초록

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이동 컴퓨팅에서 사용되는 단말기는 배터리의 제약과 이동통신망의 높은 장애율로 사용에 불편을 느낀다. 여러 mobile client는 공통 관심이 있는 데이터를 서버로부터 받는 방법으로 broadcasting을 많이 쓰는데, 이때 indexing 기법을 이용해 클라이언트는 원하는 데이터를 filtering해서 수신함으로서 에너지의 효율적 사용을 기할 수 있다. index를 중복시킴으로써 원하는 데이터 접근(access) 시간을 줄이고 무선 통신망의 장애에 따른 성능저하를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 K-level indexing 기법을 위한 장애율에 따른 최적의 중복회수를 구하고 데이터 수신시 데이터 시간과 튜닝(tuning)시간을 구한다.

이동 컴퓨팅에서 사용되는 단말기는 배터리의 제약과 이동통신망의 높은 장애율로 사용에 불편을 느낀다. 여러 mobile client는 공통 관심이 있는 데이터를 서버로부터 받는 방법으로 broadcasting을 많이 쓰는데, 이때 indexing 기법을 이용해 클라이언트는 원하는 데이터를 filtering해서 수신함으로서 에너지의 효율적 사용을 기할 수 있다. index를 중복시킴으로써 원하는 데이터 접근(access) 시간을 줄이고 무선 통신망의 장애에 따른 성능저하를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 K-level indexing 기법을 위한 장애율에 따른 최적의 중복회수를 구하고 데이터 수신시 데이터 시간과 튜닝(tuning)시간을 구한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

가설 설정

• 기존 연구[8]에서는 1 level 인덱스를 가정하여 분석하였지만 본 논문에서는 k level의 인덱스를 가정하여 보다 일반적인 경우를 분석하였다.
• 위의 protocol 올이용할 때 access 시간과 tune 시간을 구하면 다음과 같다. 무선통신망 장애는 지수분포 간격(평균 1/p마다 발생)으로 발생한다고 가정하였으며 이때 한 bucket의 index 또는 데이터가 손상된다고 가정하였다.
• 다음은 파라메터 변화에 따른 성능을 측정하였다. 여기서 각각의 인덱스는 각 데이터 버켓이 트리에 잘 분산되어 있는 상태를 가정하고 파라메터를 분석하였다. 여기서 D는 한 브로드 캐스트 주기 당 데이터 버켓의 크기를 나타내고, k는 인덱스레벨을 나타내며, I는 인덱스 세그먼트의 크기를 나타내고, n은 한 인덱스버켓이 인덱싱할 수 있는데이터 버켓의 크기를 나타낸다.

제안 방법

• 무선통신망의 장애를 고려하여 인덱스 기법을 이용한 방송기법의 액세스 시간과 튜닝시간을 분석하였고 액세스 시간을 최소화 시 키기 위한 최적의 인덱스 중복도를 구하였다. 분석 결과에 따르면, 장애율이 높을수록 인덱스 중복도를 높이는 것이 효과적임을 알 수 있다.
• 기존의 인덱스 기법[1]에서는 데이터 접근(data access) 시간을 줄이기 위하여 인덱스를 효과적으로 배치하고 중복시키는 방법을 고려하였다.본 논문에서는 기존 연구[8] 롤 바탕으로 무선통신망의 장애를 고려한 k-level 인덱스 기법의 데이터 접근 시간과 튜닝(tuning) 시간 올 분석하였고 최적의 인덱스 중복 회수를 구하였다.

성능/효과

• 무선통신망의 장애를 고려하여 인덱스 기법을 이용한 방송기법의 액세스 시간과 튜닝시간을 분석하였고 액세스 시간을 최소화 시 키기 위한 최적의 인덱스 중복도를 구하였다. 분석 결과에 따르면, 장애율이 높을수록 인덱스 중복도를 높이는 것이 효과적임을 알 수 있다. 추가 연구로 인덱스 버켓이 분산되어 있을 경우 어떻게 배치하고 어떻게 중복시켜야 효율적인가를 고려 중이다.

후속연구

• 분석 결과에 따르면, 장애율이 높을수록 인덱스 중복도를 높이는 것이 효과적임을 알 수 있다. 추가 연구로 인덱스 버켓이 분산되어 있을 경우 어떻게 배치하고 어떻게 중복시켜야 효율적인가를 고려 중이다.

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