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.
웹 상에서 XML 로 기술된 데이터가 증가하고, 이를 이용하여 의미 있는 데이터를 검색하는 것의 중요성이 커지고 있다. 웹 상에서 더 좋은 검색 성능을 보이기 위해 XML 질의 결과를 캐쉬하는 방법에 관한 연구들과 캐쉬의 저장 공간과 다양한 질의를 캐쉬에 저장하는 것에 한계가 있기 때문에 캐쉬 교체 기법에 관한 연구들이 있었다. 기존의 XML 캐쉬 교체 정책에는 질의 결과를 교체 단위로 하는 방법과 질의 결과 내의 각 경로들을 교체 단위로 하는 방법이 있는데, 첫번째 방법은 효율이 상대적으로 낮고 두번째 방법은 높은 효율에 비해 교체 연산을 수행하는 부담(overhead)이 크다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 위 두 방법의 단점을 해결하기 위해 2 단계로 교체 희생자를 선택하는 방법을 제시한다. 질의 결과들 중에서 교체 희생자를 찾고, 그 희생자 내의 모든 경로들 중에서 다시 교체 희생자를 찾는다. 이는 각 질의 내의 경로가 교체 희생자가 되어 캐쉬 효율을 향상 시키고, 질의 결과에 대해 먼저 교체 대상을 찾으므로 교체 희생자를 찾기 위한 연산을 수행하는 부담을 줄인다. 또한 캐쉬 적중률, 최근 접근 시간, 인출 지연 시간, 객체 크기를 고려하여 교체 희생자를 선택하는 교체 함수를 제시한다. 가상의 시맨틱 데이터에 대한 캐쉬 교체 시스템을 구현하여 본 논문에서 제시한 교체 기법과 교체 함수를 평가한 결과를 기술한다.
데이터 그리드는 대용량의 데이터 어플리케이션 처리를 위해 지리적으로 분산되어 있는 저장 자원을 제공한다. 대용량을 처리해야 하는 데이터 그리드 환경에서는 기존 웹 캐싱 정책이나 가상 메모리 캐쉬 교체 정책과는 다른 파일 교체 정책이 필요하다. LRU(Least Recently Used)나 LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) 같은 기존의 파일 교체 전략은 파일 교체를 위해 추가적인 자원이 필요하거나 미래를 예측해야한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 파일의 크기에 기반하여 파일 교체를 수행하는 SBR-k(Sized-based replacement-k)을 제안한다. 성능평가 결과 제안한 정책이 기존의 정책보다 더 나은 성능을 나타낸다는 것을 확인하였다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.319-326
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2006
본 논문에서는 최소수리를 갖는 수리가 가능한 시스템의 최적의 교체정책에 대한 베이즈 접급방법을 제안하였다. 특히, 시스템을 운용하는데 필연적으로 발생하는 비용과 비가동시간을 함께 고려하여 기존의 비용에 근거한 연구결과를 확장하고자 하였다. 이를 위해서 단위시간당 기대비용과 단위시간당 기대비가동시간을 구하고, 이 두 기준을 동시에 고려한 최적의 교체주기를 결정하는 방법을 제시하였다. 또한, 순응적 교체정책에 대해서도 살펴보았다.
본 논문에서는 비재생보증을 갖는 수리 가능한 시스템에 대한 베이즈 관점에서의 최적의 교체정책을 제안한다. 비재생무료보증(non-renewing free-replacement warranty : NFRW)과 비재생비례보증(non-renewing pro-rata warranty : NPRW)의 두 가지 경우에 대하여 각각 기스템의 고장시간이 와이블분포일 때 베이즈 관점에서의 단위시간당 기대비용을 최소화하는 최적의 교체정책과 순응적 교체정책에 대하여 설명한다.
오늘날 우리가 사용할 수 있는 정보의 양은 실로 막대하면서도 지속적으로 늘어가고 있는 추세이며, 동시에 데이터들의 신속한 처리에 대한 관심이 늘고 있다. 특히 GIS에서 사용되는 대용량 데이터나 빠른 처리 속도가 요구되는 인증 시스템 데이터와 같은 다양한 종류의 데이터 특성을 고려하여 효율적인 관리를 하는 데이터베이스 관리 시스템을 필요로 하고 있다. 스냅샷 데이터를 갖는 다중 레벨 공간 DBMS는 대용량, 또는 빠른 트랜잭션 처리 속도가 필요한 데이터들을 효율적으로 관리하는 데이터베이스 관리 시스템으로서, 대용량 데이터는 디스크 데이터베이스에서 그리고 빠른 트랜잭션 처리를 요구하는 데이터들은 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에서 관리한다. 메모리 데이터베이스에 저장되는 스냅샷은 상대적으로 더욱 중요한 스냅샷들이 집중적으로 생성되거나 스냅샷이 가진 특성이 변화될 경우, 메모리 데이터베이스 내에서의 저장 가치를 잃을 수가 있다. 따라서 메모리 데이터베이스에 불필요한 스냅샷들이 축적되는 문제를 해결하고 메모리의 이용성과 성능을 보존하기 위해서 효율적으로 스냅샷들을 교체하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 레벨 공간 DBMS에서 질의 패턴을 이용한 효율적인 스냅샷 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 메모리 데이터베이스 내에서 스냅샷에 대한 교체요청이 있을 경우, 메모리 데이터베이스 및 메모리 관리 시스템의 상창을 분석하여 주어진 상황에 대응하는 스냅샷 교체 기법을 수행한다.
데이터 그리드는 대용량의 데이터 어플리케이션 처리를 위해 지리적으로 분산되어 있는 저장 자원을 제공한다. 대용량을 처리해야 하는 데이터 그리드 환경에서는 기존 웹 캐싱 정책이나 가상 메모리 캐쉬 교체 정책과는 다른 파일 교체 정책이 필요하다. LRU(Least Recently Used)나 LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) 같은 기존의 파일 교체 전략은 파일 교체를 위해 추가적인 자원이 필요하거나 미래를 예측해야한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 파일의 크기에 기반하여 파일 교체를 수행하는 SBR-k(Sized-based replacement-k)을 제안한다. 제안된 정책은 불확실한 미래 예측의 부담을 줄이고, 요청된 파일에 대응되는 교체 파일의 개수가 적게 하이 위해 파일 크기를 고려하였다. 성능평가 결과 캐쉬 크기가 작은 경우에 적중률이 비슷하나 캐쉬 크기가 크면 본 논문에서 제시한 정책이 우수함을 보였다.
본 연구에서는 위성기준점의 안테나 교체로 인한 수직위치 변동량을 산출하기 위해 위성기준점의 데이터처리에 의해 산출된 좌표를 이용하는 방법을 사용하였다. 이를 위해 안테나 교체 전과 후의 위성기준점의 데이터를 정밀하게 처리하여 높이좌표를 산출하고, 안테나 교체 전후에 산출된 높이좌표 차이를 계산하는 방법으로 안테나의 수직위치 변동량을 산출하였다. 본 연구에서 산출된 수직위치 변동량을 적용하여 안테나교체 전후의 데이터를 처리한 결과 두 기간동안 산출된 수직좌표의 반복재현성(repeatability)은 평균적으로 7.9mm로 계산되었다. 이는 수직위치 변동량을 적용하지 않은 경우의 23.5mm에 비해 상당히 개선된 결과이며, 안테나의 교체 이전의 데이터처리 결과의 반복재현성과 유사한 수준인 것으로 판단되었다.
최근 모바일 환경에서의 P2P 협력적인 캐싱 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 모바일 P2P 협력적인 캐싱이란 객체를 요청한 피어의 전파 범위 안에 있는 다른 피어들을 찾아 원하는 데이터가 있는지 살펴본 후 원하는 데이터가 주변 피어에 없을 때에만 서버에 요청을 보내는 방식으로 데이터 탐색 성능 개선과 제한된 피어의 저장 공간을 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크 환경에서 이동성을 가진 피어의 저장 공간을 효과적으로 이용하기 위한 객체 크기 기반 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제안하고자 한다. 가까운 위치 좌표를 가진 피어들을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 기반의 모델링 환경에서 객체의 크기에 따른 캐시 교체 정책을 실제 웹 로그 트레이스에 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 교체 정책이 기존의 교체 정책들과 비교하여 더 우수한 성능을 보였다.
최근 저가의 무선 통신 기술의 발달과 고성능 이동 컴퓨팅 장비의 보급에 따라 이동 컴퓨팅 시장이 점차로 확대되면서 이동 컴퓨팅 환경의 제약성에 효율적으로 대처하기 위한 여러 방법이 제안되었고, 캐쉬 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서 이동 호스트의 위치 변화에 따라 이동 호스트의 캐쉬 내에 저장된 데이터의 가치와 의미가 변경되는 것에 기반을 두고, 시간에 따른 사용자의 이동성과 데이터의 공간 속성을 효과적으로 지원하는 캐쉬 교체 방법으로 CR_LOC와 CR_REG가 제안되었다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경 하에서 데이터의 공간 속성을 고려한 캐쉬 교체를 수행할 때 캐쉬 적중률에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석하고 이에 대한 성능평가를 수행한다. 이를 바탕으로 서로 다른 조건의 이동 호스트 각각에 대한 최적의 캐쉬 교체를 수행하기 위한 캐쉬 교체 선택 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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