하드 디스크는 25년 이상 절대적인 데이터 저장장치이었다. 하지만, 최근에는 하드디스크에 플래시 메모리를 융합한 하이브리드 시스템이 차세대 주요 저장 시스템으로 각광받고 있다. 하이브리드 디스크는 향상된 데이터입출력과, 전력 감소와 부팅 시간 단축 등의 장점으로 주요 데이터베이스로 충분한 능력을 보이고 있다. 그러나 기존의 디스크 기반의 B-Tree 계열의 인덱스 관리 방법은 하이브리드 디스크에 적합하지 않으므로, 개선되어야 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 비하여 낮은 처리 성능을 가지는 하드 디스크의 단점을 보완한 플래시 노드 캐싱기반의 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 하드 디스크 접근 부하를 줄이기 위하여, 유휴중인 리프 노드의 여유공간을 이용하여 데이터를 캐싱하여, 입출력 성능을 개선한다. 성능평가 결과로서 본 기법이 기존의 기법보다 개선되었음을 입증하였다.
트랜스코딩은 서비스 품질(QoS)에 따른 VoD 서비스를 제공하기 위해 필요한 기본 기술 중 하나이지만, CPU 자원이 많이 필요하다는 단점을 가진다. 트랜스코딩 프록시는 멀티미디어 데이터를 트랜스코딩 할 뿐만 아니라 미래의 사용에 대비하기 위해 캐싱도 할 수 있는 프록시 서버이다. 본 논문에서는 트랜스코딩 프록시에서 서비스 품질을 낮춤으로써 트랜스코딩 부하를 줄이는 서비스 정책을 제안한다. 서비스 품질과 시스템 부하는 tradeoff 관계에 있기 때문에, 사용자가 요청한 품질보다 낮은 서비스 품질을 제공함으로써, 트랜스코딩 프록시는 보다 많은 사용자에게 서비스를 제공할 수 있다.
최근 모바일 컴퓨터를 사용한 온라인 금융 거래, 온라인 쇼핑과 같은 e-비즈니스가 널리 확산되고 있다. 대부분의 모바일 컴퓨터는 데이터 저장을 위해 NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치를 사용한다. 플래시 메모리 저장장치는 그 내부에 Flash Translation Layer(FTL)이라는 소프트웨어가 사용되고 있다. FTL은 파일 시스템으로부터 요청되는 논리 주소를 플래시 메모리의 물리 주소로 변환하며 이를 위하여 사상 테이블을 사용한다. 기존 FTL은 매우 큰 주소 사상 테이블을 RAM에 유지해야 하는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 사상 테이블의 캐싱 기법을 제안하였다. 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해 제안한 사상 테이블 캐싱 기법은 공간 비용을 대폭 줄이고 시간 비용은 크게 증가하지 않음을 알 수 있었다. 특히, e-비즈니스 환경의 온라인 트랜잭션 워크로드에서 많은 공간 비용 절감 효과를 보였다.
본 논문은 모바일 디바이스에 GML을 효율적으로 공급하고 가시화하기 위한 맵 분할 및 캐싱 기법을 제안하고, 이를 적용한 GridGML을 구현한다. GridGML은 GML의 가장 큰 단점인 가중성을 극복하기 위해 GML 속성들 중 맵 가시화 핵심 부분만을 추출 및 클래스 객체로 경량화 한다. GridGML은 모바일 디바이스에 실시간으로 맵을 공급하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화 하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스에서 표현하는 영역에 따라 4개의 가시영역으로 재분할 및 가시화를 한다. 또한, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 맵의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 맵의 객체 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 맵 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다.
최근 소셜 네트워크, 비디오 스트리밍 등 이동통신망 환경에서 즐길 수 있는 서비스가 종류가 점점 증가함에 따라, 모바일 사용자(MU : Mobile User)는 이동통신 데이터를 소모하여 원하는 콘텐츠에 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 하지만 이동통신 환경 아래서, 모바일 사용자는 콘텐츠를 즐기기 위해 네트워크 서비스 제공자(SP : Service Provider)에게 높은 이동통신 데이터 요금을 내야한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 소개된 '데이터 스폰서(data sponsor)'기법은 모바일 사용자의 콘텐츠 접근성을 높이는 획기적인 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 서비스 제공자와 콘텐츠 제공자를 리더 그룹, 모바일 사용자를 추종자 그룹으로 하는 슈타켈버그 게임을 통해 최적의 요금 할인율을 결정짓는 알고리즘을 제안한다. 또한 모바일 사용자의 콘텐츠에 대한 접근성을 더욱 높이기 위해, 모바일 사용자에게 높은 인기가 있는 콘텐츠를 엣지 서버에 캐싱하는 엣지 캐싱을 게임이론의 다대다 매칭 게임을 통해 설계하는 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 데이터 스폰서 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 제공자들의 콘텐츠 소모에 대한 수익률 측면에서 6~11% 가량의 우위를 보였으며, 엣지 캐싱의 유무에 따라 콘텐츠 제공자의 수익률이 12% 향상됨을 확인하였다.
워크플로우 시스템의 핵심을 이루고 있는 엔진의 효율성을 극대화 시키기 위하여, 워크플로우 시스템 엔진 안에서 운용되는 데이터의 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 워크를로우 시스템에서 운용되는 각 시스템 데이터의 특징을 고찰 한 후, 일반적으로 사용하는 데이터 베이스 시스템 호출을 통해 데이터를 관리하는 방법을 보완 할 수 있는 방법을 제시한다. 그 방법으로 각 시스템 데이터가 가지고 있는 특성에 맞추어 기존의 데이터 베이스 호출을 통한 방법에 메모리에 데이터를 로드시켜 공용적으로 사용하는 방법을 더해 시스템 데이터를 관리하는 방법을 기술한다.
중개기 기반 정보 통합 시스템은 서로 다른 지역 정보 시스템의 유연한 통합을 지원하나, 질의 처리시 최적화 측면과 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면에는 그리 큰 비중을 두지 않았다. 이러한 점을 개선하기 위해 제안된 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리시 최적화 측면을 위해 질의 캐싱을 사용하며, 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리를 사용한다. 이 시스템은 분산된 이기종의 비즈니스 정보 시스템들을 논리적으로 통합하여 사용자가 필요로 하는 통합된 정보를 웹 기반으로 제공한다. 이러한 시스템을 시스템 재사용성의 향상과 유지보수의 용이함을 위해 계층적 패턴을 사용하여 3계층 표현 방식 아키텍처로 표현하였고, 3계층 아키텍처의 핵심 요소들의 기능성과 흐름을 효과적으로 표현하기 위하여 UML 방법론을 확장한 EPEM 방법론을 이용하여 설계하였다. 또한 제안한 시스템의 구체적인 한 예로서, 공급망 관리 도메인에 적용하여 웹 기반으로 구현하였다. 따라서 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리 속도 향상을 위해 질의 함수 관리기와 질의 함수 저장소를 통하여 질의 캐싱 기능을 제공하였고, 의미 이질성 해결을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리와 스키마 레파지토리를 이용함으로써 스키마 이질성과 데이터 이질성을 해결하였다.
VOD 서비스 시스템에서의 시간 지연을 줄이기 위하여 캐싱 기능을 갖는 프록시 서버를 이용한 DAVIC VOD 서비스 제공 방식을 제안한다. 프록시 서버는 서비스 제공자와 사용자 사이에 위치하며 서비스 제공자가 보유한 일부 프로그램을 캐싱하여 사용자에게 제공한다. 프록시 서버를 사용하면 서비스 제공자와 네트워크의 부하를 줄일 수있다. 프록시 서버의 동작은 요구된 프로그램이 자신의 디스크에 있는 경우와 없는 경우로 구분된다. 첫번째 경우 프록시 서버가 서비스를 제공하고 두번째 경우는 서비스 제공자로 부터 프로그램을 수신하여 사용자에게 제공하고 동시에 자신의 디스크에 저장하여 캐싱한다. 프록시 서버의 저장공간이 부족하면 캐시 대치 알고리즘을 수행한다. 캐시 대치 알고리즘으로 잘 알려진 LRU. LFU, FIFO중에서 제안한 프록시 서버에 가장 효과적인 방식이 LFU 방법을 이용하는 것이 3개중 가장 효과적임을 시뮬레이션을 이용하여 보였다.
월드 와이드 웹에서 사용자의 요청에 대한 웹 서버의 신속하고 정확한 서비스는 매우 중요하다. 그러나 최근에 는 인터넷 사용자의 급속한 증가로 인하여 신속한 서비스가 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 웹 캐싱이 사용되고 있다. 분산 웹 캐싱의 성능은 히트 율에 의해서 결정되며 히트 율은 메모리 사이즈, 서버의 처리속도, 로드밸런싱 등의 영향을 받는다. 기존의 로드밸런싱은 주로 현재의 시스템 상태를 기준으로 실시하고 있으나, 미래에 발생할 서비스를 예측하는 방법을 이용하여 로드밸런싱을 실시함으로써 히트 율의 향상이 가능하다. 본 연i레서는 웹 서버 또는 프록시에 요청하는 가장 빈번한 hot spot을 예측하구 예측된 hot spot을 공유하고 있는 프록시에 미리 패치함으로써 프록시의 활용을 개선하는 Hot Spot Prediction Method (HSPM)을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 기존의 consistent hashing보다 로드밸런싱, 히트 율 측면에서 우수함을 확인하였다.
최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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