제안한 교체 알고리즘이 다른 기법에 비해 높은 hit ratio를 나타냄을 보여준다.
요구 페이징 방식의 가상메모리 시스템에서 페이지 참조 스트링에 따른 페이지 교체 알고리즘의 성능평가를 위한 시뮬레이션을 개발한다. 참조 집약성을 기반으로 워킹세트(working set) 모델을 수정한 MWS 교체 알고리즘을 제안하였고 다양한 교체 알고리즘(FIFO, SC, LFU, LRU, Rand)들과 비교 실험한 결과 MWS는 발생 페이지 부재 수 측면에서 다른 교체 정책 보다 성능이 우수하였다.
웹 캐쉬는 자주 쓰이는 웹 문서를 복제함으로써 네트웍 혼잡, 서버 부하, 문서 도착 시간을 줄이는데 목적을 둔다. 웹 캐쉬에서 중요한 이슈 중에 하나인 제한된 저장 공간을 어떻게 사용할 것인가에 대한 연구로서 분할 캐쉬 접근 방법이 있다. 분할 캐쉬는 캐쉬 저장 공간을 여러 개의 분할된 영역으로 나눔으로써, 이질적인 웹 상의 객체를 동종의 데이터 집합으로 나누어서 각각의 분할 영역에서 다루도록 할 수 있게 한다. 실험적 연구 결과는 분할 캐쉬가 기존의 캐쉬 저장 공간을 관리하는 교체 알고리즘보다 우수한 성능을 보여준다는 것을 증명하고 있다. 그러나 기존의 분할 캐쉬에서는 각각의 분할 영역에서 동일한 교체 알고리즘을 사용하였다. 본 연구는 각각의 분할 영역에 다양한 교체 알고리즘을 적용하는 실험을 하고, 이 실험결과에 기반 하여 웹 상에서의 분할 캐쉬를 위한 최적 교체 알고리즘을 제시한다.
많은 객체지향 데이타베이스 시스템들은 객체에 대한 빠른 액세스를 제공하기 위하여 객체 버퍼를 관리한다. 기존의 고정 길이의 페이지를 단위로 하는 교체 알고리즘들은 고정 크기의 페이지의 교체 비용이 일정하므로 버퍼에서 발생하는 비용이 단순히 버퍼 폴트 횟수에 비례한다고 가정하고 있다. 그러나, 객체 버퍼에서는 객체들의 크기와 교체 비용이 객체마다 다르므로 이러한 가정은 더이상 성립하지 않는다. 본 논문에서는 객체버퍼를 위한 비용기반 교체 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 객체들의 크기 와 교체 비용을 포함하도록 기존의 페이지 기반 모델을 확장한 비용 모텔을 기반으로 단위 시간 및 단위 공간당 비용이 최소가 되도록 하는 객체를 교체한다. 성능 평가 결과에 따르면 이 알고리즘은 기존의 LRU-2에 비해 거의 항상 우수하며 경우에 따라 2배 이상의 성능을 보인다. 비용기반 알고리즘은 기존의 방법들이 적용된 어떤 응용에도 쉽게 적용될 수 있으며, 특히 교체 비용이 일정하지 않은 객체지향 데이타베이스 시스템에서 효율적으로 활용될 수 있다.
자주 접근되는 데이터에 대해서 빠른 접근을 보장하기 위해 사용되는 임시저장소인 캐쉬는 컴퓨터 시스템 내에서 다양한 계층에 존재하며, 이러한 캐쉬 저장 공간 내에서 효율적으로 데이터를 관리하기 위해 다양한 페이지 교체 알고리즘들이 연구되어 왔다. 대부분의 페이지 교체 알고리즘들은 얼마나 최근에 데이터가 접근 되었는가 또는 얼마나 자주 접근되었는가를 바탕으로 향후 다시 접근될 것 같은 데이터들을 캐쉬 안에 유지하는 휴리스틱 방법을 취하고 있다. 이러한 컴퓨터 내에서의 데이터의 인출 과정은 인간의 기억 인출 과정과 유사하며, 인간의 기억 인출 과정 역시 캐쉬 구조처럼 기억이 얼마나 최근에 그리고 자주 인출되었는가에 의해 그 기억 인출의 확률과 인출속도가 결정된다는 것이 최근 연구에 의해서 밝혀진바 있다. 본 연구에서는 인간의 기억 인출 과정에서의 과거 해당 기억에 대한 인출 기록들의 최근성과 빈도가 인출 확률에 영향을 미치는 관계를 분석하고 이를 페이지 교체 알고리즘에 응용하여 기존의 페이지 교체 알고리즘의 성능을 개선하였다. 또한, 실험을 통해 제안하는 페이지 교체 알고리즘이 기존에 데이터베이스 버퍼 캐쉬에서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 LRFU보다 파라미터에 민감하지 않고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.
시뮬레이션은 어떤 문제를 모의적으로 실험하여 그 특성을 파악하는 작업이다. 시뮬레이션 과정에서는 시뮬레이션 모델, 알고리즘, 입출력 데이터의 교체 및 변경이 빈번하게 발생한다. 특히 알고리즘의 교체를 통한 시뮬레이션 작업의 경우 알고리즘을 구현한 컴포넌트가 교체될 때 기능적으로 정확하게 동작하지 않는다면 시뮬레이션 작업을 성공적으로 수행하기 어렵다. 이 논문에서는 소프트웨어 기반 위성항법 시뮬레이션 환경에서 교체될 컴포넌트가 기능적으로 정확하게 구현되어 있는지를 검증하기 위한 테스트 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 컴포넌트가 교체되는 시점에서 교체되는 컴포넌트의 상황에 맞게 기능 테스트를 수행할 수 있게 해준다.
오늘날 인터넷 사용자들의 관심을 컨텐츠가 저장되어 있는 장치가 아닌 컨텐츠 자체로 변경되었다. 이로 인해 기존의 인터넷 구조와 사용자의 새로운 성향 간의 충돌이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텐츠의 이름을 주소체계 기반으로 사용하는 CCN(Contents-Centric Networking)이 만들어 졌다. 본 연구에는 CCN과 같은 네트워크 캐시가 있는 환경에서 계층적 비디오 스트리밍의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 캐시 교체 알고리즘을 CCN 노드에 적용하였다. 기존의 FIFO 캐시 교체 알고리즘 사용시와 새로운 캐시 교체 알고리즘 적용시의 캐시 효율성 비교를 통하여 CCN 네트워크 상에서 계층적 비디오 스트리밍의 효율이 향상될 수 있음을 보인다.
캐슁 기법은 저장 장치 계층 간의 속도차를 완충시키기 위해 캐쉬 메모리, 페이징 기법, 버퍼링 기법 등으로 널리 연구되어 왔다. 하지만, 최근 웹을 비롯한 다양한 광역 분산 환경의 보편화에 따라 단일 시스템 내의 저장 장치 간에 이루어지는 캐슁 기법 뿐 아니라 타 노드의 객체를 캐슁하는 기법의 중요성이 커지고 있다. 광역 분산 환경에서의 캐슁 기법은 객체의 캐슁에 드는 비용과 캐슁으로 인한 이득이 객체의 근원지 노드의 위치에 따라 이질적이기 때문에 비용 차이를 고려한 캐쉬 교체 알고리즘이 필요하다. 한편, 캐쉬 교체 알고리즘은 온라인 알고리즘으로서 매 시점 교체 대상이 되는 객체를 즉시 선택해야 하기 때문에 알고리즘의 시간 복잡도가 지나치게 높지 않아야 한다. 그러나, 광역 분산 환경에서의 교체 알고리즘에 대한 지금까지의 연구는 객체들의 이질성을 고려하는 문제와 캐쉬 운영의 시간 복잡도 측면 모두에서 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문은 이러한 점을 극복하여 우수한 성능을 나타내면서 효율적인 구현이 가능한 새로운 교체 알고리즘을 설계하고, 그 우수성을 트레이스 기반 모의 실험을 통해 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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