대부분의 웹 캐싱 관련 연구들은 객체적중률의 향상과 캐싱 비용의 절감을 중심으로 이루어졌다. 하지만, 웹 객체 참조의 확률분포특성은 웹 캐싱 기법들의 성능을 감소시키는 중대한 원인이 되고 있다. 따라서 웹 캐싱의 성능을 향상시키기 위해서는 객체 참조의 확률 분포특성을 기반으로 한 캐싱 능력 향상에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 객체 참조의 확률분포특성 기반의 적응성을 가진 새로운 웹 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 제안기법의 성능 향상을 확인하였다.
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.
최근 모바일 멀티미디어 콘텐츠 서비스 이용의 폭발적인 증가로 인하여 급증하는 트래픽을 효율적으로 처리하기 위한 콘텐츠 중심 네트워크에 대한 연구가 국내외적으로 활발하게 진행 중이다. 콘텐츠 중심 네트워크는 호스트 중심에서 벗어나 콘텐츠 자체를 중심으로 하는 네트워크 방식이다. CCN은 on-path 캐싱을 지원하여 콘텐츠를 효율적으로 배포할 수 있다. 하지만, on-path 캐싱의 경우 인기도가 높은 콘텐츠의 캐싱 확률이 높아 저장소를 효율적으로 사용하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 캐싱의 효율 및 저장소의 효율적인 사용이 가능한 다양한 캐싱 기법에 관한 연구들 분석한다.
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.
본 논문에서는 디바이스 캐싱 네트워크에서 다양한 퀄리티의 콘텐츠를 캐싱하는 기술을 제안한다. 하나의 파일을 온전히 캐싱하는 기존 기술들과 다르게, 저자는 콘텐츠의 일부 조각을 캐싱하는 것을 허용하였고, 사용자가 스스로 캐시 히트를 달성할 수 있는 경우를 고려하였다. 캐싱하는 콘텐츠의 퀄리티와 캐시 히트율 간의 트레이드오프를 분석하고, 사용자가 소비하는 콘텐츠의 기대 퀄리티를 최대화하는 디바이스 캐싱 기법을 제안한다. 퀄리티와 파일 크기의 관계 파라미터에 따라 볼록 최적화 문제와 DC programming 문제 두 가지 방식으로 나누어서 캐싱 문제를 풀어냈다. 퀄리티 증가 폭에 비해 파일 크기가 더 빠르게 증가하면, 인기도에 따라 캐싱할 콘텐츠의 부분 조각이 점차 증가하는 반면, 파일 크기가 더 느리게 증가하면, 일부 인기도가 높은 콘텐츠는 전체를 캐싱하고 그렇지 않은 콘텐츠는 아예 캐싱하지 않는 결과를 낸다.
웹 트래픽의 중가에 따라, 사용자에게 제공되는 웹 객체의 지연이 증가하고 있다. 웹 캐싱 웹 기반 시스템의 성능을 향상시키는 하나의 방법이며, 캐시 저장영역의 효율적인 관리를 위한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 웹의 성능을 평가하는 중요한 척도는 사용자가 원하는 웹 객체를 제공하는 속도라 할 수 있다. 또한 웹 캐싱의 중요한 이슈는 웹 객체의 효율적인 관리를 통한 캐싱 시스템의 효율 향상이다. 이를 위한 해결책은 웹 객체의 이질성을 고려한 캐싱 전략을 세우는 것이다. 본 연구에서는 멀티미디어 객체 처리의 성능 항상을 위한 웹 캐싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 멀티미디어 객체의 이질성을 기반으로 하고 있으며, 멀티미디어 객체의 캐싱 효율을 높여 캐싱 시스템의 성능을 높이고자 하는 것이다. 또한 실험에서 제안 시스템의 성능 분석을 통해 캐싱 시스템의 성능 향상을 검증하였다.
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.
Gnutella Protocol기반 네트워크에서 상호간 통신 및 검색과 응답과정에서 릴레이와 브로드캐스팅 되는 Query메시지들로 인해 많은 통신 부하를 초래한다. 또한 멀티 홉을 통한 질의 응답과정의 통신 오버헤드로 인해 통신 효율성이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 Zipf's law 을 기반으로 한 검색어 캐싱기법을 통해, 검색어 및 검색된 응답 문자열의 빈도수와 랭킹, 그리고 검색된 파일의 크기와의 상관 관계를 얻어 캐싱 정책을 수립하고. 이에 따라 캐싱함과 동시에 캐싱정책을 이웃 peer에게 전과함으로써 전체적인 네트웍에서의 P2P응용 성능을 향상시킬 수 있는 캐싱 기법을 제안한다.
본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.269-285
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2011
이동 애드-혹 망에서 자주 액세스되는 데이터의 캐싱은 데이터 액세스 성능 및 가용성을 향상시킬 수 있는 잠재적 기술이다. 다수의 클라이언트들 간의 캐시된 데이터의 공유와 협동을 허용하는 협력 캐싱은 캐싱 기술의 잠재력을 더 향상시킬 수 있다. 이 논문에서, 우리는 이동 애드-혹 망을 위한 클러스터 기반 퍼지 협력 캐싱 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법의 성능은 분석적 모델을 통해 평가하고, 그것의 성능을 다른 모바일 협력 캐싱 방법과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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