최근 소셜 미디어와 모바일 장비들의 발달로 인해 그래프 데이터들이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이와 함께 대용량 그래프 데이터 처리 과정에서 입출력 비용을 감소시키기 위한 캐싱 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 토폴로지의 특징인 그래프의 연결성과 과거의 서브 그래프 사용 이력을 고려하여 다중 계층 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 캐시를 Used Data Cache와 Prefetched Cache로 구분한다. Used Data Cache는 자주 사용되는 서브 그래프 패턴에 따라 가중치를 부여하여 데이터를 캐싱하고 Prefetched Cache는 사용되지는 않았지만 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용될 가능성이 높은 데이터를 캐싱한다. 그래프 패턴을 추출하기 위해 과거의 이력 정보를 활용하여 패턴을 추출하였다. 자주 사용되는 서브 그래프들이 다시 사용될 것을 예측하여 가중치를 부여하여 캐싱한다. 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용 될 것을 예측하여 캐싱한다. 각각의 캐시에 캐싱된 데이터들을 관리하고 메모리가 가득 찰 경우 사용될 가능성이 낮은 데이터와 새로운 데이터를 교체하는 전략을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 캐싱 기법이 기존의 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 효율적인 동적 컨텐츠 출판을 지원하는 XML 기반 웹 컨텐츠 관리 시스템인 EasyCM을 설계하였다. EasyCM은 효율적인 동적 웹 컨텐츠 출판을 지원하기 위해 XML 기반의 컨텐츠 관리 시스템의 출판에서 필요한 컨텐츠저장소로부터 XDL 객체의 추출과 XSLT를 이용한 HTML 변환의 추가적인 처리과정을 전처리하여 컨텐츠 컴포넌트를 생성하고 사용자 요청시 컨텐츠 컴포넌트를 최종 웹 페이지로 조립하여 출판함으로써 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰다. 또한 EasyCM의 성능을 향상시키기 위해서 기반 데이터와 동적 컨텐츠 컴포넌트간의 종속정보를 Dependency Map으로 유지하여 동적 컨텐츠 캐싱을 지원한다. 이를 위해서 EasyCM은 XML 출판 프레임워크인 Cocoon2를 기반으로 하고, 동적 컨텐츠 캐싱이 가능하도록 Cocoon2의 캐싱 구조를 화장하였다. 본 논문에서 설계한 확장된 캐싱 시스템은 캐싱된 컨텐츠의 효율적인 갱신을 지원하기 위하여 동적 컨텐츠의 특성에 따른 두 가지 갱신 유형, 즉 즉시갱신과 지연갱신을 지원한다.
모바일 Device-to-Device(D2D) 캐싱 네트워크는 다수의 모바일 사용자들 사이에서 인기 있는 멀티미디어 콘텐츠들을 사전에 캐싱 서버 단말 (CSD: Caching Server Device)들에 분산 저장한 후 네트워크 인프라를 거치지 않고 사용자들에게 직접 데이터를 전송할 수 있다. 이를 통해서 유선 트래픽과 서비스 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 D2D 캐싱 네트워크에서 모바일 사용자가 요구하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 활용하여 네트워크의 전송 효율을 높일 수 있는 효율적인 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 모바일 사용자가 전송 받기를 희망하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 채널 이득에 따라서 정렬하여 최적의 CSD 조합을 선택함으로써 기존의 Brute-force 탐색 기반의 최적 방식 대비 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있으며, Blanket 전송 방식과 Opportunistic 전송 방식 대비 높은 네트워크 전송 효율을 얻을 수 있다.
모바일 데이터의 사용이 늘어나면서 특히 비디오 콘텐츠가 차지하는 비중이 가파르게 증가하고 있다. 모바일 사용자가 지리적으로 원거리에 위치한 클라우드 서버를 통해 데이터를 전달받으면서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 사용자와 지리적으로 가까운 엣지 서버에 미리 데이터를 캐싱하는 방법이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크 환경에서 지연 오프로딩 스킴(delayed offloading scheme)을 적용해 모바일 사용자에게 효과적으로 콘텐츠 파일을 제공하기 위한 SBS 캐싱 기법을 제안하였다. 지연 오프로딩 스킴에서 Macro Base Station(MBS)보다 Small Cell Base Station(SBS)으로부터 데이터를 다운받는 경우 더 적은 비용을 요구하기 때문에 MBS로부터 전송받는 데이터 크기를 최소화하는 것을 목표로 하였다. 모바일 사용자의 이동 경로 확률과 콘텐츠 파일의 인기도를 사용해 SBS에 캐싱할 콘텐츠 파일과 그 크기를 결정하고 SBS의 서비스 범위가 중복되는 것을 고려해 콘텐츠 파일을 재배치하는 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 다른 알고리즘보다 MBS로부터 다운받는 데이터 크기를 줄일 수 있다는 것을 증명하였다.
무선 통신 기술과 휴대형 정보 장치의 발달로 등장한 이동 컴퓨팅 환경(Mobile Computing Environment)은 사용자가 랩탑이나 PDA와 같은 휴대 가능한 장비를 이용해서 사용자의 물리적인 위치나 이동에 상관없이 무선 통신을 이용해서 서버 혹은 다른 컴퓨터의 자원과 함께 작업하는 것을 말한다. 최근 이동 컴퓨팅 환경에서 보편적인 형태가 되고 있는 위치 의존 질의(Location Dependent Query)는 위치에 의존하는 데이타를 처리하는 질의이다 위치 의존 질의는 질의의 결과를 만들어 내는 중요한 척도가 위치이다. 위치 의존 질의를 효과적으로 지원하기 위해서는 이동 호스트의 캐싱 정책과 셀을 담당하는 지구국의 브로드캐스팅 정책이 중요하다. 적절한 캐싱 정책과 브로드캐스팅 정책을 정하기 위해서는 사용자의 이동과 데이타의 공간 속성을 고려해야 한다. 도심에서는 사용자가 도로를 따라서 이동하고 데이타가 도로에 인접해서 위치한다 이런 특징을 가지는 도심에서 이동 호스트의 현재 위치에서 가장 가까운 곳은 직선 거리로 가장 가까운 곳이 아니라 이동 거리가 가장 짧은 곳이다. 따라서, 이전에 행해졌던 연구에서 사용한 직선거리는 도심에 적합하지 않다. 직선 거리(Euclidean Distance)를 사용하면 이동 호스트의 이동 거리를 계산하기 위해서 피타고라스 정리를 이용해서 비슷하게 예상할 수 있지만, 실제 이동거리는 다양한 값이 나을 수 있기 때문에 적합하지 않다 본 논문에서는 도심의 특성을 반영한 브로드캐스팅/캐싱 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 호스트가 도심의 위치 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다.
최근 인터넷 멀티미디어 서비스의 폭발적인 증가에 따라 급증하는 데이터 트래픽을 효율적으로 전송하기 위한 콘텐츠 중심 네트워크에 대한 연구가 국내외적으로 활발하다. 콘텐츠 중심 네트워크는 기존의 호스트 중심의 전송방식에서 벗어나 콘텐츠를 중심으로 데이터 트래픽을 전송하는 네트워킹 방법이다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션과 달리 수리적인 접근 방법을 이용하여 두 개 라우터로 구성된 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱 성능을 분석한다. 통신 네트워크의 확률적 상황을 고려하여 라우터가 두 개인 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱시스템을 이차원의 연속시간 마코프체인으로 모형화한다. 전이율행렬의 구조를 분석하여 캐싱 성능치의 수치해를 유도하고 다양한 수치 예제를 제시한다.
기하급수적으로 증가하는 인터넷 트래픽(traffic)의 대처방안으로 캐시 일관성 유지, 캐싱 알고리즘 등 웹 캐싱에 대한 연구가 끊임없이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽의 양을 줄이기 위해 다중의 캐시 서버를 설계하였다. 다중의 캐시 서버는 단일 캐시 서버를 사용할 때 발생하는 웹 서버의 부하를 감소시켜 네트웍 트래픽의 양을 줄여준다. 또한 다중의 캐시는 라우터, 디스크, 메모리 같은 하드웨어의 비용을 절감할 수 있어 경제적인 측면에서도 효율적이다.
안드로이드 운영체제에서 앱과 시스템의 성능을 향상시키기 위해 효율적인 메모리 관리가 요구된다. 기존 연구는 앱 단위로 메모리를 관리하였으나 앱이 사용하는 이미지, 동영상과 같은 리소스를 저장하는 메모리 공간인 앱 리소스 캐시에 대한 분석이 없었다. 본 논문은 앱 리소스 캐시의 구조, 리소스 캐싱의 동작을 분석하고, 빈번히 접근되는 리소스의 캐싱이 앱과 시스템 성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.
P2P 웹 캐싱 기술은 자신의 로컬 캐시에서 원하는 웹 객체를 찾지 못한 경우, 중앙 서버나 프락시 서버로부터 웹 객체를 받기 전에 P2P 네트워크에 참여하는 이웃으로부터 웹 객체를 받음으로써 기존의 서버-클라이언트 방식을 탈피하여 중앙 서버의 고장에 영향을 적게 받고, 중앙 서버로의 과도한 부하를 막아준다. 기존의 많은 P2P 웹 캐싱 시스템은 피어의 로컬 캐시 교체 정책으로 LRU기법을 사용한다. 하지만 이는 P2P 환경을 고려하지 않는 단순한 정책이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 환경을 고려한 디렉토리 기반의 웹 캐싱 시스템을 통해서 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제시하고 실제 웹 로그 트레이스로 시뮬레이션을 하여, 제안하는 교체 정책이 효과가 있음을 기술한다.
본 연구에서는 멀티미디어 객체 처리의 성능 향상을 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 시스템의 성능 향상을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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