웹 캐시는 클라이언트와 서버사이에 위치하여, 대리자의 역할을 하는 프락시 서버의 기능적측면의 다른 이름이다. 클라이언트와 프락시 서버사이는 주로 LAN을 통해 연결되므로 넓은 대역폭을 갖게 되지만 웹 캐시의 저장공간은 한정되어 있으므로 웹 캐시내에 존재하는 개체들은 대체 알고리즘이라는 어떤 규칙에 의해 새 개체를 위한 공간확보를 위해 삭제되게 된다. 대부분의 대체 알고리즘들은 성능평가기준인 히트율과 바이트히트율 중 단지 하나의 성능평가기준만을 만족하던지, 때때로 어느 한 기준도 만족시키지 못한다. 본 논문에서 우리는 히트율과 바이트히트율 모두에서 높은 성능을 나타내는 두 가지의 대체알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 기본모델로서, 캐시를 파일타입에 따라 적절히 분할시킨다. 두 번째 알고리즘에서는 2-레벨의 캐시구조를 사용한다. 상위레벨캐시는 기본 모델에서처럼 운용되고, 하위레벨캐시는 공유공간으로서 모든 타입의 개체들을 집합적으로 수용하게 된다. 트레이스-드리븐 시뮬레이션을 사용하여 히트율과 바이트히트율을 측정함으로써 제안 알고리즘들의 성능을 평가하였다.
Kwon, Young Min;Choo, Hyunseung;Lee, Tae-Jin;Chung, Min Young;Kim, Mihui
Journal of Information Processing Systems
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제10권3호
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pp.384-394
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2014
The femtocell overlaid cellular network (FOCN) has been used to enhance the capacity of existing cellular systems. To obtain the desired system performance, both cross-tier interference and co-tier interference in an FOCN need to be managed. This paper proposes an interference management scheme that adaptively constructs a femtocell cluster, which is a group of femtocell base stations that share the same frequency band. The performance evaluation shows that the proposed scheme can enhance the performance of the macrocell-tier and maintain a greater signal to interference-plus-noise ratio than the outage level can for about 99% of femtocell users.
본 논문은 워크플로우 분할에 기반하여 복합 웹 서비스를 빠르게 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 QoS 요구사항의 제약정도 계산, 워크플로우 분할, QoS 요구사항 분해, 그리고 서비스 선택의 네 단계로 구성된다. 특히 QoS 요구사항의 분해과정이 휴리스틱에 기반하기 때문에 워크플로우 분할 시 QoS 요구사항을 만족하는 서비스를 찾지 못할 가능성이 있다. 제안된 방법은 분할에 따른 서비스 선택 실패를 줄이기 위해 주어진 QoS 요구사항의 제약정도를 계산하여 워크플로우의 분할 여부를 판단한다. 실험 결과 제안된 방법은 분할 속도, 성공률, 품질 면에서 우수한 성능을 보였다.
최근 웹 사용자의 수가 급격히 증가하고 있다. 이로 인해 인터넷 객체의 캐슁 기법이 매우 중요한 문제가 되었다. 웹 캐쉬는 전통적인 캐쉬와는 달리 다양한 종류와 크기를 가진 개체를 다루어야 하므로 웹 캐쉬에서 보다 나은 적중률을 얻기 위해 털러 접근 방법들이 연구되고 있다 그에 대한 방법으로 동적인 웹 환경을 고려하면서 캐쉬 공간 관리의 효율성을 높이기 위한 분할캐쉬 접근 방법, 또한 웹 캐쉬의 성능향상에 중요한 역할을 하는 교체 알고리즘에 대한 연구도 계속 진행되어 왔다. 본 논문에서는 캐쉬를 파일 타입에 기반을 둔 클래스별로 분할하고, 각각의 클래스에 효율적인 교체 알고리즘을 사용한다. 그리고 사용자의 객체 요구 변화에 대응하기 위해 일정 간격으로 클래스별 분할비를 갱신한다.
본 논문은 응용의 특성을 고려하여 NVM 기반 고속 스토리지를 최적 배치하는 방안을 논의한다. 이를 위해 본 논문은 먼저 여러 응용들의 스토리지 접근 특성을 분석하여 효율적인 NVM 배치에 활용가능한 다음의 두 가지 특성을 관찰하였다. 그 첫째는 I/O를 집중적으로 발생시키는 스토리지 파티션이 하나로 고정되지 않고 응용에 따라 다르게 나타난다는 점이다. 두 번째는 스토리지 접근에 있어 높은 비율의 1회성 접근 데이터가 존재한다는 점이다. 이와 같은 분석 결과를 토대로 본 논문에서는 NVM을 특정 파티션으로 고정 사용하는 것이 아니라 응용의 특성에 맞게 배치하는 것이 스토리지 성능을 극대화할 수 있음을 확인하였다. 특히, 그래프, DB, 웹 응용의 경우 NVM을 스왑, 저널, 파일시스템 파티션으로 활용하는 것이 효과적임을 확인하였다.
인터넷의 성장과 함께 자바 네트워크 응용서비스가 빠른 속도로 증대되고 있다. 이러한 응용서비스는 일시적으로 네트워크가 분할되거나, 또는 특정 프로세스가 실패하더라도 투명하고도 안정적이며, 지속적으로 제공되는 것이 바람직하다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 다수의 그룹통신 시스템이 개발되어 왔다. 그러나 기존의 자바 그룹통신 시스템은 Extended Virtual Synchrony를 지원하지 못하거나 선입선출(FIFO), 인과(causal), 전체(total) 그리고 안전(safe) 순서 전달서비스와 같은 다양한 메시지 전달방식을 지원하고 있지 않다. 본 논문에서는 그룹 멤버간의 다양한 메시지 전달방식과 Extended Virtual Synchrony 모델을 지원하는 JACE 자바 그룹통신 시스템의 설계와 구현에 관하여 기술한다. JACE 시스템은 다양한 방식으로 쌓을 수 있는 다수의 프로토콜 모듈로 구성되어 있다. 개발된 JACE 시스템을 이용하여 웹 서비스에 대한 정보를 등록하고 발견할 수 있는 UDDI 레지스트리가 자바를 이용하여 실험적으로 구현되었다.
최근 들어 인터넷의 성장으로 인하여 문서의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 대용량의 문서를 마르게 검색 할 수 있는 병렬 정보 검색 엔진에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 병렬 정보 검색 엔진을 구현하기 위하여서는 역 색인을 분할하고, 분할된 역 색인을 통하여 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다. 역 색인을 분할하는 기존 방법으로는 1) 문서 식별자 분할 방법과 2) 식별자 분할 방법이 있다. 그러나 각 분할 방법은 다음과 같은 단점들을 가지고 있다. 문서 식별자 분할 방법은 문서의 추가가 용이하고 처리량(throughput)이 높은 반면에 top-k 질의 처리 성능이 좋지 않다. 그리고 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리 성능이 좋은 반면에 문서의 추가가 어렵고 처리량이 낮다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 혼합 분할 방법을 제안하고 이를 정보 검색 기능과 밀결합된 DBMS인 오디세우스에 실현한 병렬 정보 검색 엔진을 설계하고 구현한다. 먼저, 제안된 병렬 정보 검색 엔진인 오디세우스/parallel-OOSQL의 아키텍쳐를 설명한다. 그리고 체계적인 실험을 통하여 제안된 시스템의 유용성을 보인다. 실험 결과, 문서 식별자 분할 방법은 질의 처리 시간이 역 색인 분할의 블록의 개수에 근사적으로 역 비례함을 보였으며, 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리에 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 병렬 정보 검색 엔진은 세 가지 분할 방법을 모두 제공하기 때문에 응용 환경에 따라 분할 방법을 커스터마이즈함으로써 항상 좋은 성능을 낼 수 있다. 오디세우스/parallel-OOSQL 병렬 정보 검색 엔진은 각 슬레이브 노드 당 1억 건의 웹 문서를, 시스템 전체로는 수십억 건의 웹 문서를 인덱스하여 저장하고 질의를 처리할 수 있다.
최근 기존 텍스트 기반 콘텐츠 외 멀티미디어 콘텐츠의 영향력이 급증함에 따라 콘텐츠 내 정보들을 처리할 수 있도록 도와주는 서비스가 콘텐츠 이용에 큰 편리함을 주고 있다. 이러한 서비스의 대표적인 기능으로는 중요 정보에 대한 검색과 마스킹이 있다. 텍스트 데이터와 이미지 데이터의 검색 및 마스킹 기술을 제공해주는 솔루션들은 활발히 보급되고 있어 쉽게 접할 수 있다. 그러나 오디오 콘텐츠의 경우, 검색 및 마스킹의 필요성은 인식되지만 기술의 난이도로 인해 범용적으로 적용되는 솔루션을 찾는 것이 쉽지 않다. 본 논문은 음성 분할을 이용하여 오디오 데이터 내 정보 검색과 마스킹 기능을 제공하는 웹 애플리케이션을 제안한다. 추가적으로, 국내외 인공지능 기반 음성 인식 API에 대한 분석을 통해 적절한 API의 선택을 진행하였으며, 정규식을 이용한 개인 신상 정보의 검출 방법을 제시하였다. 마지막으로 구현결과의 정확도를 측정하여 성능을 검증하였다. 본 논문의 기여점은 오디오 데이터 내 특정 패턴의 검출 및 마스킹 기능을 설계하고 실험을 통해 검증한 것에 있다.
유류 유출에 의한 잔류 석유계 오염물질들은 높은 소수성으로 인하여 해양 저서 생태계에 축적될 수 있다. 오염 피해를 입은 지역의 생태위해성평가를 위해서는 통상적으로 많은 모니터링 자료가 필요하다. 간단한 먹이연쇄 생물축적 모형을 이용하여 생태계의 잔류 유류오염물질에 대한 노출수준의 평가를 통해서 모니터링에 소요되는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있다. 본 연구에서는 네 종류의 다환방향족탄화수소(페난트린, 안트라센, 피렌, 벤조[a]피렌)에 대하여 가상의 저서생태계를 대상으로 두 개의 노출 시나리오에 대하여 이들 오염물질의 잔류농도를 산정하였다. 해수중 농도를 수용해도의 1/10에 이르는 것으로 가정한 극단적인 시나리오에서 체내 잔류농도는 영양단계에 따라 차이가 있으나, 5~250 mg/kg으로 예측되었다. 또한 대상 생물종들에 대하여 주어진 조건에서 생물농축계수(BCF)와 생물축적계수(BAF)를 평가하였다. 대사과정을 무시할 경우 로그 생물농축계수(log BCF)는 로그 옥탄올-물 분배계수(log $K_{OW}$)가 7.0에 이를 때까지 log $K_{OW}$의 증가에 따라 선형적으로 증가하였고 7.0 이상의 값에서는 점차 감소하였다. 대상생태계에서의 생물증폭 현상은 log $K_{OW}$값이 5.0 이상인 물질에서 두드러졌으며, 이는 많은 석유계 오염물질들의 log $K_{OW}$값이 5.0 이상이므로 오염피해를 입은 생태계내의 생물증폭현상을 예측하기 위해서는 먹이연쇄망의 구조가 매우 중요함을 나타낸다. 지역특이적 노출평가를 위해서는 추가적 연구가 필요하나, 현 상태의 모형은 스크리닝 수준에서의 저서 생태계의 잔류 유류오염물 질에 대한 노출을 평가할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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