본 논문에서는 가상의 HLR agent database를 이용해서 다양한 CM을 가지는 단말들에 대해 적용할 수 있는 위치관리 기법을 제안한다. 기존에 제안된 방법들은 단말의 CMR을 특정범위로 제한하고 있다. 표적으로 AS(Anchor Strategy)는 CMR이 낮을 경우 위치등록 용을, caching은 CMR이 높을 경우 호 설정 비용을 줄이는 기법이다. 그러나 현실적으로는 단말의 이동과 호 수신 패턴은 일정치 않다. 기존 기법과 본 논문에서 제안하는 기법간에 성능평가를 위해 다양한 CMR을 가지는 단말들에 대한 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안기법은 데이터베이스 접근비용이 다소 증가하지만 전체적으로 15%~20%의 성능향상을 가져올 수 있었다.
이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.
SSDs that are not allowed in-place update within the allocated page cause another allocation of a new page that will replace the previous page at the moment data modification occurs. This intrinsic characteristic of SSDs requires many changes to the existing HDD-based IO theory. In this paper, we conduct a performance comparison of FTL caching strategy in perspective of cache hashing (Global vs. grouped) and caching algorithm (LRU vs. NUR) through a simulation. Experimental results show that in terms of energy consumption for flash operation the grouped management of cache is not suitable and NUR algorithm is superior to LRU algorithm. In particular, we found that the cache hit ratio of LRU algorithm is about 10% point higher than that of NUR algorithm while the energy consumption of LRU algorithm is about 32% high.
본 논문에서는 웹상의 높은 가변성을 고려하여 웹 캐시 공간을 관리하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 모든 문서를 저장하는데 하나의 캐시를 사용하는 것 대신에, 캐시를 분할하여 파일 타입에 따라 저장한다. 제안된 방법은 LFU, LRU와 SIZE 기반 알고리즘을 사용하여 현재의 캐시 관리 정책과 비교한다. 2가지의 서로 다른 실제 작업부하를 사용하며, 시뮬레이션을 통해 파일 타입별 캐싱이 적중률과 바이트적중률을 개선시킴을 보인다.
주문형 비디오 시스템에서 가변 비트율로 압축된 데이타들은 압축 대상이 되는 데이타의 내용 변화와 압축 기법의 특성으로 인해 단위 시간 당 처리해야 할 데이타 크기가 일정하지 않다. 그러나, 대부분의 주문형 비디오 서버들은 가변 비트율로 압축된 데이타를 실시간에 처리하기 위해 가변 데이타 크기의 최대값으로 시스템 자원을 예약하기 때문에 자원의 활용률이 떨어진다. 본 논문에서는 주문형 비디오 서버에서 시스템 자원의 활용률을 향상시켜 더 많은 사용자를 수용할 수 있는 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안된 버퍼 관리 기법은 데이타에 대한 캐슁 기법과 함께 가변 비트율로 압축된 데이타를 예약할 때 선반입 기법을 적용함으로써 비디오 데이타의 가변성을 줄이고 디스크 대역폭과 서버 버퍼에 대한 활용률을 극대화하였다. 본 논문에서 제안한 버퍼 관리 기법의 효율성은 모의 실험을 통해 확인하였다.
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.
무선 센서 네트워크에서는 멀티 홉 전송동안 높은 패킷 손실률이 발생하기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송방안이 필요하다. 특히, 화재 경보 시스템과 같은 event-driven 데이터가 발생하는 경우, 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 손실된 패킷을 복원하기 위한 재전송 방안이 제공되어야 한다. 손실된 데이터의 재전송은 데이터를 캐쉬하고 있는 노드에 요청이 되기 때문에, 데이터를 캐쉬하고 있는 노드는 모든 데이터 패킷을 버퍼에서 유지하고 있어야 한다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크의 노드들은 제한된 자원을 가지 있다. 따라서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 손실 패킷의 재전송 방안과 노드의 버퍼 관리 기법이 함께 제공되어야 한다. 본 논문에서는 전송 데이터의 신뢰도에 따라 데이터의 캐쉬지점을 결정하여 손실된 데이터를 복원하는 손실 복원 기법을 사용하는 데이터 전송에서의 효율적인 버퍼 관리기법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증하였다.
하드 디스크는 25년 이상 절대적인 데이터 저장장치이었다. 하지만, 최근에는 하드디스크에 플래시 메모리를 융합한 하이브리드 시스템이 차세대 주요 저장 시스템으로 각광받고 있다. 하이브리드 디스크는 향상된 데이터입출력과, 전력 감소와 부팅 시간 단축 등의 장점으로 주요 데이터베이스로 충분한 능력을 보이고 있다. 그러나 기존의 디스크 기반의 B-Tree 계열의 인덱스 관리 방법은 하이브리드 디스크에 적합하지 않으므로, 개선되어야 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 비하여 낮은 처리 성능을 가지는 하드 디스크의 단점을 보완한 플래시 노드 캐싱기반의 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 하드 디스크 접근 부하를 줄이기 위하여, 유휴중인 리프 노드의 여유공간을 이용하여 데이터를 캐싱하여, 입출력 성능을 개선한다. 성능평가 결과로서 본 기법이 기존의 기법보다 개선되었음을 입증하였다.
Node which plays the role of cache server does not exist in the wireless ad-hoc network consisting of only mobile nodes. Even if it exists, it is difficult to provide cache services due to the movement of nodes. Therefore, the cooperative cache technique is necessary in order to improve the efficiency of information access by reducing data access time and use of bandwidth in the wireless ad-hoc network. In this paper, the whole network is divided into zones which don't overlap and master node of each zone is elected. General node of each zone has ZICT and manages cache data to cooperative cache and gateway node use NZCT to manage cache information of neighbor zone. We proposed security structure which can accomplish send and receive in the only node issued id key in the elected master node in order to prepare for cache consistent attack which is vulnerability of distributed caching techniques. The performance of the proposed method in this paper could confirm the excellent performance through comparative experiments of GCC and GC techniques.
In a mobile ad hoc network (MANET), communication between mobile nodes occurs without centralized control. In this environment the mobility of a node is unpredictable; this is considered as a characteristic of wireless networks. Because of faulty or malicious nodes, the network is vulnerable to routing misbehavior. The resource constrained characteristics of MANETs leads to increased query delay at the time of data access. In this paper, AntHocNet+ Security (ANTSEC) framework is proposed that includes an enhanced cooperative caching scheme embedded with artificial immune system. This framework improves security by injecting immunity into the data packets, improves the packet delivery ratio and reduces end-to-end delay using cross layer design. The issues of node failure and node malfunction are addressed in the cache management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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