본 논문에서는 디바이스 캐싱 네트워크에서 다양한 퀄리티의 콘텐츠를 캐싱하는 기술을 제안한다. 하나의 파일을 온전히 캐싱하는 기존 기술들과 다르게, 저자는 콘텐츠의 일부 조각을 캐싱하는 것을 허용하였고, 사용자가 스스로 캐시 히트를 달성할 수 있는 경우를 고려하였다. 캐싱하는 콘텐츠의 퀄리티와 캐시 히트율 간의 트레이드오프를 분석하고, 사용자가 소비하는 콘텐츠의 기대 퀄리티를 최대화하는 디바이스 캐싱 기법을 제안한다. 퀄리티와 파일 크기의 관계 파라미터에 따라 볼록 최적화 문제와 DC programming 문제 두 가지 방식으로 나누어서 캐싱 문제를 풀어냈다. 퀄리티 증가 폭에 비해 파일 크기가 더 빠르게 증가하면, 인기도에 따라 캐싱할 콘텐츠의 부분 조각이 점차 증가하는 반면, 파일 크기가 더 느리게 증가하면, 일부 인기도가 높은 콘텐츠는 전체를 캐싱하고 그렇지 않은 콘텐츠는 아예 캐싱하지 않는 결과를 낸다.
무선 컴퓨팅 환경에서 데이타 방송 기법은 다수의 클라이언트에게 데이타를 전송하는 유용한 기법이다. 일반적으로 낮은 대역폭을 갖는 데이타 방송 시스템에서 캐싱은 대역폭에 대한 클라이언트들의 경쟁을 줄임으로써 응답 시간을 향상시키기 위해 도입된다. 본 논문에서는, 클라이언트가 유지하는 정보를 이용하는 기존 연구와 달리 서버가 유지하는 클라이언트의 데이타 요구에 관한 정보를 이용하는 캐싱 전략들을 제시하고 제안한 전략들의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가에 따르면, 서버에서 유지하는 인기도와 대기 시간 정보를 함께 고려하는 전략이 다른 전략들보다 전반적으로 좋은 성능을 보여 주고 있다.
본 논문에서는 무선 채널 상에서 연속적인 스트리밍 QoS 보장을 위한 새로운 이득 중요도 기반의 세그먼트 캐싱 제어 메커니즘을 제안한다. 제안된 기법은 QoS (Quality of Service)보장을 위해 SSCP (Single Segment Caching Profit)와 MSCP (Multiple Segment Caching Profit)에 의해 캐싱 제어를 수행한다. 이들 SSCP와 MSCP 캐싱 제어는 프록시에서 스트리밍이 수행될 때 캐시의 성능을 최적화하기 위한 것이다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 본 논문에서는 고정 분할 기법, 임계값 기반 기법, SSCP와 MSCP의 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안된 기법이 다른 기법들에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
차량 환경의 통신에서 콘텐츠의 사전 캐싱은 사용자로부터 콘텐츠 서버까지의 지연시간을 감소시킬 수 있다. 하지만 어디에, 어느 량 만큼의 사전 캐싱을 해야하는 지에 대한 문제점은 아직도 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 차량의 이동 확률을 토대로 차량이 다음으로 이동하게 될 기지국 후보들에게 각각 최적화된 량만큼의 콘텐츠를 분산시켜 사전 캐싱하는 방안을 제시한다. 우선, 각 차량의 이동 확률은 Markov Chain을 이용하여 학습되었다. 그리고 분산하여 사전 캐싱할 콘텐츠의 량은 무선 환경을 기반으로 최적화되었다. NS-3를 기반으로 진행된 실험에서 제안방안은 기존 방안에 비하여 최소의 지연시간을 유지하며 트래픽을 가장 많이 절약한 결과가 도출되었다.
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.
본 논문에서는 최근 급격히 증가하고 있는 대용량 고화질 멀티미디어 스트리밍 서비스의 품질을 개선하고 코어 네트워크의 트래픽 부담을 경감시킬 수 있는 무선 근거리 네트워크 (wireless local area network: WLAN) 기반의 캐싱 기법을 제안하다. 제안하는 캐싱 방식은 WLAN용 AP에 탑재된 저장 장치에 멀티미디어를 저장한 후 클라이언트의 스트리밍 요청에 따라 인터넷망과의 연결 없이 독자적인 스트리밍 서비스를 제공한다. 실제 상용망을 기반으로 시험망을 구축하여 초당 프레임수와 버퍼링 시간 관점에서 제안 방식의 성능을 측정하였다. 성능 분석 결과에 따르면, 제안하는 캐싱 방식은 기존의 스트리밍 방식 대비 평균 버퍼링 시간을 73.3% 감소시킬 수 있으며, 평균 FPS를 약 71.3% 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
무선 네트워크의 많은 분야 중에서 MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 상당히 발전이 되어있는 기술이다. MANET을 구성하는 노드들은 다중 홉 무선 연결을 이용하여 데이터 전달을 하게 된다. 이러한 환경에서 노드들의 데이터 접근 성능과 가용성을 향상시킬 수 있는 방법이 캐싱 기법이다. 기존의 많은 연구들은 이동 노드들의 다중 홉 연결을 향상시키기 위해 동적인 라우팅 프로토콜에 대해 많은 연구가 이루어져왔다. 그러나 노드들의 이동으로 인하여 유효한 캐시 정보의 관리 및 유지가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이동 노드가 원하는 정보의 캐시 발견시 오버헤드를 줄이고 노드들의 이동으로 인한 연결 관리를 위해 클러스터 기반 캐싱 기법을 제안하였다. 그리고 각 클러스터 헤드에서 유효한 캐시 테이블을 유지할 수 있도록 하기 위해 HLP를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성은 실험을 통해 확인하였다.
무선 네트워크상의 이동 사용자의 동영상 요청에 따라 실시간 동영상 전송서비스를 지원하기 위한 무선 스트리밍 플랫폼 구조 및 방법을 제안한다. 무선 전송 채널은 잦은 네트워크 단절 및 전송 지연 등의 자원 한계성을 가지고 있다. 이러한 한계점들을 극복하고 이동 사용자가 요구하는 이동 실시간 스트리밍서비스를 지원하기 위해 프리패치(pre-fetch) 전송 캐싱 방법과 패킷손실보존(packet loss conservation) 방법을 가진 전송 에이전트 시스템을 제안한다.
웹 페이지를 캐싱하는 것은 웹 하부 구조 상에서 중요한 역할을 한다. 캐싱 서비스의 효과는 제안된 대역폭을 가지는 무선 하부 구조 상에서 더욱 중요하게 여겨진다. 큰 규모의 하부 구조에서는 캐싱에서 발생할 수 있는 확장성과 요청 집중 현상(Hot-Spot) 문제를 해결하기 위해 서버들을 클러스터로 구성한다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 캐시 이용률 기반의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 클라이언트의 요청을 캐시 서버 클러스터로 균일하게 분포시키고 요청 몰림 현상을 해결하기 위해 캐시 이용률을 이용하였다. 제안된 방법은 리눅스 클러스터 상에서 구현하였고, 실제로 사용되는 다양한 웹 traces들을 이용하여 실험을 수행하였다. 16대의 캐시 서버에서 수행된 실험결과는 제안된 해싱 기법이 요청 집중 현상을 해결하면서, 기존에 많이 사용되는 방법들에 비해 45%에서 114%까지 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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