프록시 시스템에서 지연, 혼잡, 간섭 등의 문제는 QoS(Quality of Service)를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 또한 스트리밍 미디어 서비스의 응답성과 신뢰성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 퍼지적합도 기반의 트랜스코딩 프록시 FRTP(Fuzzy Relevance-based Transcoding Proxy) 메커니즘을 제안한다. 제안된 FRTP메커니즘은 미디어 객체의 분할된 세그먼트 버전에 대한 퍼지 적합도를 분석하며, 분석된 퍼지 적합도에 따라 퍼지 적합도 트랜스코딩 그래프 FRTG(Fuzzy Relevance-based Transcoding Graph)를 생성한다. FRTG는 분할된 미디어 객체 세그먼트 버전들에 대한 트랜스코딩을 결정하게 되며, 결정된 트랜스코딩은 세그먼트 버전들 사이의 지연절약율 DSR(Delay Saving Ratios), 캐시 히트 정확률 CHPR(Cache Hit Precision Ratio), 그리고 캐시 히트 재현율 CHRR(Cache Hit Recall Ratio)을 향상시키게 된다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 DSR, CHPR, 그리고 CHRR의 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 기법이 비교 기법들에 비해서 DSR, CHPR, 그리고 CHRR의 성능이 향상됨을 알게 되었다.
기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.
최근에 무선 모바일 네트워크상에서 모바일 클라이언트 요청증가로 인하여 스트리밍 미디어 객체를 관리하고 서비스하기 위한 새로운 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 무선 모바일 네트워크상에서 스트리밍 미디어 서비스의 성능을 향상시키기 위한 새로운 객체 세그먼트 그룹화 방법을 제안한다. 제안된 기법은 분할된 객체 세그먼트들에 대해서 유사성 척도를 수행하며, 유사성 척도를 위해 disjunction, conjunction, 그리고 filtering연산을 수행한다. 이들 연산 척도에 따라 분할된 세그먼트들의 그룹화가 결정되며, 스트리밍 미디어 서비스 성능이 결정된다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 처리율, 평균 시작지연, 그리고 캐시 히트율의 성능이 우수함을 보였다.
최근 멀티코어가 장착된 시스템이 증가하면서 이를 통한 애플리케이션 성능향상에 대한 노력이 계속 되어왔다. 하나의 시스템에 다수의 처리장치가 존재함으로 인해 프로세싱 파워는 기존보다 증가했지만 기존의 소프트웨어나 하드웨어들은 싱글코어 시스템에 적합하게 설계된 경우가 많아 멀티코어의 이점을 충분히 활용하지 못하고 있는 경우가 많다. 기존의 많은 소프트웨어들은 멀티코어 상에서 공유 자원에 대한 병목현상과 비효율적인 캐시 메모리 사용으로 인하여 충분한 성능향상을 기대하기 어려우며 이러한 문제점들로 인하여 기존 소프트웨어는 코어의 개수에 비례한 성능을 얻지 못하며, 최악의 경우 오히려 감소될 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 사용하는 기존의 네트워크 애플리케이션과 운영체제에 흐름 수준 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 증가 시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 개별 코어단위로 네트워크 애플리케이션, 운영체제의 TCP/IP 스택, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스가 서로 간섭 없이 작동할 수 있는 환경을 구성하며, L2 스위치를 통해 각 코어 단위로 트래픽을 분산하는 방법을 적용하였다. 이를 통해 각 코어 간에 애플리케이션의 데이터 및 자료구조, 소켓, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스의 공유를 최소화하여, 각 코어간의 자원을 차지하기 위한 경쟁을 최소화하고 캐시 히트율을 증가시킨다. 이를 통하여 8개의 멀티코어를 사용하였을 경우 네트워크 접속속도와 대역폭이 코어의 개수에 따라 선형적으로 증가함을 실험을 통해 입증하였다.
최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.
World Wide Web(이하 웹)은 저렴한 가격과 다양하고 흥미 있는 정보를 쉽고 간편하게 찾아볼 수 있다는 장점으로 웹의 사용자는 하루가 다르게 증가되고 있으며 웹의 사용자의 증가와 함께 웹을 통해 전달되는 데이터 즉, 웹 문서, 그림, 멀티미디어 데이터 등의 크기 또한 빠르게 증가되고 있다. 웹 트래픽을 위한 네트워크 대역폭의 사용량을 살펴보면 사용자들의 요청이 많은 peak periods에는 대부분의 대역폭을 사용하고 있고, off-peak periods에는 사용하지 않는 대역폭이 존재한다. 지금까지 네트워크의 대역폭 소비량을 감소시키고, 검색 지연시간을 줄이기 위해 많은 연구가 이루어졌고 그 해결방안 중 하나가 웹 캐싱이다. 그러나, 웹 캐싱을 사용하더라도 peak periods 동안에는 네트워크 대역폭의 사용량을 감소시키기에는 한계가 있으며 off-peak periods에 여유 있는 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 업사. 본 논문에서는 네트워크 대역폭을 균형 있게 사용하기 위해 캐싱 서버(SQUID)를 기반으로 하는 웹 프리페칭(Web prefetching)기법을 제안한다. 24시간 동안의 웹 사용 상황을 분석하여, 가장 많이 사용되면서 다음 24시간 내에 유효기간을 초과하는 웹 객체를 프리페칭하는 방법을 사용한다. 제안된 웹 프리페칭 기법은 peak periods 동안 요청되리라 예상되는 웹 객체를 off-peak periods 동안 남는 대역폭을 이용하여 미리 캐싱 서버에 가져다 놓은 방법으로써 많은 디스크 용량을 요구하지 않으면서도 캐시 객체 히트율을 높일 수 있다. 또한 사용자들의 웹 접근 패턴을 기반으로 하기 때문에 프리페칭된 웹 객체에 대하여 높은 객체 히트율을 보인다. 본 논문에서 소개한 기법의 유효성 시뮬레이션을 통해서 증명하였다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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