KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3329-3350
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2017
Installing caching and computing facilities in mobile edge networks is a promising solution to cope with the challenging capacity and delay requirements imposed on future mobile communication systems. The problem of optimal facility placement in mobile edge networks has not been fully studied in the literature. This is a non-trivial problem because the mobile edge network has a unidirectional topology, making existing solutions inapplicable. This paper considers the problem of optimal placement of a fixed number of facilities in a mobile edge network with an arbitrary tree topology and an arbitrary demand distribution. A low-complexity sequential algorithm is proposed and proved to be convergent and optimal in some cases. The complexity of the algorithm is shown to be $O(H^2{\gamma})$, where H is the height of the tree and ${\gamma}$ is the number of facilities. Simulation results confirm that the proposed algorithm is effective in producing near-optimal solutions.
최근의 인터넷의 폭발적인 인기로 인해 인터넷 객체의 캐슁 기법이 매우 중요한 문제가 되 었다. 인터넷에서의 캐슁은 전통적인 캐슁 기법과 여러 면에서 다르다. 특히 일반적인 캐슁 알고리즘은 인터넷에 적합하지 못한데, 이는 크기가 서로 다른 객체들을 함께 처리함으로써 발생하는 작은 객체들의 불이익에서 기인한다. 본 논문에서는 인터넷 캐슁을 위해 설계된 기존의 기법들을 살펴보고 우리의 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고, 여러 가변 길이 대 체 알고리즘에 대한 모의 실험의 결과를 제시하고, 객체들을 크기에 따라 구분하여 처리함 으로써 바이트 적중률을 향상시키는 방안을 도출한다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권3호
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pp.43-52
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2007
A hard disk, which can be classified as an external storage is usually capacious and economical. In spite of the attractive characteristics and efforts on the performance improvement, however, the operation of the hard disk is apparently slower than a processor and the advancement has also been slowly conducted since it is based on mechanical process. On the other hand, the advancement of the processor has been drastically performed as semiconductor technology does. So, disk I/O sub-system becomes bottleneck of computer systems' performance. For this reason, the research on disk I/O sub-system is in progress to improve computer systems' performance. In this paper, we proposed multi-level LRU scheme and then apply it to the computer systems with buffer cache and disk cache. By applying the proposed scheme to computer systems, the average access time to disk blocks can be decreased. The efficiency of the proposed algorithm was verified by simulation results.
In this paper, we present a one-pass semi-dynamic network decoding framework that inherits both advantages of fast decoding speed from static network decoders and memory efficiency from dynamic network decoders. Our method is based on the novel language model network representation that is essentially of finite state machine (FSM). The static network derived from the language model network [1][2] is partitioned into smaller subnetworks which are static by nature or self-structured. The whole network is dynamically managed so that those subnetworks required for decoding are cached in memory. The network is near-minimized by applying the tail-sharing algorithm. Our decoder is evaluated on the 25k-word Korean broadcast news transcription task. In case of the search network itself, the network is reduced by 73.4% from the tail-sharing algorithm. Compared with the equivalent static network decoder, the semi-dynamic network decoder has increased at most 6% in decoding time while it can be flexibly adapted to the various memory configurations, giving the minimal usage of 37.6% of the complete network size.
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 싱크노드와 데이터 중심(Data centric) 기반으로 통신을 하게 되며 이때 사용되는 라우팅 알고리즘 중 하나가 Directed Diffusion 알고리즘이다. Directed Diffusion은 싱크노드의 named data 질의에 기반을 둔 라우팅 프로토콜로 다수의 소스 노드와 다수의 싱크 노드의 상황에서도 효율적으로 동작한다는 점과 각각의 질의에 의한 라우팅 경로 상에서 데이터 융합(aggregation) 과 caching을 수행할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 강화된 gradient 경로를 얻기 위해 요구되는 부담이 크다는 단점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 interest 패킷에 hop-count를 도입함으로써 gradient가 과다하게 설정되는 것을 제한함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있는 개선된 Directed Diffusion 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하고자 한다.
인터넷 서비스가 광범위하게 제공되면서 혁신적으로 웹 GIS가 발달하게 되었다. 그러나 현실적으로 인터넷 지리 정보 시스템에서는 대용량의 공간 데이터의 전송에 따른 사용자 응답 시간 지연, 네트워크의 트래픽, 그리고 서버 과부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 클라이언트 측의 캐시 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 단위 시간과 공간 근접성의 개념을 이용하여 기존의 연구를 개선한다. 그리고 효율성의 향상 정도를 측정하기 위해 성능 평가를 실시하고 결과를 분석한다. 성능 평가 결과, 공간 데이터의 질의 시에 기존의 알고리즘에 비하여 적중률에 있어서 보다 좋은 성능을 나타내었다.
The basic user location strategies proposed in current PCS(Personal Communication Services) Network are two-level Database strategies. These Databases which exist in the Signalling network always maintain user's current location information, and it is used in call setup process to a mobile user. As the number of PCS users are increasing, this strategies yield some problem such as concentrating signalling traffic on the Database, increasing Call setup Delay, and so on. In this paper, we proposed RCP(Reverse Connection setup Protocol) model, which apply RVC(Reverse Virtual Call setup) algorithm to PCS reference model, and CRCP(Cache algorithm in RCP) model, which adopt Caching strategies in the RCP model. When Cache-miss occur, we found that CRCP model require less miss-penalty than PCS model. Also we show that proposed models are always likely to yield better performance in terms of reduced Location Tracking Delay time.
클라이언트의 캐쉬된 데이터 관리는 클라이언트 응용의 정확성을 보장하기 위해 필요하다. 캐쉬 일관성 알고리즘은 탐지 기반과 회피 기반의 두 부류가 있다. 탐지 기반의 캐쉬 일관성 방법은 일단 비일관된 데이터의 접근을 허용하고 완료하기 전 캐쉬된 데이터의 유효성을 검사한다. 반면, 회피 기반의 알고리즘 하에서 트랜잭션은 비일관된 데이터를 접근할 기회를 전혀 갖지 않는다. 이 논문에서는 회피 기반의 버전을 이용한 새로운 캐쉬 일관성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 서버와 클라이언트에 이중 버전을 유지하여 단일 버전만 사용한 방법에 비하여 콜백으로 인한 메시지 교환을 제거하고 트랜잭션의 철회율을 감소시킬 수 있다. 또한 갱신 전달을 위하여 무효화와 전파를 혼합하여 사용함으로써 캐쉬 실패를 최소화하였다.
VOD 서비스 시스템에서의 시간 지연을 줄이기 위하여 캐싱 기능을 갖는 프록시 서버를 이용한 DAVIC VOD 서비스 제공 방식을 제안한다. 프록시 서버는 서비스 제공자와 사용자 사이에 위치하며 서비스 제공자가 보유한 일부 프로그램을 캐싱하여 사용자에게 제공한다. 프록시 서버를 사용하면 서비스 제공자와 네트워크의 부하를 줄일 수있다. 프록시 서버의 동작은 요구된 프로그램이 자신의 디스크에 있는 경우와 없는 경우로 구분된다. 첫번째 경우 프록시 서버가 서비스를 제공하고 두번째 경우는 서비스 제공자로 부터 프로그램을 수신하여 사용자에게 제공하고 동시에 자신의 디스크에 저장하여 캐싱한다. 프록시 서버의 저장공간이 부족하면 캐시 대치 알고리즘을 수행한다. 캐시 대치 알고리즘으로 잘 알려진 LRU. LFU, FIFO중에서 제안한 프록시 서버에 가장 효과적인 방식이 LFU 방법을 이용하는 것이 3개중 가장 효과적임을 시뮬레이션을 이용하여 보였다.
Ordonez, Carlos;Navas, Mario;Garcia-Alvarado, Carlos
Journal of Computing Science and Engineering
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제5권2호
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pp.111-120
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2011
Data mining algorithms should exploit new hardware technologies to accelerate computations. Such goal is difficult to achieve in database management system (DBMS) due to its complex internal subsystems and because data mining numeric computations of large data sets are difficult to optimize. This paper explores taking advantage of existing multithreaded capabilities of multicore CPUs as well as caching in RAM memory to efficiently compute summaries of a large data set, a fundamental data mining problem. We introduce parallel algorithms working on multiple threads, which overcome the row aggregation processing bottleneck of accessing secondary storage, while maintaining linear time complexity with respect to data set size. Our proposal is based on a combination of table scans and parallel multithreaded processing among multiple cores in the CPU. We introduce several database-style and hardware-level optimizations: caching row blocks of the input table, managing available RAM memory, interleaving I/O and CPU processing, as well as tuning the number of working threads. We experimentally benchmark our algorithms with large data sets on a DBMS running on a computer with a multicore CPU. We show that our algorithms outperform existing DBMS mechanisms in computing aggregations of multidimensional data summaries, especially as dimensionality grows. Furthermore, we show that local memory allocation (RAM block size) does not have a significant impact when the thread management algorithm distributes the workload among a fixed number of threads. Our proposal is unique in the sense that we do not modify or require access to the DBMS source code, but instead, we extend the DBMS with analytic functionality by developing User-Defined Functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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