뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.
The effectiveness of buffer cache replacement algorithms is critical to the performance of I/O systems. In this paper, we propose the degree of inter-reference gap (DIG) based block replacement scheme that retains merits of the least recently used (LRU) such as simple implementation and good cache hit ratio (CHR) for general patterns of references, and improves CHR further. In the proposed scheme, cache blocks with low DIGs are distinguished from blocks with high DIGs and the replacement block is selected among high DIGs blocks as done in the low inter-reference recency set (LIRS) scheme. Thus, by having the effect of the partitioning the cache memory dynamically based on DIGs, CHR is improved. Trace-driven simulation is employed to verified the superiority of the DIG based scheme and shows that the performance improves up to about 175% compared to the LRU scheme and 3% compared to the LIRS scheme for the same traces.
최근 차세대 저장장치로서 비휘발생 플래시 메모리 기반 저장장치의 사용이 층가하고 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 기반 저장장치의 특생인 삭제 연산의 문제점을 고려하는 새로운 버퍼 캐시 교체 기법을 연구하였다. 제안한 클린 블록 우선 (Clean Block First) 기법은 버퍼를 플래시 메모리의 삭제 블록의 리스트로 관리하고 클린 페이지를 가진 블록을 우선적으로 교체하여 플래시 메모리의 삭제 연산 횟수를 줄인다. 트레이스 기반의 시뮬레이션을 수행하여 교체를 위해 검색하는 클린 블록 개수의 변화에 대한 캐시 적중률과 삭제 연산 횟수를 분석하였다.
본 논문에서는 운영체제 수준에서 에너지 절감과 함께 I/O 성능 개선을 목적으로 하여 소형 하드 디스크와 플래시 메모리를 이종의 저장 장치로 가지는 모바일 시스템에 대해 동적 부하 분산 기법을 제안한다. 제안 기법은 부하가 에너지 및 성능 효율적인 방법으로 하드디스크와 플래시 메모리의 이종성의 저장 장치 구성에 대해서 어떻게 효율적으로 분산될 수 있을 것인지를 발견하기 위하여 파일 배치 기법과 버퍼 캐시 관리 기법을 결합하는 접근법을 취한다. 제안한 기법은 폭넓은 시뮬레이션을 통해서 기존의 기법들과 비교하여 이종의 모바일 저장장치들에 대해서 더 개선된 실험 결과를 보이는 것으로 나타났다.
플래시 메모리는 우리 생활에 널리 사용되고 있는 휴대용 저장장치 중의 하나이다. 빠른 입출력 속도와 저전력, 무소음, 작은 크기 등의 장점을 가지나 덮어쓰기가 불가능하고 읽기/쓰기의 속도에 비해 소거 연산의 속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 호스트와 플래시 메모리 사이에 버퍼 캐시를 두어 사용하고 있으며, 버퍼 캐시에 사용되는 교체 정책에 따라 플래시 메모리 장치의 성능이 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 블록 단위의 LRU 기법의 단점을 개선한 HPLRU 기법을 제안한다. HPLRU 기법은 최근에 자주 참조되었던 페이지인 핫 페이지 들을 모아 리스트를 만들어 관리하고, 이를 통해 페이지 적중률을 향상시키고 다른 페이지들로 인해 핫 페이지들이 소거되는 현상을 개선하였다. 이 알고리즘은 임의 데이터 패턴에 좋은 성능을 보이며 쓰기 발생 횟수를 많이 감소시키는 결과를 보였다.
분산 주기억장치 데이터베이스 관리 시스템 (DMM-DBMSs)은 데이터베이스를 참여 사이트의 주기억 장치에 저장한다. 지역 데이터베이스에 신속하게 접근할 수 있고 사이트들 사이에 고속 통신이 가능하므로 DMM-DBMS는 높은 성능을 보장한다. 최근 들어 DMM-DBMS에 대해 많은 연구 결과가 발표되었으나 아직까지 DMM-DBMS의 카탈로그 관리 기법에 대한 성능 분석 결과는 발표된 것이 없다. 본 연구에서는 높은 사이트 자치성을 보장하는 DMM-DBMS의 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 실험적으로 평가하였다. 분할식 카탈로그 관리 기법을 캐시없는 분할식 카탈로그 방식(PCWC), 점진적 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWIC), 완전 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWFC)으로 분류하였고, 성능평가는 사이트 수, 사이트 당 터미널 수, 버퍼 크기, 쓰기 질의 비율, 지역 질의 비율 등을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 PCWFC가 모든 경우에 가장 높은 성능을 보였다. 이는 또한 PCWIC가 시간이 흐름에 따라 더욱 높은 성능을 보인다는 것을 뜻한다. PCWFC 방식은 디스크 기반 분산 DMBS에서는 사이트 부하가 크거나 카탈로그 쓰기 비율이 높거나 원격 데이터 객체가 빈번히 액세스되는 상황에서 고성능을 보장하지 못하지만, DMM-DBMS에서는 원격 데이터 객체의 카탈로그가 자주 갱신된다고 해도 질의 컴파일과 원격 카탈로그 액세스가 고속으로 이루어질 수 있기 때문에 높은 성능을 보장하는 것이다.
배관에 생기는 구멍이나 틈은 대형 사고의 원인이 될 수 있다. 이러한 배관의 결함을 찾기 위해서는 먼저 센서를 부착한 배관 탐사 장비를 배관에 통과시키고, 배관을 통과하는 중에 센서가 읽은 정보들을 배관 탐사 장비의 하드 디스크에 저장한다. 배관 통과가 완료된 후, 분석가는 분석 프로그램을 사용하여 탐사 장비에서 얻은 데이터에서 결함을 수동적으로 찾는다. 분석가가 데이터를 분석할 때 일반적으로 두 가지 패턴이 존재한다. 첫 번째 패턴은 일정한 구간의 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 패턴이고, 두 번째 패턴은 현재 구간에서 이전 구간으로 되돌아가서 다시 분석하는 반복적인 패턴이다. 현재까지 만족할 만 한 수준으로 자동적으로 분석이 되지 않으므로, 분석가는 수작업으로 분석을 하는 경우가 많은데 이로 인해 최근에 읽은 부분을 전후 반복해서 액세스하는 반복적인 패턴이 많이 사용된다. 반복적 패턴의 경우 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 이전에 읽은 배관 센서 데이터를 캐싱 할 필요가 있다. 그러나 기존의 분석 소프트웨어에는 캐싱 기능이 없으므로 반복적 패턴일 경우 데이터베이스에서 동일한 데이터를 반복적으로 읽는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 배관 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 캐쉬 관리자를 설계하고 구현하였다. 세부적으로는, 배관 센서 데이터를 시계열 데이터로 간주하고, 시계열 데이터에 대한 캐시 관리자를 제안하였다. 본 논문은 배관 탐사 장비에서 획득한 데이터들을 시계열 데이터로 간주하여 데이터베이스 측면에서 이러한 문제들을 접근하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 이 분야에 대한 많은 연구들이 나올 것으로 기대한다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
무선 모바일 애드 혹 망 기술과 P2P 서비스 기술의 급속한 발전과 더불어, 모바일 애드-혹 망에서의 P2P 서비스를 통합하려는 시도와 많은 통합 응용들의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 모바일 애드-혹 망에서의 모바일 사용자들의 높은 이동성은 이들 사이에서의 안정적인 P2P 서비스를 구현하는데 많은 어려움을 낳는다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 환경에서 효율적인 파일 공유와 관리를 하고, 좋은 성능을 성취할 수 있도록 피어들 중간에 분산된 캐시를 두어 빈번하게 요청되는 파일에 대한 인기도를 고려한 파일 캐시를 이용한 효율적인 모바일 P2P 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분석적 모델을 이용하여 그 성능을 평가하고, 기존의 P2P 망에서의 DHT 기반 서비스 기법과 비교하였다.
최근 스마트 디바이스 및 스트리밍 서비스의 수요 증가에 따른 네트워크 트래픽을 효과적으로 관리하기 위한 방법으로 Mobile Edge Computing(MEC)기술이 주목받고 있다. MEC는 Base Station(BS)과 같은 네트워크 엣지에 캐시를 설치함으로써 사용자에게 보다 가까운 곳에서 서비스를 제공하므로 낮은 지연시간을 제공하고, 네트워크 부하를 감소시킬 수 있다. 또한, 엣지 네트워크에서 사용자는 가장 가까운 BS와 연결되는 것보다 요청된 콘텐츠가 캐싱되어 있는 BS와 연결하는 것이 서비스 지연시간 감소에 유리하다. 따라서 본 논문에서는 캐시 적중률 향상을 위한 이동성 기반 캐싱 및 사용자 연결(user association)알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 체류시간과 콘텐츠 요청 유사도를 토대로 사용자 연결을 결정하고 콘텐츠를 캐싱한다. 시뮬레이션을 통해 기존 연구 대비 제안 알고리즘의 향상된 캐시 적중률과 감소된 지연시간을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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