• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.339-349
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• 2005

최근 수년 동안, 데이타 방송기술은 많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 매우 효과적인 데이타 전달 시스템으로 주목받고 있다. 특히 흔성 방송은 주기적인 반복 데이타 방송과 온디멘드 방송을 통해, 제한된 대역폭 상에서 많은 이동 클라이언트를 수용하면서 동시에 동적인 데이타 액세스를 지원할 수 있다. 그러나 기존의 흔성 방송 알고리즘에서 데이타 액세스 변화를 파악하기 위해 사용하는 기법에는 문제가 있다. 즉, 많은 요청을 받은 데이타 아이템을 반복 방송에 추가시키면 액세스 요구가 적어져 이 데이타 아이템이 방송되고 있기 때문에 요청이 적어진 것인지 아니면 수요가 줄어서 요청이 적어진 것인지 모른다는 것이다. 기존 연구에서는 이 문제 때문에 냉각값을 곱해 서서히 제거하는 방법을 사용하거나 일부러 방송에서 누락시켜 수요를 창출하는 방법을 사용한다. 그러나 이 두 방법은 모두 데이타의 특성을 고려하지 않는 인공적인 기법이다. 본 논문에서 이러한 문제를 해결하기 위해 데이타 유형을 분류하여 방송하는 데이타 방송 알고리즘 RTAHB-DT(Real-Time Adaptive Hybrid Broadcasting based on Data Type)를 제안하고, 시뮬레이션을 사용해 제안 알고리즘의 성능을 분석한다.