Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.
무선 환경에서는 채널의 대역폭과 휴대장치의 전력이 제한된다. 이러한 환경에서 데이타를 브로드캐스트(Broadcast) 하는 것은 효과적으로 클라이언트(Client)에게 데이타를 제공하기 위한 훌륭한 기법이 된다. 싱글 채널(Single channel)에서 뿐만 아니라 다중 채널(Multi-channel) 환경에서 클라이언트들의 데이타에 대한 접근 패턴에 따라 브로드캐스트 프로그램을 작성하는 기법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 물리적으로 독립된 다중 채널 환경에서의 효과적인 브로드캐스트 기법에 대해 소개한다. 기존에 소개된 기법들에서는 데이타의 접근 확률(access probability)을 기초로 주어진 물리지 채널 수만큼 데이타 집합을 분할하게 된다. 이러한 기법들은 높은 접근 확률을 가지는 소수의 데이타의 낮은 접근 확률을 가지는 다수의 데이타로 나누게 된다. 하지만 이러한 기법들은 단순히 채널 수에 따라 데이타의 구분에만 관심이 있기 때문에, 동등한 채널 내에서 생기는 데이타들 간의 접근 확률의 차이가 무시된다. 실제 환경에서는 많은 수의 물리 채널을 확보하기가 어렵고, 상당히 많은 수의 데이타를 브로드캐스트 해야 한다. 따라서 동등한 채널 내에서도 접근 확률을 기초로 브로드캐스트 프로그램을 작성할 수 있다면 기존의 기법에서보다 더 좋은 성능을 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 데이타의 집합을 채널 수에 맞게 분할함과 동시에 채널 내에서 브로드캐스트 되는 횟수를 정함으로써 다중 채널에서 접근확률의 편차가 심한 데이타를 브로드캐스트 해야 하는 상황에서 보다 적합한 방법을 제안한다.
이동 컴퓨팅(mobile computing) 환경이 가지는 통신 대역의 협소함과 이동 기기의 에너지 제약 때문에 데이타 베이스 서버에서 다수의 이동 클라이언트로 데이타를 전달할 때는 브로드캐스트 (broadcast)가 효과적이다. 기존의 여러 가지 브로드캐스트 방법은 클라이언트의 데이타 접근 빈도(access frequency)를 이용하여 전송 스케줄을 정하거나, 데이타들의 시맨틱 관계(semantic relationship)를 이용하여 전송 스케줄을 결정하였다. 데이타의 접근 빈도만을 반영하는 경우 클라이언트들이 접근하는 데이타들의 의미적 관계를 고려하지 않으므로 클라이언트가 밀접한 시맨틱 관계를 갖는 데이타를 차례로 접근해야 하는 경우 오랜 시간 동안 무선 채널을 듣고 있어야 한다. 시맨틱 관계만을 반영하여 전송 스케줄을 작성하면, 클라이언트가 시맨틱 관계는 없으나 접근 빈도가 높은 특정 데이타를 자주 접근할 필요가 있는 경우, 클라이언트의 데이타 접근 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 데이타 접근 빈도와 시맨틱 관계를 함께 반영하여 이동 클라이언트의 데이타 접근 시간을 개선한 효율적인 하이브리드 데이타 브로드캐스트 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 하이브리드 브로드캐스트 방법은 데이타 접근 빈도에 의해 브로드캐스트 스케줄을 생성한 후, 스케줄 상 데이타 전송 위치를 시맨틱 관계에 따라 조정한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교 분석하여 우리의 방법이 효율적임을 보인다.
방송 디스크는 다수의 이동 클라이언트에게 정보를 전파하는 통신 구조이다. 방송 디스크에서 서버는 데이타베이스에 저장된 모든 데이타를 연속적으로 방송하며, 클라이언트는 방송 채널을 검사하여 자신이 원하는 데이타를 수신한다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이타를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 방송 데이타가 서버에서 변경될 경우, 클라이언트에서 실행되는 트랜잭션이 판독하는 데이타의 정확성을 보장하기 위한 캐쉬 기반의 동시성 제어 기법(Cache Conscious Concurrency Control: $C^4$) 기법을 제안한다. $C^4$ 기법은 서버로부터 동시성 제어를 위한 추가적인 정보의 방송을 최소화하며 클라이언트의 캐쉬를 효율적으로 사용함으로써 트랜잭션의 실행 시간을 단축시킬 수 있다는 장점을 갖는다.
최근 수년 동안, 데이타 방송기술은 많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 매우 효과적인 데이타 전달 시스템으로 주목받고 있다. 특히 흔성 방송은 주기적인 반복 데이타 방송과 온디멘드 방송을 통해, 제한된 대역폭 상에서 많은 이동 클라이언트를 수용하면서 동시에 동적인 데이타 액세스를 지원할 수 있다. 그러나 기존의 흔성 방송 알고리즘에서 데이타 액세스 변화를 파악하기 위해 사용하는 기법에는 문제가 있다. 즉, 많은 요청을 받은 데이타 아이템을 반복 방송에 추가시키면 액세스 요구가 적어져 이 데이타 아이템이 방송되고 있기 때문에 요청이 적어진 것인지 아니면 수요가 줄어서 요청이 적어진 것인지 모른다는 것이다. 기존 연구에서는 이 문제 때문에 냉각값을 곱해 서서히 제거하는 방법을 사용하거나 일부러 방송에서 누락시켜 수요를 창출하는 방법을 사용한다. 그러나 이 두 방법은 모두 데이타의 특성을 고려하지 않는 인공적인 기법이다. 본 논문에서 이러한 문제를 해결하기 위해 데이타 유형을 분류하여 방송하는 데이타 방송 알고리즘 RTAHB-DT(Real-Time Adaptive Hybrid Broadcasting based on Data Type)를 제안하고, 시뮬레이션을 사용해 제안 알고리즘의 성능을 분석한다.
방송 디스크는 다수의 이동 클라이언트에게 정보를 전파하는 통신구조이다. 방송 디스크에서 서버는 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 방송하며, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 자신이 원하는 데이터를 수신한다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 서버에서 방송 데이터가 갱신될 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 타임스탬프 기반 동시성 제어(Timestamp Based Concurrency Control: TCC) 기법을 제안한다. 기존에 제안된 동시성 제어 기법들은 트랜잭션의 철회율을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송함으로써 방송 대역폭의 상당 부분을 소비한다는 단점을 갖는다. 이와는 달리, TCC는 방송 데이터의 타임스탬프 필드에 그 데이터를 갱신한 서버 트랜잭션들의 순서를 반영시키고, 이를 수신한 클라이언트에서는 타임스탬프를 이용하여 자신의 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 검사함으로써 보다 많은 트랜잭션 실행을 허용한다. 그 결과, TCC는 서버로부터 방송되는 제어 정보의 양을 최소화하면서 읽기 전용 트랜잭션의 철회율을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
데이터 할당 기술은 데이터 방송 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 필수적이다. 본 논문은 다중 데이터 질의가 제기되는 환경에서 방송채널에 데이터를 할당하는 주제를 연구하여 DAMA(Data Allocation using Moving Average)로 명명된 새로운 데이터 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 데이터의 방송빈도를 자신의 액세스 확률의 이동 평균에 의해 결정하는 전략을 채택한다. DAMA는 질의 크기에 따라 액세스 확률의 영향력을 적절하게 제어할 수 있기 때문에 질의 응답시간의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션이 수행되었다. 실험 결과에 따르면, 평균 응답시간의 성능에서 DAMA는 다른 기법보다 우수한 성능을 보인다.
Kim, Seung-Bum;Im, Yong-Jo;Kim, Kum-Lan;Park, Hye-Sook;Park, Sung-Ok
대한원격탐사학회지
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제20권1호
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pp.47-55
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2004
We have constructed a level-1 processor to generate brightness temperatures using the direct-broadcast data from the passive microwave radiometer onboard Aqua satellite. Although 50-minute half-orbit data, called a granule, are being routinely produced by global data centers, to our knowledge, this is the first attempt to process 10-minute long direct-broadcast (DB) data. We found that the processor designed for a granule needs modification to apply to the DB data. The modification includes the correction to path number, the selection of land mask and the manipulation of dummy scans. Pixel-to-pixel comparison with a reference indicates the difference in brightness temperature of about 0.2 K rms and less than 0.05 K mean. The difference comes from the different length of data between 50-minute granule and about 10-minute DB data. In detail, due to the short data length, DB data do not always have correct cold sky mirror count. The DB processing system is automated to enable the near-real time generation of brightness temperatures within 5 minutes after downlink. Through this work, we would be able to enhance the use of AMSR-E data, thus serving the objective of direct-broadcast.
낮은 대역폭이나 잦은 단절 같은 무선 통신의 근본적인 제약으로 인한 방송 시스템의 성능 저하를 완화할 수 있는 방법 중의 하나는 클라이언트에 캐시를 도입하는 것이다. 본 논문에서는 비트 벡터를 이용한 혼합 데이터 방송 시스템에서 클라이언트가 최근에 요구하는 데이터를 효과적으로 방송할 수 있도록 pull 기반 방송전략을 제안한다. 그리고, 방송 알고리즘의 특성을 고려한 효율적인 캐싱 전략을 제안하고 시스템의 성능을 평가한다. 평가 결과에 따르면, 제안한 전략들을 수용한 시스템이 응답 시간 측면에서 전반적으로 좋은 성능을 보여준다.
캐싱은 데이타 방송 시스템에서 방송 요청의 경쟁을 줄임으로써 좁은 대역폭으로 인한 시스템 성능의 저하를 완화할 수 있는 유용한 방법이다. 본 논문에서는, 풀 기반 방송 시스템에서 클라이언트들간의 데이타 인기도를 반영하는 캐싱 전략을 제안한다. 아울러, 데이타 방송 버전을 이용하여 데이타 접근의 최근성을 반영할 수 있도록 하고 제안한 전략의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가에 따르면, 히트율과 미스 비용을 함께 고려한 전략이 전통적 전략인 LRU 보다 성능 우위를 보이고 있다. 클라이언트들의 데이타 인기도를 고려한 전략은 일부 경우에 있어 성능 우위를 보여 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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