다중방송 채널에서 인덱스를 이용한 브로드캐스트 디스크 기반의 데이타 할당 기법

이원택; 정성원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이원택 정성원

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제35권 제3호

발행연도: 2008.6

수록면: 272 - 285 (14page)

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무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근할 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 빠른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 빠른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.

#데이타 브로드캐스트 #다중 방송 채널 #이동 컴퓨팅 #데이타 할당 #Data Broadcast #Mobile Computing #Multiple Broadcast Channels #Data Allocation

참고문헌 (21)

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1. [학술지(정기간행물)] - S. Acharya / 1995 / Broadcast Disks: Data Management for Asymmetric Communication Environments / ACM SIGMOD Conference : 199 ~ 210

2. [학술지(정기간행물)] - T. Imielinski / 1994 / Mobile Wireless Computing: Challenges in Data Management / Communications of the ACM 37 (10) : 19 ~ 28

3. [학술지(정기간행물)] - S. Ganguly / 1993 / Query Optimization in Mobile Environments / Department of Computer Science

4. [학술지(정기간행물)] - W. Yee / 2002 / Efficient Data Allocation over Multiple Channels at Broadcast Servers / IEEE Transactions on Computers 51 (10) : 1231 ~ 1236

5. [학술지(정기간행물)] - K. Prabhakara / 2000 / -Level Multi-Channel Air Cache Designs for Broadcasting in a Mobile Environment / the 16th International Conference on Data Engineering : 167 ~

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