• 제목/요약/키워드: Cache Hoarding

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모바일 컴퓨팅 환경에서 협업추천 모형을 이용한 캐시 적재 기법 (A Cache Hoarding Method Using Collaborative Filtering in Mobile Computing Environments)

  • 전성해;정성원;오경환
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.687-692
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    • 2004
  • 본 논문은 낮은 대역폭, 장시간의 지연, 그리고 잦은 네트워크 단절로 인한 정보 서비스 공백에 대한 모바일 컴퓨팅 환경의 문제점들을 해결하기 위하여 협업추천 모형에 의한 효과적인 캐시 적재 기법을 제안하였다. 효과적인 캐시 적재가 모바일 클라이언트의 이러한 문제점들을 해결하기 위한 적절한 방법이 된다는 기존의 연구는 많이 진행되어 왔다. 하지만 모바일 컴퓨터의 요구에 대한 이력 정보만을 이용한 기존의 연구는 모바일 클라이언트가 필요로 하는 모든 정보 요구를 만족하지 못하였다. 특히 저장 공간의 제약을 갖는 모바일 컴퓨터의 한계 때문에 더욱 큰 어려움을 갖게 되었다. 본 연구에서는 모바일 클라이언트의 이력 정보에 대하여 협업추천 모형을 적용한 캐시 적재 기법을 제안하여 적은 캐시 용량만으로도 모바일 클라이언트의 정보 요구를 만족하는 아이템들을 서비스할 수 있도록 하였다. SAS E-Miner를 이용하여 모의실험 데이터를 생성하여, 제안 모형의 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. Cache hit ratio를 이용한 객관적인 성능 평가를 통하여 제안된 모형의 성능을 확인하였다.

Ubiquitous Computing and Statistics; What's the Connection?

  • Jun, Sung-Hae;Jorn, Hongsuk
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제11권2호
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    • pp.287-295
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    • 2004
  • Mark Weiser introduced ubiquitous computing in his article titled 'The computer for 21st Century' in 1991. This has been new paradigm after internet. Now, the rapid development of mobile computer, wireless network, and intelligent system has supported ubiquitous computing environment. In the related area of information science, the researchers have studied on ubiquitous computing. But in the field of Korea statistics, this research has not been worked yet. So, we proposed the connection between statistics and ubiquitous computing in this paper. As an example, we showed an efficient cache hoarding for ubiquitous computing using statistical methods. In experimental results, we verified our proposed issue.

Data Mining Approach for Supporting Hoarding in Mobile Computing Environments

  • 전성해;류제복;이승주
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.13-17
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    • 2003
  • 본 논문에서는 낮은 대역폭, 높은 지연, 그리고 잦은 네트워크 단절로 인한 모바일 컴퓨팅 환경의 문제점들을 해결하기 위한 효과적인 캐시 적재 기법으로서 협업 추천 기반의 데이터 마이닝 전략을 제안하였다. 캐시 적재가 모바일 클라이언트의 이러한 문제점들을 해결하기 위한 효율적인 방법이 된다는 기존의 연구는 많이 진행되어 왔다. 하지만 모바일 컴퓨터의 요구에 대한 이력 정보만을 이용한 기존의 연구는 모바일 클라이언트가 필요로 하는 모든 정보 요구를 만족하지 못하였다. 특히 저장 공간의 제약을 갖는 모바일 컴퓨터의 한계 때문에 더욱 큰 어려움을 갖게 되었다. 본 연구에서는 모바일 클라이언트의 이력 정보에 대하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 캐시 적재 기법을 제안하여 적은 캐시 용량만으로도 모바일 클라이언트의 요구를 만족할 수 있는 아이템들을 효과적으로 서비스할 수 있도록 하였다. CSIM Simulator를 이용하여 모의 데이터를 생성하여, 제안 모형의 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. Cache hit ratio를 이용한 객관적인 성능 평가를 통하여 제안된 모형이 모바일 클라이언트의 캐시 적재 기법으로서 우수한 성능을 보임이 확인되었다.

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이동 컴퓨팅 환경에서 사용자의 FAP 프로파일을 이용한 선인출 메커니즘 (Prefetching Mechanism using the User's File Access Pattern Profile in Mobile Computing Environment)

  • 최창호;김명일;김성조
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제27권2호
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    • pp.138-148
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    • 2000
  • 이동 컴퓨팅 환경에서 이동 호스트(클라이언트)는 네트워크가 연결되어 있는 동안 단절에 대비하여 중요한 파일들을 자신의 로컬 캐쉬에 저장하여야 한다. 본 논문에서는 클라이언트가 네트워크 단절시 가까운 미래에 사용하게 될 파일을 캐쉬에 저장하는 선인출 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 분석기, 선인출 목록 생성기, 그리고 선인출 관리기를 활용한다. 분석기는 클라이언트의 파일 참조 기록을 FAP(File Access Pattern) 프로파일에 저장한다. 선인출 목록 생성기는 이 프로파일을 이용하여 선인출 목록을 만들며, 선인출 관리기는 이 선인출 목록을 파일 서버에게 요청한다. 본 논문은 단지 관련성이 깊은 파일들이 선인출되는 것을 보장하기 위해 TRP(Threshold of Reference Probability) 파라미터를 설정하였다. 선인출 목록 생성기는 참조 확률이 TRP 이상인 파일들을 선인출 목록에 추가한다. 또한, 본 논문은 선인출 목록을 저장하는데 필요한 적재 크기를 줄이기 위해 TACP(Threshold of Access Counter Probability) 파라미터를 사용한다. 마지막으로, 우리는 캐쉬 적중률, 단절 후 클라이언트의 참조 파일 수, 적재 크기를 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 선인출 메커니즘의 성능이 LRU 캐슁 메커니즘 보다 우수함을 알 수 있었다. 또한, TACP를 이용한 선인출은 적재 크기를 줄일 수 있으면서도, TACP를 사용하지 않는 선인출과 바슷한 성능을 보임을 확인하였다.

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도심환경에서 위치의존 질의를 위한 방송과 캐싱 기법 (Broadcasting and Caching Schemes for Location-dependent Queries in Urban Areas)

  • 정일동;유영호;이종환;김경석
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제32권1호
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    • pp.56-70
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    • 2005
  • 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.