Recent advances in the internet infrastructure have resulted in a large number of huge Web sites and portals worldwide. These Web sites are being visited by various types of users in many different ways. Among all the web page access sequences from different users, some of them occur so frequently that may need an attention from those who are interested. We call them frequent access patterns and access sequences that can be frequent the candidate patterns. Since these candidate patterns play an important role in the incremental Web mining, it is important to efficiently generate, add, delete, and search for them. This thesis presents a novel tree structure that can efficiently store the candidate patterns and a related set of algorithms for generating the tree structure adding new patterns, deleting unnecessary patterns, and searching for the needed ones. The proposed tree structure has a kind of the 3 dimensional link structure and its nodes are layered.
We propose dynamic file allocation method in distributed database management system with changing access patterns. There are a lot of studies on file allocation problem in D-DBMS, and those studies deal with off-line analysis and optimization. Those works are well for systems with static database access patterns, but are inadequate for systems that have changing access patterns. In these systems, dynamic file allocation along with access pattern is more proper. In advance, Brunstrom et al. studied on this area, but they dealt a extremely simplified model. So, we make more practical models to simulate real system. In these models, many factors that were disregard in the advance study are considered. These models are composed with the non-replication system and the replication system. In addition to, we deal with CPU workload balancing in such system in order to improve performance of systems. Our methodology is very simple and realistic, therefore we think that it will give a lot of improvement in D-DBMS with changing access pattern.
This paper presents the SIC(Size-Interval-Count) prefetching system that can record the file access patterns of applications within a relatively small space of memory based on the repetitiveness of the file access patterns. The SICPS(SIC Prefetching System) is based on knowledge-based prefetching methods which includes high correctness in predicting future accesses of applications. The proposed system then uses the recorded file access patterns, referred to as "SIC access pattern information", to correctly predict the future accesses of the applications. The proposed prefetching system improved the response time by about 40% compared to the general file system and showed remarkable memory efficiency compared to the previously knowledge-based prefetching methods.
본 논문에서는 액세스 패턴의 반복성을 이용하여 비교적 적은 메모리 공간을 사용하는 SIC (SiZe-Interval-Count) 선반입 기법을 제안한다. 최근에 연구되어진 지식기반의 선반입 기법은 응용프로그램의 액세스를 예측하여 정확한 선반입을 수행하는 기법이다. 이들 기법은 응용프로그램의 액세스 패턴을 기록하고, 기록된 액세스 패턴정보를 이용하여 다음에 요청될 블록을 예측하게 된다. 하지만 이 기법은 많은 메모리 공간의 사용을 필요로 한다. 따라서 제안된 선반입 기법에서는 "SIC 액세스 패턴 정보"를 이용하여 반복적인 액세스 패턴을 효율적으로 저장하고, 이를 이용하여 응용프로그램의 다음에 요청될 블록을 정확하게 예측한다. 본 논문의 선반입 기법은 일반 파일시스템에 비해 최고 40%의 응답속도 향상을 가져오며, 기존의 지식기반 선반입 기법에 비해 뛰어난 메모리 효율성을 보여준다.
공공도서관은 지역사회 이용자의 다양한 요구를 파악하여 이를 충족시키는 서비스를 기획하고 제공하여야 한다. 도서관 이용자에 대한 이해를 위해서는 도서관 서비스 영역에 대한 파악이 우선될 필요가 있다. 현행의 공공도서관 서비스 영역은 주로 도서관이 위치한 행정구역으로 설정되고 있어, 도서관에 대한 이용자의 실제 접근 패턴을 고려하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 도서관이 속한 지역의 교통적 및 지리적 특성과 이용자의 도서관 접근 패턴을 반영한 서비스 영역을 생성하고자 하였다. 구체적으로 7개 특별·광역시의 502개 도서관의 도로 네트워크 데이터를 활용하여 경사도가 반영된 이동 거리와 시간을 파악하였으며, 최단 경로 알고리즘을 적용하여 도보 또는 차량으로 30분 이내 범위의 서비스 영역을 생성하였다. 그 결과 지형적 요소에 따라 도서관별 서비스 영역 양상에 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 이는 직선거리 기반의 서비스 영역과 비교하여 도서관 접근에 대한 현실적 여건을 더욱 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 이러한 서비스 영역 생성 방법은 도서관의 이용자의 수, 특성, 요구를 보다 정확하게 이해하는 데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 SSL VPN을 기반으로 사용자 인증과 사용자 단말의 무결성을 검증할 수 있는 네트워크 접근제어 기술을 제안한다. 사용자 단말이 VPN을 이용해 내부 네트워크에 접속할 때 사용자 인증과 사용자 단말의 보안패치, 바이러스 백신 등의 보안 서비스를 확인하는 안전성 검사를 수행한다. 그리고 변종의 악성코드를 탐지하기 위해 사용자 단말의 윈도우 API 정보를 통한 행위패턴을 바탕으로 악성코드를 탐지하고, 탐지의 신뢰도를 높이기 위해 순서패턴의 유사도를 비교하여 변종의 악성코드를 탐지하여 외부의 보안 위협으로부터 시스템을 보호한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권4호
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pp.391-406
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2014
The performance of General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) is heavily dependent on the memory access behavior. This sensitivity is due to a combination of the underlying Massively Parallel Processing (MPP) execution model present on GPUs and the lack of architectural support to handle irregular memory access patterns. Application performance can be significantly improved by applying memory-access-pattern-aware optimizations that can exploit knowledge of the characteristics of each access pattern. In this paper, we present an algorithmic methodology to semi-automatically find the best mapping of memory accesses present in serial loop nest to underlying data-parallel architectures based on a comprehensive static memory access pattern analysis. To that end we present a simple, yet powerful, mathematical model that captures all memory access pattern information present in serial data-parallel loop nests. We then show how this model is used in practice to select the most appropriate memory space for data and to search for an appropriate thread mapping and work group size from a large design space. To evaluate the effectiveness of our methodology, we report on execution speedup using selected benchmark kernels that cover a wide range of memory access patterns commonly found in GPGPU workloads. Our experimental results are reported using the industry standard heterogeneous programming language, OpenCL, targeting the NVIDIA GT200 architecture.
브로드캐스트는 하나 또는 여러 개의 채널을 이용해서 다수의 모바일 클라이언트들이 빈번하게 필요로 하는 데이타를 효과적으로 전송하기 위한 방법 중의 하나이다. 무선 브로드캐스트 환경에서는 채널의 상향 대역폭의 한계로 인해 기존의 동시성 제어 기법은 적합하지 않다. 무선 브로드캐스트 환경에서 서버는 종종 모바일 클라이언트의 접근 패턴을 고려하여 편향된 접근 빈도를 갖는 서로 다른 데이터 아이템을 브로드캐스트 하기도 한다. 무선 브로드캐스트 환경에서 모바일 트랜잭션을 위한 기존의 제안된 동시성 제어 기법들은 일정한 데이타 접근 패턴에 중점을 두고 있다. 하지만, 기존의 기법들은 데이터의 접근 패턴이 일정하지 않고 편향된 경우에는 오히려 심각한 성능 저하를 발생시킨다. 편향된 데이타 접근패턴을 갖는 갱신 모바일 트랜잭션들은 높은 접근 빈도를 같은 데이타를 동시에 접근하고자 하는 다른 모바일 트랜잭션들 간의 충돌로 인해 실행이 취소되고 재실행될 것이다. 본 논문에서는 일정한 데이타 접근패턴뿐만 아니라 편향된 데이타 접근 패턴을 갖는 모바일 트랜잭션을 위한 에너지 효율적인 동시성 제어기법을 제안한다. 본 논문에서는 임의 백오프 기법을 통해 갱신 모바일 트랜잭션의 빈번한 실행 취소와 재실행을 방지한다. 우리는 기존의 동시성 제어 기법과의 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 기법을 심층적으로 분석한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 평균 접근 시간, 상향 및 하향 통신 대역폭의 사용량이 현저히 줄어드는 것을 보임으로써 제안하는 기법의 성능을 검증한다.
As compared with VOD data, NOD article data has the following characteristics: it is created at any time, has a short life cycle, is selected as not one article but several articles by a user, and has high access locality in time. Because of these intrinsic features, user access patterns of NOD article data are different from those of VOD. Thus, building NOD system using the existing techniques of VOD system leads to poor performance. In this paper, we analysis the log file of a currently running electronic newspaper, show that the popularity distribution of NOD articles is different from Zipf distribution of VOD data, and suggest a new popularity model of NOD article data MS-Zipf(Multi-Selection Zipf) distribution and its approximate solution. Also we present a life cycle model of NOD article data, which shows changes of popularity over time. Using this life cycle model, we develop LLBF (Largest Life-cycle Based Frequency) prefetching algorithm and analysis he performance by simulation. The developed LLBF algorithm supports the similar level in hit-ratio to the other prefetching algorithms such as LRU(Least Recently Used) etc, while decreasing the number of data replacement in article prefetching and reducing the overhead of the prefetching in system performance. Using the accurate user access patterns of NOD article data, we could analysis correctly the performance of NOD server system and develop the efficient policies in the implementation of NOD server system.
최근에 휴대용 단말기들의 발전으로, 대용량 데이타에 대한 다양한 검색 서비스들이 휴대용 단말기에 제공되고 있다. 정보 검색을 위한 대부분 응용프로그램들은 대용량 데이타를 검색하기 위하여 B-tree나 R-tree와 같은 색인을 사용한다. 그러나 전체 데이타의 매우 적은 부분이 사용자에 의하여 접근된다. 또한, 각 데이타에 대한 접근 빈도수들은 다양하다. 그러나 B-tree나 R-tree와 같은 색인들은 편향적 접근 패턴의 특성을 고려하지 않는다. 그리고 캐쉬는 빠른 접근을 위해서 반복적으로 접근되는 데이타를 메모리에 저장한다. 그러나 캐쉬에서 사용하는 메모리의 크기는 제한적이다. 본 논문에서는 사용자의 검색패턴들을 고려한 디스크 기반의 새로운 색인구조, J-tree를 제안한다. 제안된 색인은 모든 데이터에 대한 일정한 검색속도를 보장하는 균형트리이다. 그리고 자주 접근된 데이타에 대해서는 빠른 검색속도를 제공한다. 성능평가는 다양한 실험환경에서 제안된 색인의 효율성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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