기존 푸시 기술의 제품들이 가지는 상호 운용성을 해결하기 위한 CORBA 기반의 푸시 에이전트 모델(CPAM: CORBA-based Push Agen Model)은 사용자 요구에 적합한 정보만을 수집한 후 이를 사용자에게 전송하여주는 에이전트 프레임웍(Framework)이다. 이러한 푸시 에이전트는 푸시 에이전트 서버가 제공하는 정보의 양과 종류, 그리고 이를 이용하는 동시 사용자 수가 증가함에 다라 서버 시스템의 과부하 및 네트워크 트래픽의 증가가 초래된다. 이를 위해 본 논문에서는 푸시 에이전트 모델에 캐싱 기법을 적용함으로써 자주 요청되어지는 동일한 데이터에 대한 서버 시스템의 과부하를 감소시키도록 한다. 또한 클라이언트 푸시 에이전트의 상태 정보와 주제 분류에 따른 검색 키워드를 포함하고 있는 사용자 프로파일을 통해 효율적인 캐쉬 메모리 접근을 제공하도록 한다.
그리드 자원관리 시스템은 사용자로 하여금 지역적으로 분산된 고성능의 자원들을 사용하여 단일자원으로서는 계산할 수 없는 커다란 계산을 가능하게 하는 컷을 목표로 한다. 이를 위해서 사용자에 대한 인증. 사용자 프로그램 분배 및 실행, 작업 모니터링 등 자원을 할당하기 위한 기능들을 제공해야 한다. 특히 자원의 사용에 있어서 자율적이고 안전한 방법으로 접근할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 이러한 요구를 고려하여 본 논문에서는 기존의 자원 할당 시스템보다 사용자에게 편리하고 효율적인 그리드 자원관리 시스템을 제안한다. 고안된 시스템은 원격의 계산 자원에서 실행되는 큐에 대안 사본을 클라이언트에 관리함으로써 작업의 관리 및 재실행에 있어서 효율을 높일 수 있게 하였고, 사용된 큐를 캐싱함으로써 자원할당 과정에서 탐색과정을 줄일 수 있도록 하였다.
본 논문은 클라이언트 버퍼 확장 기법과 프록시 프리픽스 캐싱을 응용하여 기존의 패칭 기법의 성능을 향상시키기 위한 새로운 패칭 기법을 제안한다. 제안된 기법은 프록시에서 비디오의 프리픽스를 캐싱하여 패칭 윈도우 크기를 확장한다. 또한 클라이언트의 버퍼로 부터 오버플로우된 스트림을 공유하고 저장하기 위해 프록시 버퍼를 통해 클라이언트의 버퍼 공간을 확장한다. 프록시에서 프리픽스와 패칭 윈도우 크기가 확장되므로 기존의 패칭 기법보다 서버의 대역폭 요구량이 현저히 줄어들게 된다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 서버의 대역폭 요구량을 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 실제 모바일 환경에서의 멀티미디어 컨텐츠의 요청 패턴을 분석하고 그 결과를 반영한 캐싱 알고리즘을 제안한다. 로그 데이터를 분석한 결과 컨텐츠의 연속적인 요청이 매우 짧은 시간 동안 이루어지는 시간적인 특성을 발견했으며, 컨텐츠의 다른 버전 사이의 요청 시간이 짧음을 통해서 버전별 컨텐츠의 요청이 응집되어 나타남을 확인했다. 제안된 알고리즘에서는 시간적인 특성과 컨텐츠의 인기도 특성을 반영하기 위해 측정 시간 윈도우 내에서 컨텐츠의 요청 횟수를 측정하고, 요청 횟수의 임계값 이상의 컨텐츠에 대해서 유지 시간 단위만큼의 컨텐츠 만료 시간을 정한다. 또한 공간적인 특성을 이용하여 컨텐츠가 캐시에서 제거될 때, 만료시간이 지난 컨텐츠의 다른 버전을 동시에 캐시에서 제거하는 방법을 사용한다 실험 결과 캐시의 크기가 작은 경우 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 $1-5\%$ 정도 성능향상을 보였다.
인터넷의 급속한 발전과 컴퓨터 성능의 발달로 많은 사용자들은 네트워크를 통해 정보를 획득하고 이용하고 있다. 이에 따라 사용자의 요구도 빠르게 증가하고 있으며, 이러한 사용자 요구를 해결하기 위해 액티브 네트워크와 같은 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 액티브 네트워크란 라우터나 스위치가 프로그램 실행 능력을 가지고 있어서 프로그램을 포함하고 있거나 중간 노드의 프로그램을 실행하도록 하는 패킷을 다양하고 유동적으로 처리할 수 있는 환경을 말한다. 이러한 액티브 네트워크의 중간 노드(Active Node)는 단순한 패킷 전달(forwarding) 기능 이외에 사용자의 실행 코드를 저장하고, 처리할 수 있는 기능을 가지고 있다. 따라서 액티브 노드에서 패킷을 실행하기 위해서는 각 패킷을 처리하는데 필요한 실행 코드가 요구되고, 이러한 실행 코드는 이전의 액티브 노드나 코드 서버에 요청함으로써 얻을 수 있다. 하지만 이러한 실행 코드를 이전 액티브 노드나 코드 서버에서 가져오게 되면 실행코드가 전달될 때까지의 시간지연이 발생하므로 사용되었던 실행 코드를 액티브 노드의 캐시에 저장하여 코드의 실행 속도를 증가 시킬 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 액티브 노드 상에 실행 코드를 효율적으로 캐시 함으로써 실행코드 요청의 횟수를 줄이고 패킷 처리 속도를 향상시킬 수 있는 캐싱 기법을 제안하였다.
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.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경 내에서 많은 IT 기업들이 그동안에 쌓아두었던 소프트웨어, 하드웨어 기술력을 바탕으로 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 데 필요한 IT 인프라 구축에 힘쓰고 있는 시점에서 경쟁력이 심화되고 있다. 그렇기 때문에 대용량의 데이터를 사용자에게 고속으로 제공할 수 있는 방안을 연구하는 것이 클라우드 컴퓨팅 환경에서 대두되고 있는 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 HSS(Hybrid Storage System) 내부 소프트웨어 시스템 설계 기법에 고속 캐싱을 접목시켜 사용자에게 고속으로 데이터를 제공하는 방안을 제시하였다.
최근 초연결화를 근간으로 한 스마트 홈 구성을 위해 스마트 홈 내부에 센서를 탑재한 디바이스가 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 사용하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생함에 따라 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속적으로 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시간에 빈번한 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 기계학습 기반 캐싱 시스템을 설계하였다.
응용프로그램의 응답성을 향상시키기 위해서는 저장장치 시스템의 데이터 처리 능력이 중요하다. 한편, 차세대 메모리(NVDIMM)는 DRAM과 SSD 중간 정도의 성능 특성과 저장 용량을 갖는다. NVDIMM을 저장장치의 캐시로 사용함으로써 메모리와 저장장치의 격차는 많이 줄게 된다. 본 논문에서는 경량의 재사용 거리 측정 기법을 이용하여 효율적으로 디스크를 캐싱하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 경량의 재사용 거리 측정 기법을 바탕으로 계산된 CFD(Computational Fluid Dynamics)값에 따라 디스크 캐시에 해당 데이터 적재 여부를 결정한다. 결과적으로 제안 기법을 적용한 디스크 캐시를 운용함에 따라 캐시의 히트율을 향상시켰다.
본 논문은 기존의 XIP 기법에서 발생할 수 있는 메모리 접근 성능저하를 해결하기 위한 동적 XIP 기법을 제안하였다. 동적 XIP 기법은 상대적으로 성능저하가 적을 것으로 예상되는 코드 페이지들을 동적으로 선택하여 XIP 영역으로 설정하고, 성능저하가 크게 나타날 것으로 예상되는 코드 페이지들을 램 캐시에 캐싱하여 성능을 향상시킨다. 본 논문은 램 캐시를 관리하기 위해 MIN 캐시 알고리즘 및 메모리 접근 비용을 고려한 오프라인 캐시 알고리즘과, 페이지 접근에 대한 최신성(Recency) 및 슬라이딩 윈도우에 저장된 페이지 접근 기록에 기반하여 메모리 접근 비용을 예측하는 온라인 캐시 알고리즘, 온라인 캐시 알고리즘의 램 캐싱 판단의 정확성을 높이는 기법을 제안하였다. 본 논문은 온·오프라인 알고리즘의 성능비교를 위해 시뮬레이터를 통해 성능을 평가하였고, 유용성을 시험하기 위해 온라인 알고리즘을 리눅스를 기반으로 구현하여 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 동적 XIP는 실제 구현한 환경에서 실험한 결과, 작은 크기의 캐시를 사용하고도 수행시간에서는 최대 27%, 에너지 소모량에서는 최대 24%의 성능이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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