멀티미디어 스트리밍 서비스의 증가는 인터넷 컨텐츠의 새로운 국면으로 나타나고 있다. 특히, 무선이동통신망에서 증가하는 멀티미디어 응용에 대한 QoS 제공은 무엇보다 중요하다. 멀티미디어 스트림은 일반적으로 인터넷과 무선망의 유실 특성, 지연, 프로토콜 오버헤드로 인해 높은 초기 지연시간을 가진다. 서비스 제공자는 클라이언트 가까이에 있는 프락시에서 자주 액세스 되어지는 멀티미디어 스트림의 초기 세그먼트를 캐슁함으로써 성능을 향상 시킬 수 있다. 프락시는 서버로부터 스트림의 나머지 부분을 요구함과 동시에 클라이언트에 전송을 시작할 수 있다. 본 논문에서는 캐슁 프락시의 성능을 향상시키기 위해 트래픽 기반 캐슁 기법(TSLRU)을 제안한다 TSLRU는 트래픽을 세 종류로 분류하여 캐슁하며, 교체 대상 결정 시 여러 요소(traffic types, recency, frequency, object size)를 반영함으로 써 캐슁 프락시의 성능을 향상 시킨다. 모의실험에서 캐슁 알고리즘은 byte hit rate과 startup latency에서 높은 성능을 보였다.
본 논문은 기존의 Mobile Gate System에서 모바일 웹 서비스를 위해 사용하던 Contents Cache 의 성능을 향상시킴으로 보다 더 빠르게 모바일 웹 서비스를 하는 데 그 목적을 두고 있다. Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지에는 두 요소가 존재함을 알 수 있었다. 하나의 요소는 단지 요청된 DIDL 페이지와 마크-업 종류에만 의존적인 것이었고, 다른 하나의 요소는 요청된 DIDL 페이지, 마크-업 종류, 서비스를 요청한 모바일 장치의 Display 크기, 지원되는 이미지 형식, 지원되는 이미지의 색 심도 수에 각각 의존적이었다. 기존의 Contents Cache는 이렇게 두 요소를 함께 가진 마크-업 페이지 전체를 모두 저장했다. 이는 다른 요소들이 모두 같다 하더라도 하나의 요소가 달라지면 그 요소 때문에 재사용 가능한 요소들까지 Cache 메모리 영역에 중복 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용하지 못하게 하는 문제를 발생시켰다. 이 때문에 동일한 Cache 메모리 크기 하에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장할 수 있었음에도 그렇게 하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지를 두 요소로 나누고 각각을 분류하여 저장하였다. 또한 Cache 내의 데이터와 신규 데이터간의 대체 요구에 응하기 위해 LFU, LRU 두 대체 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해 동일한 Cache 저장 공간 내에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장하게 함으로 더 빠른 속도의 Cache 성능을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다.
대부분의 분산 웹 시스템은 Domain Name System(DNS)을 이용하여 사용자 요청을 분산한다. DNS 기반 부하분산 시스템은 구성하기 쉬운 장점이 있지만, 주소 캐싱 매커니즘에 의해 서버들 사이의 부하 불균형이 발생한다. 또한, 서버의 상태를 파악하기 위해서 DNS의 수정이 필요하다. 본 논문에서는 DNS의 동적 갱신(dynamic update)과 라운드로빈 방법을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 DNS의 수정 없이 동적인 부하분산을 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버의 부하량에 따라 서버를 DNS 리스트에 동적으로 추가, 삭제한다. 부하가 많은 서버를 DNS 리스트에서 제거함으로써 사용자 응답시간이 빠르다. 동적인 부하분산을 위하여 CPU와 메토리 네트워크 자원의 사용률에 따른 부하분산 알고리즘을 제안한다. GUI 기반의 관리도구를 이용하여 손쉽게 제안하는 시스템을 관리할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 구현한 모듈들이 제안된 시스템의 성능에 많은 영향을 주지 않는다는 것을 보여준다. 또한 기존 라운드로빈 DNS와의 비교실험을 통하여 사용자 응답시간과 파일전송률이 더 빠르다는 것을 보여준다.
사용자와 근거리에 위치한 비디로 프록시 서버는 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 사용자들이 계속 요청하는 동영상만을 선별하여 저장하도록 하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버에서의 가상 메모리에 바탕을 둔 가상 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 요청한 동영상 데이터가 비디오 프록시 서버에 존재하지 않는 경우 원격지의 중앙 비디오 서버로부터 요청된 동영상 데이터를 전송받아 사용자에게 전송하고 가상 메모리에 저장한다. 저장된 동영상 데이터는 이후 사용자의 요청이 있는 경우 사용자에게 전송된다. 이때 가상 메모리에 저장된 동영상 데이터는 사용자의 요청의 상태에 따라 가상 메모리로부터 삭제되거나 비디오 프록시 서버에 저장된다. 또한 가상 메모리에서의 단편화를 막기 위하여 가상 메모리를 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
최근 무선 통신과 전자 기기의 발전으로 초소형이고 고성능이며 저렴한 센서 노드 개발이 가능해졌다. 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks: WSN)는 환경 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으며 무선 통신이 가능한 많은 센서 노드들로 구성된다. 본 논문은 WSN에서 사용자의 질의들을 처리하기 위한 복합 질의 처리(Hybrid Query Processing: HQP) 알고리즘을 제안한다. 연속 질의만을 고려한 기존 연구와는 달리, HQP는 연속 질의 (continuous query)와 순간 질의(ad-hoc query)를 모두 지원한다. 구체적으로, HQP는 앞서 실행된 연속 질의의 실행 결과로 각 센서 노드에 캐싱된 데이터를 이용하여 순간 질의의 실행에 사용되는 에너지 소비를 줄일 수 있도록 한다. 뿐만 아니라 질의 결과의 정확도와 소비된 에너지 수준 사이에서 적절한 trade-off를 제공한다. 다양한 WSN 환경에서 모의실험을 수행하여 HQP의 성능을 분석한다.
인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.
컴퓨터 시스템에서의 메모리 접근 지연은 전체 시스템 성능에 큰 장애 요인 중 하나이다. 특히 분산 메모리 구조에서 지역 메모리와 원격 메모리의 접근 지연 시간은 큰 차이를 나타낸다. 원격 메모리 접근 지연으로 인한 성능 저하를 줄이고자 원격 메모리 영역만을 캐싱하는 원격 캐쉬가 제안되었으며, 원격 캐쉬는 프로세서 캐쉬와 더불어 다단계 캐쉬 형태로 구성된다. 일반적으로 상위 계층 캐쉬의 모든 내용을 하위 계층 캐쉬가 반드시 포함하는 다단계 캐쉬 내포성(MLI)을 지키는 다중 계층 메모리 구조에서 LRU 교체 정책을 사용할 경우, 하위 계층 캐쉬의 LRU 알고리즘에 따른 라인 교체로 인하여 상위 계층 캐쉬의 라인 교체가 일어날 패, 상위 계층 캐쉬로 요구된 라인 교체가 상위 계층 캐쉬 자체의 LRU 정보와 일치하지 않는 경우가 발생하며, 이로 인해 상위 캐쉬의 적중률이 저하되어 전체 시스템 성능이 저하된다. 본 논문은 원격 캐쉬를 추가시킨 분산 공유 메모리 구조 다중 프로세서 시스템의 성능 향상을 위해 LRU 캐쉬 교체 정책의 단점을 보완한 새로운 원격 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 논문에서 제안하는 교체 정책은 LRU 정보에 부가하여 프로세서의 시간적 접근 지역성을 이용하여 교체할 캐쉰 라인을 선택하게 함으로써, 프로세서에서 자주 사용되는 원격 캐쉬 라인의 교체가 일어나지 않도록 하여 시스템의 성능 향상을 꾀한다. 시뮬레이션을 통한 성능비교 결과, 본 논문에서 제시한 원격 캐쉬 교체 정책은 기존의 LRU 교체 정책과 비교하여 평균 $3\%$, 최대 $10\%$의 무효화 및 캐쉬 접근 실패를 감소시켰고, 이 결과 전체 시스템의 성능은 평균 $2.5\%$, 최대 $3.5\%$ 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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