본 논문에서는 MPEG-2 TS (transport stream)를 포함하는 TCP 패킷들을 유무선 인터넷 환경에서 프로그레시브 스트리밍 서비스를 통해 클라이언트로 전달할 때 발생하게 되는 네트워크 jitter 를 추정하는 기법을 제안한다. 추정된 네트워크 jitter의 크기를 바탕으로 네트워크 jitter를 흡수할 수 있는 수신측에서 필요한 de-jitter 버퍼링 시간을 계산할 수 있다. 이를 위해서 TS 패킷에 기록되어 있는 PCR (program clock reference) 정보를 활용하여 TCP 패킷 헤더의 optional 필드에 jitter 크기 추정에 필요한 새로운 타임스탬프 정보를 생성한다. 제안된 de-jitter 버퍼링 기법을 IP 망을 통한 프로그레시브 스트리밍 서비스에 활용할 경우 기존의 T-STD 버퍼 모델의 동작 원리를 그대로 따를 수 있게 되어 기존의 T-STD 버퍼 모델을 수정 없이 활용할 수 있다. 제안된 기법은 최근에 국제표준으로 개발된 MPEG DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP) 기술에 응용될 수 있다.
본 논문은 모바일 방송망에서 고화질의 3D 방송 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 제한된 방송망의 대역폭을 극복하는 방법으로 오디오와 비디오를 방송망과 이동통신망으로 구성된 이종망을 통해 전달한다. 특히 서로 다른 망을 통해 각각 전송되는 스테레오스코픽 좌/우 영상을 동기화하는 방법을 제안한다. 본 논문에서의 동기화 방법은 RTP(Real Time Protocol)의 초기 타임스탬프(Timestamp)로부터의 옵셋을 이용하여 영상의 프레임(Frame) 순서를 구별하고 동일한 시점에 재생되어야 하는 좌/우 영상의 쌍을 찾는다. 마지막으로 3D 방송 서비스를 구별하고 타임스탬프를 얻기 위한 시그널링(Signaling)방법을 제시한다.
방송환경은 서버와 클라이언트간 대역폭이 서버에서 클라이언트 쪽으로는 크고 클라이언트에서 서버 쪽으로의 대역폭은 상대적으로 많이 작은 비대칭적(asymmetric) 특수한 환경이다. 또한 대부분의 방송 환경 응용 시스템들은 클라이언트 측에서 발생한 주식 데이타, 교통 정보와 새로운 뉴스와 같은 여러 가지 다양한 정보를 검색하는 주로 읽기전용 즉 질의 거래들을 허락한다. 그러나, 기존의 여러 가지 동시성 제어 기법들은 이러한 특수성을 고려하지 않음으로써 방송 환경에 적용될 때 거래들의 불필요한 철회를 일으킨다. 이 논문에서는 방송환경에서 타임스탬프 구간에 기반을 둔 낙관적 동시성 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 서버에 외해 관리 유지되고 클라이언트에 의해 읽혀지는 데이타의 상호 일관성 데이타의 현재성을 만족시키기에 적절한 정확성 검증 기준인 약한 일관성(weak consistency)을 채택하였다. 또한, 그것을 효율적으로 실행할 수 있는 타임스탬프 구간 기법을 적용하였다. 그 결과, 전역적 직렬화를 적용할 때 발생되는 질의 거래의 불필요한 철회 및 재시작의 횟수를 줄임으로써 성능향상을 도모하였다.
시간 동기화 프로토콜은 통신의 성능을 결정할 수 있는 중대한 요인 중 하나이며, 최근 네트워크의 빠른 발전으로 인하여 더욱 탄탄한 시간 동기화 알고리즘이 요구되고 있다. IEEE 1588은 탄탄한 시간 동기화 알고리즘을 위한 가능한 방법 중 하나이지만, 아직 PDV 값의 감소 및 안정화를 위한 고려되어야 할 몇 가지 문제점이 남아있다. 본 논문에서는 PTP 메시지 전송의 수정, PTP 메소드 최적화, 필터링 기술, 응용계층의 타임스템프를 대신하는 H/W 타임스템프 활용 등 IEEE 1588의 성능을 개선할 몇 가지 방법을 조사하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 본 논문에서 소개된 성능의 개선에도 불구하고 네트워크 통신에서 시간 동기화 알고리즘은 아직 개선해야 할 많은 문제점을 가지고 있다.
XML에 대한 중요성이 높아짐에 따라, XML 보안에 관한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. Apvrille와 Girier는 XML 서명에서 적시성을 제공하기 위해 time stamping protocol(TSP)이 제공된 XML 서명기법을 제안하였다. 그러나 이들의 기법에서 적시성의 신뢰성은 오직 TSA(Trusted Third Party)에 의존한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 분산모델과 연결모델을 통한 해결책을 제시하고 있지만 시스템의 부하가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 XML 서명기법을 제안한다. 제안한 서명기법은 사용자의 타임스탬프가 제공된 XML 서명기법으로서 적시성을 제공할 수 있고 TSA의 신뢰성 문제를 해결 할 수 있다.
Previous research on data extraction and integration for data warehousing has concentrated mainly on the relational DBMS or partly on the object-oriented DBMS. Mostly, it describes issues related with the change data (deltas) capture and the incremental update by using the triggering technique of active database systems. But, little attention has been paid to data extraction approaches from other types of source systems like hierarchical DBMS, etc. and from source systems without triggering capability. This paper argues, from the practical point of view, that we need to consider not only the types of information sources and capabilities of ETT tools but also other factors of source systems such as operational characteristics (i.e., whether they support DBMS log, user log or no log, timestamp), and DBMS characteristics (i.e., whether they have the triggering capability or not, etc), in order to find out appropriate data extraction techniques that could be applied to different source systems. Having applied several different data extraction techniques (e.g., DBMS log, user log, triggering, timestamp-based extraction, file comparison) to S bank's source systems (e.g., IMS, DB2, ORACLE, and SAM file), we discovered that data extraction techniques available in a commercial ETT tool do not completely support data extraction from the DBMS log of IMS system. For such IMS systems, a new date extraction technique is proposed which first creates Index database and then updates the data warehouse using the Index database. We illustrates this technique using an example application.
본 논문은 MBBS에서의 전역트랜잭션을 처리하기 위한 동시성 제어 기법을 제안한다. 전역 트랜잭션이 실행을 마치면 곧바로 완료시키는 대부분의 다른 기법과는 달리, 본 연구에서 제안한 기법은 기 결정된 지역 직렬화 가능 순서상 먼저 완료해야할 트랜잭션이 있을 경우에 그 트랜잭션이 완료할 때까지 트랜잭션 완료를 지연시킨다. 이러한 트랜잭션완료의 지면 덕분에 재실행되는 트랜잭션의 수를 줄일 수 있다. 제안된 기법의 성능은 시뮬레이션을 통해 참가하고 있는 LDBS중에 timestamp ordering(TO)방법을 지역 동시성 제어 기법으로 사용하고 있는 LDBS가 많을수록 좋은 성능을 보이는 것으로 측정 되었다.
Memcached, commonly used to speed up the data access in big-data and Internet-web applications, is a system software of the distributed-cache mechanism. But it is subject to the severe challenge of the loss of recently uncommitted updates in the case where the Memcached servers crash due to some reason. Although the replica scheme and the disk-log-based replay mechanism have been proposed to overcome this problem, they generate either the overhead of the replica synchronization or the persistent-storage overhead that is caused by flushing related logs. This paper proposes a scheme of backing up the write requests (i.e., set and add) on the Memcached client side, to reduce the overhead resulting from the making of disk-log records or performing the replica consistency. If the Memcached server fails, a timestamp-based recovery mechanism is then introduced to replay the write requests (buffered by relevant clients), for regaining the lost-data updates on the rebooted Memcached server, thereby meeting the data-consistency requirement. More importantly, compared with the mechanism of logging the write requests to the persistent storage of the master server and the server-replication scheme, the newly proposed approach of backing up the logs on the client side can greatly decrease the time overhead by up to 116.8% when processing the write workloads.
용의자가 어떤 행위를 했는지 특정하기 위한 경우와 같이 디지털 조사에서 특정한 행위나 이벤트의 발생시간을 확인하기 위해 타임스팸프에 의존하는 시스템이 많다. 하지만 객체의 갱신은 실제 이벤트의 발생시점보다 약간의 시간차를 두고 이루어지게 된다. 이 논문에서는 타임스탬프와 관련된 객체를 가진 디지털시스템의 간단한 모델을 정의한다. 이 모델은 타임스탬프와 관련된 객체의 갱신 패턴을 예측하는데 사용되며 갱신 시간차 범위에 대한 예측을 가능하게 한다. 경험적 연구를 통해 타임스탬프 갱신패턴이 동시적이지 않다는 것을 보이고 특정한 시스템에서 보다 정확한 행위시점을 결정하기 위한 타임스탬프 갱신 분포를 계산하는 방법을 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.199-202
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2009
Adaptive memory management is a serious issue in data stream management. Data stream differ from the traditional stored relational model in several aspect such as the stream arrives online, high volume in size, skewed data distributions. Data skew is a common property of massive data streams. We propose the predicted allocation strategy, which uses predictive processing to cope with time varying data skew. This processing includes memory usage estimation and indexing with timestamp. Our experimental study shows that the predictive strategy reduces both required memory space and latency time for skewed data over varying time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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