본 논문은 기존의 Mobile Gate System에서 모바일 웹 서비스를 위해 사용하던 Contents Cache 의 성능을 향상시킴으로 보다 더 빠르게 모바일 웹 서비스를 하는 데 그 목적을 두고 있다. Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지에는 두 요소가 존재함을 알 수 있었다. 하나의 요소는 단지 요청된 DIDL 페이지와 마크-업 종류에만 의존적인 것이었고, 다른 하나의 요소는 요청된 DIDL 페이지, 마크-업 종류, 서비스를 요청한 모바일 장치의 Display 크기, 지원되는 이미지 형식, 지원되는 이미지의 색 심도 수에 각각 의존적이었다. 기존의 Contents Cache는 이렇게 두 요소를 함께 가진 마크-업 페이지 전체를 모두 저장했다. 이는 다른 요소들이 모두 같다 하더라도 하나의 요소가 달라지면 그 요소 때문에 재사용 가능한 요소들까지 Cache 메모리 영역에 중복 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용하지 못하게 하는 문제를 발생시켰다. 이 때문에 동일한 Cache 메모리 크기 하에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장할 수 있었음에도 그렇게 하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지를 두 요소로 나누고 각각을 분류하여 저장하였다. 또한 Cache 내의 데이터와 신규 데이터간의 대체 요구에 응하기 위해 LFU, LRU 두 대체 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해 동일한 Cache 저장 공간 내에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장하게 함으로 더 빠른 속도의 Cache 성능을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문은 기존의 Mobile Gate System에서 모바일 웹 서비스를 위해 사용하던 Contents Cache 의 성능을 향상시킴으로 보다 더 빠르게 모바일 웹 서비스를 하는 데 그 목적을 두고 있다. Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지에는 두 요소가 존재함을 알 수 있었다. 하나의 요소는 단지 요청된 DIDL 페이지와 마크-업 종류에만 의존적인 것이었고, 다른 하나의 요소는 요청된 DIDL 페이지, 마크-업 종류, 서비스를 요청한 모바일 장치의 Display 크기, 지원되는 이미지 형식, 지원되는 이미지의 색 심도 수에 각각 의존적이었다. 기존의 Contents Cache는 이렇게 두 요소를 함께 가진 마크-업 페이지 전체를 모두 저장했다. 이는 다른 요소들이 모두 같다 하더라도 하나의 요소가 달라지면 그 요소 때문에 재사용 가능한 요소들까지 Cache 메모리 영역에 중복 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용하지 못하게 하는 문제를 발생시켰다. 이 때문에 동일한 Cache 메모리 크기 하에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장할 수 있었음에도 그렇게 하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지를 두 요소로 나누고 각각을 분류하여 저장하였다. 또한 Cache 내의 데이터와 신규 데이터간의 대체 요구에 응하기 위해 LFU, LRU 두 대체 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해 동일한 Cache 저장 공간 내에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장하게 함으로 더 빠른 속도의 Cache 성능을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다.
The objective of this study is to provide faster mobile web service by improving performance of Contents Cache used for mobile web service in the existing Mobile Gate System. It was found that two elements existed in Mark-Up page transcoded by Contents Generator. One of the elements was dependent on...
The objective of this study is to provide faster mobile web service by improving performance of Contents Cache used for mobile web service in the existing Mobile Gate System. It was found that two elements existed in Mark-Up page transcoded by Contents Generator. One of the elements was dependent only on the requested DIDL page and Mark-Up type. The other was dependent on each of the requested DIDL page, Mark-Up type, size of mobile display 모바일 장치 to request service, type of images available and color depth count of the images available. The conventional Contents Cache saved the entire Mark-Up page to hold both of the two elements. This caused the problem where storage space was not effectively used because reusable elements were repetitively saved in cache memory domain due to change in one of the elements even though all the other elements were the same. As a result, a larger number of transcoded Mark-Up pages could not be saved in the same cache memory size. Therefore, in this study, Mark-Up pages transcoded by Contents Generator were divided into two elements and were separately saved. Also, in order to respond to the demand for replacing data in cache with new data, this study applied two algorithms of LFU and LRU. This study proposed the method to implement cache performance of faster speed by enabling to save more number of the transcoded Mark-Up pages in the same cache storage space.
The objective of this study is to provide faster mobile web service by improving performance of Contents Cache used for mobile web service in the existing Mobile Gate System. It was found that two elements existed in Mark-Up page transcoded by Contents Generator. One of the elements was dependent only on the requested DIDL page and Mark-Up type. The other was dependent on each of the requested DIDL page, Mark-Up type, size of mobile display 모바일 장치 to request service, type of images available and color depth count of the images available. The conventional Contents Cache saved the entire Mark-Up page to hold both of the two elements. This caused the problem where storage space was not effectively used because reusable elements were repetitively saved in cache memory domain due to change in one of the elements even though all the other elements were the same. As a result, a larger number of transcoded Mark-Up pages could not be saved in the same cache memory size. Therefore, in this study, Mark-Up pages transcoded by Contents Generator were divided into two elements and were separately saved. Also, in order to respond to the demand for replacing data in cache with new data, this study applied two algorithms of LFU and LRU. This study proposed the method to implement cache performance of faster speed by enabling to save more number of the transcoded Mark-Up pages in the same cache storage space.
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문제 정의
본 논문에서는 Mobile Gate System에서 사용되던 기존의 Contents Cache의 성능을 향상시키는 기법을 제안하고 이를 구현, 평가하였다.
본 논문은 이러한 기존의 Mobile Gate System의 Contents Cache가 가지고 있던 문제들을 해결하고 보다 적은 Cache 공간에 보다 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장하도록 하는데 목적이 있으며, 더 나아가 Mobile Gate System의 전반적인 성능 향상을 도모하는데 목적이 있다.
이렇게 추출된 특성을 바탕으로 Call Server 는 모바일 장치의 추가 특성 정보를 저장하고 있는 PhoneDB 에 추가 정보를 圣의, 응답 받게 된다. 추출된 모바일 장치의 특성과 PhoneDB로부터 응답 받은 추가 특성을 조합하여 Contents Cache에 서비스를 요청한 모바일 장치의 특성과 요청된 DIDL 문서에 해당하는 변환된 마크-업 페이지 데이터가 존재하는지 질의하게 된다. 이때 만일 해당 마크-업 페이지 데이터가 존재하면 추가 마크-업 변환 없이 Contents Cache에서 응답 받은 데이터를 서비스를 요청한 모바일 장치에 제공하게 된다.
제안 방법
PhoneDB는 HDML 정보 119개, mHTML 정보 283 개, WML 정보 629개, XHTML 정보 1개로 구성했다. 그리고 Cache 대체 알고리즘은 기존의 LFU(Least Frequency Used) 와 LRU(Least Recently Used) 두 가지 경우 모두 적용했다. 메모리 크기는 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 총 6가지 경우로 실험했다.
저장할 수 있도록 수정되어야 한다. 기존 Contents Cache는 마크-업 정보 전체를 단일 저장 공간에 저장하였기 때문에 본 논문에서 제안하는 Factor 기반 Caching 알고리즘을 적용하기 위해서는 저장 공간의 분할이 반드시 선행되어야 하는 것이다.
이번 실험에서는 Replacement Algorithm LFU와 LRU 각각에 대해 5000건의 요청 회수를 기준으로 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 각각 용량 별로 응답시간을 구해 비교했다. 또한 50Kb 메모리를 기준으로 100건, 500건, 1000 건, 5000건 각각의 요청회수 별로 응답시간을 구해 비교했다.
이번 실험에서는 대체 알고리즘 LFU와 LRU 각각에 대해 5000건의 요청 회수를 기준으로 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 각각 용량 별로 Cache 적중률을 구해 비교했다. 또한 50Kb 메모리를 기준으로 100건, 503건, 1000건, 5000건 각각의 요청회수 별로 Cache 적중률을 구해 비교했다.
이는 결국 적중률의 향상과 응답시간의 단축으로 Cache와 Mobile Gate System 전반의 성능향상을 가져온다. 또한 Cache 기법에서 떼어 놓을 수 없는 대체 알고리즘을 비교 평가함으로 보다 더 나은 대체 알고리즘을 선택할 수 있게 하였다.
본 논문에서 제시하는 Factor 분할 Cache 기법은 이러 한주 어진 제한된 Cache 저장 공간 내에서 보다 많은 정보를 저장하게 하여 더 빠르게 요구에 응답할 수 있게 한다. Factor 분할 Cache 기법은 변환 마크-업 페이지를 Cache에 저장함에 있어 보다 덜 모바일 장치에 의존적인 요소와 보다 더 모바일 장치에 의존적인 요소를 분류, 따로 저장함으로 동일한 메모리 크기에 기존의 Cache보다 더 많은 마크-업 페이지를 저장하게 한다.
응답시간은 Cache를 사용하지 않은 경우, 기존의 Contents Cache를 사용한 경우, 본지에서 제안하는 Separate Factor Cache를 사용한 경우 이렇게 총 3가지의 경우를 가지고 평가했다. 이번 실험에서는 Replacement Algorithm LFU와 LRU 각각에 대해 5000건의 요청 회수를 기준으로 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 각각 용량 별로 응답시간을 구해 비교했다.
이번 실험에서는 Replacement Algorithm LFU와 LRU 각각에 대해 5000건의 요청 회수를 기준으로 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 각각 용량 별로 응답시간을 구해 비교했다. 또한 50Kb 메모리를 기준으로 100건, 500건, 1000 건, 5000건 각각의 요청회수 별로 응답시간을 구해 비교했다.
이번 실험에서는 대체 알고리즘 LFU와 LRU 각각에 대해 5000건의 요청 회수를 기준으로 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 각각 용량 별로 Cache 적중률을 구해 비교했다. 또한 50Kb 메모리를 기준으로 100건, 503건, 1000건, 5000건 각각의 요청회수 별로 Cache 적중률을 구해 비교했다.
또한 실제로 Cache 내에 저장되어있던 마크-업 페이지나 재구성된 마크-업 페이지가 서비스를 요청한 요청 자에게 전달되는 시간도 포함하지 않았다. 즉, 순전히 Contents Generator 모듈이 Cache 내에 원하는 마크-업 페이지를 질의 하거나 신규 마크-업 페이지를 재구성하는 시간만을 응답시간을 평가하는 기준으로 삼았다.
대상 데이터
그리고 Cache 대체 알고리즘은 기존의 LFU(Least Frequency Used) 와 LRU(Least Recently Used) 두 가지 경우 모두 적용했다. 메모리 크기는 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 총 6가지 경우로 실험했다. 요청 회수는 100건, 5師건, 1000 건, 5000건 총 4가지 경우로 실험했다.
운영체제로는 Microsoft Windows XP Professional을 사용했다. 실험을 위한 DIDL 페이지 파일 은총 30개로 이미지와 텍스트로만 구성된 DIDL 페이지를 사용했다. PhoneDB는 HDML 정보 119개, mHTML 정보 283 개, WML 정보 629개, XHTML 정보 1개로 구성했다.
메모리 크기는 1Kb, 10Kb, 20Kb, 30Kb, 40Kb, 50Kb 총 6가지 경우로 실험했다. 요청 회수는 100건, 5師건, 1000 건, 5000건 총 4가지 경우로 실험했다.
데이터처리
성능평가는 전체적으로 총 3번에 이루어 졌다. 3번의 결과에서 가장 높은 결과 치와 가장 낮은 결과 치를 제외한 결과 치를 가지고 성능을 평가했다.
이론/모형
이러한 과정을 처리 해주는 알고리즘을 추가하였다. 기존의 Contents Cache에 적용되었던 두 대체 알고리즘을 본 논문에서 제안하는 요소분할 Caching 기법에 적용하였다.
대체 요구가 발생하면 가장 오래 전에 참조된 데이터를 신규 데이터와 대체하는 알고리즘이다. 요소 분할 Caching 기법에서는 LFU 알고리즘과 마찬가지로우선적으로 FSDD 요소에 대해서 LRU 알고리즘을 적용한다. 그런 후 제거된 FSDD 요소가 의존하고 있던 FLDD 요소가 다른 FSDD 요소들에 의해 사용되고 있는지 확인한 후 사용되고 있으면 그대로 두는 반면, 사용되고 있지 않으면 함께 제거한다.
성능/효과
그림에서 보는 바와 같이 1Kb일 때는 비슷한 개수로 시작하지만 50Kb가 되었을 때는 저장되는 페이지의 개수가 현저히 달라짐을 볼 수 있다. Separate Factor Cache가 기존의 Contents Cache에 비해 으F 2배 가량 더 많은 변환돈 마크-업 페이지를 저장하고 있음을 확인할 수 있다. 더 믾은 변환된 마크-업 페이지를 저장하고 있다는 것은 결국 적중률의 향상을 가져오고 Mobile Gate System의 성능 항상을 가져온다.
실험결과를 통해 기존의 Contents Cache보다 Factor 분할 Cache 방법이 동일 메모리 하에 Cache에 저장되는 페이지 개수가 더 많았고, 적중률의 향상과 결과적으로 응답시간을 향상시킬 수 있었다.
결론적으로는 (그림 7)의 그래프와 비슷한 모양을 하고 있지만 실제 저장되는 마크-업 페이지의 수는 더 적다. 이것은 앞에서 살펴본 적중률과 밀접한 관계가 있는데, 적중률의 그것과 같이 페이지 저장 개수도 LRU 대체 알고리즘 보다는 LFU 대체 알고리즘이 더 좋은 성능을 보였다.
이것은 LRU 대체 알고리즘보다는 LFU 대체 알고리즘이 본 Cache에서는 더 적합함을 보여주는 것이다. 페이지 요청 회수를 고정하고 각 Cache의 메모리 크기에 변화를 주어 실험한 결과 대체적으로 기존의 Contents Cache보다는 Separate Factor Cache 가 더 좋은 적중률을 보여줬다.
확인한다. 확인 후 해당 모바일 웹 페이지가 Contents Cache에 존재하지 않을 경우 Contents Generator에 신규 변환을 요청한다. 이 때 Contents Generator는 서비스를 요청한 모바일 장치의 특성에 따라 Description과 Resource를 변환하고 종말에는 두 결과물을 하나의 변환된 마크-업 Page로 결합하여 서비스하게 된다.
참고문헌 (9)
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