애드혹 네트워크 상의 노드들이 서로의 분산된 데이터를 주고 받는 어플리케이션은 멀티 홉 무선 통신의 오버헤드로 인하여 효율성이 떨어진다. 이것을 극복하기 위해서 본 논문은 이웃 캐싱기법을 제안하고, 이 방법이 노드들의 독립적인 캐싱 방법보다 효율적이라는 것을 보이고 있다. 이웃 캐싱은 쉬고 있는 이웃 노드의 저장 공간을 잠시 빌려 봄으로써 캐싱 공간을 확대하고 먼 거리에서 데이터를 가져오는 멀티 홉 무선 통신의 단점을 극복하는 방법이다. 이와 항껜 본 논문에서는 이웃 캐싱을 할 때 노드들 중에서 최적의 이웃 노드를 선별해 내는 우선순위에 근거한 예측기법을 제안하였다. 우선순위에 근거한 예측 기법을 통해 데이터가 가장 오랫동안 보관될 가능성이 높은 이웃 노드를 선별해내고 우선순위가 낮은 데이터를 이웃 캐싱 하지 않을 수 있어서 이웃 캐싱의 효율성을 높일 수 있다.
무선 모바일 프록시 캐싱 구조에서 캐싱 교체로 인한 손실은 스트리밍 QoS에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 캐싱 교체 과정에서 발생하는 손실을 최소화하기 위하여 유사도 기반의 캐싱 손실 최소화 기법 SCLM(Similarity-based Caching Loss Minimization)을 제안한다. 제안된 기법은 객체 세그먼트를 분할 한 후 유사도 관계를 수행한다. 유사도 관계가 수행된 세그먼트들은 SRT (Similarity Relation Tree)가 생성되고 유사도가 측정된다. 유사도는 적합성 피드백을 결정하는 중요한 척도로서 적합성을 만족한 세그먼트들은 캐싱 교체를 위해 캐시 블록에 저장한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 prefix 캐싱 기법, segment 캐싱 기법, 그리고 bps 캐싱 기법에 비해서 캐싱 시작 지연 제어율, 캐시 처리율, 그리고 캐시 응답율의 QoS가 효율적임을 보인다.
무선 어플리케이션 서비스 시스템 구축시 가장 중요한 역할을 담당하는 장비는 WAP(Wireless Application Protocol) 프록시 서버이다 WAP 프록시 서버는 WAP 프로토콜과 인터넷 TCP/IP 프로토콜을 중간에서 변환해 주는 역할을 한다. 따라서, 무선 단말기로부터 요청은 WAP 프록시 서버를 통해 유선망의 서버로 보내지게 되고, 서버로부터 보내진 무선 콘텐츠는 다시 WAP 프록시 서버를 통해 무선 단말기로 전해진다. 이때, 무선 컨텐츠가 WAP 프록시 서버에 캐싱된다면, 동일한 무선 콘텐츠 요청시, 유선망을 거치지 않고도 WAP 프록시 서버에서 무선 컨텐츠를 서비스 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 WAP 프록시 서버에 캐싱 기능을 추가하여, 그 성능을 분석하였다. 성능 측정을 위해 C와 서블릿으로 측정 모듈을 작성 했으며, 웹 브라우저를 통해 실시간으로 측정 결과를 확인 가능하도록 하였다.
현대 사회에서 무선 인터넷의 활용 분야가 날로 확대되어 가고 있으나 낮은 대역폭, 단말기 해상도의 다양성 등의 여러 가지 근본적인 문제들을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무선인터넷 프록시 서버를 사용하며, 데이터에 대한 압축과 캐싱 방법을 사용한다. 캐싱 관점에서 해시의 사용은 캐시의 히트율(Hit ratio)을 높이며, 캐시간 협동성(Cooperative Caching)도 가지게 한다. 그러나 기존의 해시기반 스케줄링 알고리즘에서 사용자의 요청이 균등하게 분배되지 못하고 일부 서버로 몰리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 해시 테이블을 이용한 라운드로빈 방식과 캐시 이용률을 이용한 스케줄링 방식을 제안하여, 캐시간 협동성과 사용자의 요청을 고르게 분포 시키도륵 하였다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고, 실험결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 향상됨을 확인하였다.
애드혹 네트워크 상의 노드들이 서로의 분산된 데이타를 주고받는 P2P 응용은 멀티 홈 무선 통신의 오버헤드로 인하여 효율성이 떨어진다. 이것을 극복하기 위해서 본 논문은 이웃 캐싱(neighbor caching) 기법을 제안하고, 이 방법이 노드들의 독립적인 캐싱 방법보다 효율적이라는 것을 보이고 있다. 이웃 캐싱 기법은 쉬고 있는 이웃 노드의 저장 공간을 잠시 빌려 씀으로써 캐싱 공간을 확대하고 먼 거리에서 데이타를 가져오는 멀티 홉 무선 통신의 단점을 극복하는 방법이다. 모의 실험의 결과에 따르면 이웃 캐싱은 망의 크기가 커질 때, 노드들의 쉬는 시간이 길 때, 그리고 노드들의 캐시 크기가 작을 때 좋은 성능을 나타낸다. 이와 함께 본 논문에서는 이웃 캐싱을 할 때 로드들 중에서 최적의 이웃 노드를 선별해 내는 우선순위에 근거한 예측기법(ranking based prediction)을 제안하였다. 우선순위에 근거한 예측 기법을 통해 데이타가 가장 오랫동안 보관될 가능성이 높은 이웃 노드를 선별해내고 우선순위가 낮은 데이타를 이웃 캐싱 하지 않을 수 있어서 이웃 캐싱의 효율성을 높일 수 있다. 모의 실험을 통해 이 방법이 노드들의 상황에 따라 이웃 캐싱의 횟수를 적절히 조절하여 성능향상을 가져올 뿐만 아니라 노드들이 분주한 상황에서도 이웃 캐싱이 유연하게 동작하도록 하는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 무선 모바일 애드 혹 네트워크상에서 스트리밍 미디어 서비스 향상을 위한 프록시 기반 캐싱 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 WLAN상에서 미디어 서버와 노드들 간의 통신을 위해 프록시를 사용하며, 프록시는 무선 엑세스 포인터 근처에 설치한다. 그리고 캐싱 최적화가 수행되도록 NFCO(non-full cache optimization)과 CFO(cache full optimization)기법을 제안한다. NFCO와 CFO는 프록시에서 스트리밍이 수행될 때 캐시의 성능을 최적화하기 위해 사용된다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 본 논문에서는 제안된 기법과 서버-중심 스트리밍 기법, 그리고 전송율 왜곡 스트리밍 기법과의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 제안된 기법이 서버-중심 스트리밍 기법과 전송율 왜곡 스트리밍 기법에 비해서 최적화 성능이 우수함을 알게 되었다.
최근 발표에 따르면, 2020년까지 모바일 데이터 트래픽이 현재의 11배까지 증가 될 것으로 예상된다. 그 중 비디오 트래픽이 70%를 차지할 것으로 예상되는 만큼 방대해지는 모바일 비디오 트래픽의 문제를 해결하기 위해서는 비디오 트래픽의 특성을 이해할 필요가 있다. 최근, 인기 있는 유튜브 비디오와 같은 일부 인기 있는 콘텐츠의 반복적인 요청으로 인해 네트워크 트래픽 오버헤드가 많이 발생한다. 만약 콘텐츠 인기도를 알고 인기 있는 콘텐츠를 미리 캐싱 할 수 있는 네트워크 노드를 구성한다면 이용자의 요청에 대해 캐싱 된 콘텐츠를 이용함으로써 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 장치 대 장치 통신, 멀티캐스트, 헬퍼를 통해 비디오 처리량이 기존의 방법보다 약 1.5배에서 2배의 이득이 향상되었다. 또한, 프리픽스 캐싱을 통해 기존의 방법보다 약 0.2배에서 0.5배의 재생 지연이 감소되었다. 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 콘텐츠 인기도를 기반한 캐싱 기술에 대한 최신 연구를 소개 한다.
무선 홈 프록시에서 미디어 객체 세그먼트들에 대한 식별은 캐싱 지연에 중요한 영향을 미치게 되며, 캐싱 지연은 프록시의 성능을 떨어뜨리는 원인을 제공한다. 본 논문에서는 홈 네트워크의 프록시 성능을 향상시키고 미디어 객체 세그먼트들에 대한 캐싱 성능을 향상시키기 위하여 SFSC(Single Fetching Smart Caching)전략과 MFSC(Multi-Fetching Smart Caching)전략을 제안한다. SFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 하나씩 순차적으로 패칭하여 캐싱을 수행하는 기법으로서 보다 빠른 캐시 히트율을 보장해 주는 기법이며, MFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 여러 개씩 block화하여 캐시하는 기법으로서 처리율을 향상시키기 위한 기법이다. 시뮬레이션 결과 SFSC기법은 MFSC기법에 비해서 캐시 히트율과 캐싱 지연이 보다 효율적임을 알 수 있었으며, 반대로 객체 세그먼트에 대한 처리율은 MFSC기법이 SFSC기법에 비해서 보다 효율적임을 알 수 있었다.
현재 무선단말기 보급의 확대와 시간과 공간의 제약을 뛰어넘는 장점으로 무선 인터넷 환경이 급속도로 발전하고 있다. 그러나, 본 논문의 연구 분야인 모바일 지리정보 시스템(Mobile Geographic Information System)에서 무선인터넷을 통하여 실시간 지리 정보를 얻기 위해 사용자의 무선단말기와 서버 사이에 빈번한 데이터 송수신이 이뤄져야 하며 데이터의 빠른 변화를 수용해야 한다. 그러나, 아직 현저히 낮은 대역폭을 가진 채널을 통해 통신하며, 비싼 이용 요금과 오류로 인한 자발적 또는 비자발적 연결 끊김 현상 등은 서비스 제공에 한계를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경의 연구를 통해 연결 끊김 현상에서도 클라이언트의 지속적인 서비스 운영을 위한 비연결 연산으로 의미론적 캐시 기법과 캐시 교체 전략에 대해 알아보며, 본 논문에서는 Layer와 Region을 고려한 의미론적 캐싱 기법을 제안하여 무선 환경에서 동적인 지도서비스를 위한 기법을 제시하였다. 이 연구를 통해 아직 많은 한계를 지닌 무선인터넷 환경에서 지리정보뿐 아니라 위치기반의 다양한 서비스 분야에 응용될 수 있으리라 기대된다.
전통적으로 예상 전송 시간 메트릭을 라우팅으로 사용하는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크는 모바일 유저에게 심각한 지연을 발생한다. 캐시를 갖는 메쉬 라우터를 통해 성능 향상을 기대할 수 있지만, 콘텐츠 인기도, 캐시 비용 및 다운로드 지연을 고려한 캐싱 할당 기법에 대한 연구는 부족하다. 이러한 문제점을 해결하고자 모바일 유저 수의 증가에 따라 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기반 사용자 중심의 캐싱 기법을 제안한다. 또한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘 (일정 교차/변이)을 적용하여 예상 지연 시간을 줄이며 캐시 적중률에 만족하는 최적의 모바일 유저 수를 찾는다. 이는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크를 운영하는 통신 사업자가 다양한 캐싱 비용, 라우터 속도, 콘텐츠 인기도를 고려한 목표 캐시 적중률을 만족할 뿐만 아니라 성능 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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