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- 주제어 : 주문형 데이터 방송 (검색결과 2 건)
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데이터 방송 기법은 무선 통신 환경에서 가장 효과적인 데이터 전달 기법의 하나이다. 이는 대용량의 하향 채널과 제한된 대역폭의 상향 채널을 가진 무선 통신 환경의 특성을 매우 효과적으로 활용할 수 있기 때문이다. 이동 클라이언트는 가용 메모리, CPU, 배터리 등 서버에 비해 매우 제한된 자원을 갖는다. 특히 클라이언트가 갖는 이동성과 휴대 용이성으로 인해 이동 클라이언트의 배터리 용량이 제한적일 수밖에 없으며, 클라이언트에서의 전력 소비 정도가 클라이언트의 유용성을 결정짓는 중요한 요인 중의 하나이다. 이동 클라이언트의 전력 소모를 줄이기 위해서는 이동 클라이언트가 데이터를 수신하기 위해 방송 채널을 감시하는 시간, 즉 적응시간을 감소시키는 것이 요구된다. 이를 위해서는 이동 클라이언트가 요청한 데이터를 전달받는 시점을 미리 알 수 있도록 사전에 알려주는 방송 인덱스 기법을 사용한다. 주기적 데이터 방송 환경에서는 방송 전에 미리 결정되어 정해진 순서에 따라 방송 대상 데이터 집합이 반복적으로 방송된다. 그러므로 인덱스 정보를 얻고 구성하는 것이 용이하다. 그러나 주문형 데이터 방송 환경에서는 데이터 방송의 순서가 미리 결정되지 않고 클라이언트의 요청에 따라 방송 중에 동적으로 결정된다. 그러므로 방송 인덱스 구성을 위한 정보를 방송 이전에 미리 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 주문형 데이터 방송 환경에서 이동 클라이언트의 전력 소모를 감소시키기 위해 방송 인덱스와 방송 데이타의 구성 방법을 제안하고, 제안 방법의 효용성을 검증하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 개별 데이터 항목에 대해서 방송 시점 정보를 포함하도록 하여 이동 클라이언트의 적응시간을 감소시킬 수 있는 방송 인덱스 구성 방법을 제안한다. 또한, 방송 데이터를 수신하는 이동 클라이언트가 다음 인덱스의 위치를 식별할 수 있도록 하여 다음 인덱스가 방송될 때까지 클라이언트가 수면모드에서 대기함으로써 제안하는 인덱스와 더불어 이동 클라이언트의 적응시간을 감소시킬 수 있는 방송 데이터 구성 방안을 제시한다. 그리고, 제안된 인덱스와 방송 데이터 구성 방안을 적용하여 데이터 방송을 실현하기 위한 주문형 방송 환경을 위한 방송 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 인덱스 및 방송 데이터 구성 방안과 방송 스케쥴링 기법의 타당성을 평가하고 검증하기 위해 다양한 영향 요소를 고려한 성능 평가 및 분석을 실시하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 이동 클라이언트의 적응시간을 효과적으로 감소시키는 것을 검증하였으며, 성능 개선의 효과가 약간의 접근시간 증가만을 가져오는 적은 오버헤드를 통해서 얻어질 수 있음을 보였다. 본 논문은 이동 클라이언트의 전력 효율성이 요구되는 주문형 데이터 방송에 기반한 다양한 응용 환경에 매우 유용하다. Data broadcast is one of the promising data delivery techniques in mobile environments as it effectively exploits asymmetry in wireless channel bandwidth, which is represented by the large bandwidth of a downstream channel compared to an upstream channel's limited bandwidth. Compared to a broadcast server, mobile clients have very limited resources including available memory, CPU capability and battery capacity. Among the constrained resources, reducing battery consumption of mobile clients has been one of the focused research areas as it directly affects the availability of mobile clients. For less power consumption, the amount of time(tuning time) that a mobile client needs to monitor a broadcast channel to receive its data should be reduced. For this purpose, using index techniques for data broadcast have been considered. A broadcast index allows mobile clients to know when their required data will be broadcasted through wireless channels. Using this information, the mobile clients know when they should selectively be active to receive their data. For the periodic data broadcast where a sequence of data broadcast is known in advance, collecting information for an index is straightforward. However, for the on-demand broadcast where data broadcast is determined dynamically according to varying requests of mobile clients, acquiring information for the broadcast index for the whole data broadcast is not easy. This thesis proposes a new index organization for the on-demand data broadcast. The proposed approach constructs an index using a set of individual data items and their broadcast times together to inform clients of exactly when they need to monitor the broadcast channel. It suggests new data organizations also which include information to identify when the next broadcast index will be broadcasted. The tuning time of mobile clients can be reduced because the clients don't need to tune to the broadcast channel continuously to find the next index. Broadcast scheduling algorithms are developed to apply the proposed index construction and the broadcast data organization. In order to validate the proposed approach, extensive performance evaluations and analyses have been studied considering various performance factors. Experiments show that the proposed approach reduces the average tuning time of mobile clients considerably. They show also that the performance enhancements come with tolerable range of additional access time overheads. The proposed index and the broadcast data organization are promising to reduce power consumption of mobile clients in on-demand data broadcasting.
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The third generation of a highly efficient portable is appeared by suing over 2GHz from the rapid developing of the recent mobile communication. Those mobile computer and portable devices can access to the wireless network for the requesting information without regard to time and place in the world. People are able to have the conversation while they are looking each other by using the high speed communication. Many of the related communication companies try to improve the several extended and new application program development and service. Some of the difficulty is generated in the wireless network environment with the existing cable network. The wireless network environment differs from the cable network because every device cannot maintain the optimum communication environment at the same time. Since the bandwidth of the wireless network and the portable devices battery capacity are limited while traveling, the decision of the usefulness for a client is important. The data broadcast technique is the way to give and receive information to save the consumption for the traveler’s bandwidth and the battery in the limited environment when the continuous service is difficult like the cable network. The multi-channel broadcast is used to solve the problem of the data broadcast of the existing single channel environment, so this technique proposes the effective broadcast method to the clients. The client's demanded broadcast data is provided and the requested broadcast is serviced after the investigation from the mobile user's favorite and frequent broadcasting. In this paper, many client's requesting data need to be provided through the broadcast server when the client claims information to the server. Therefore, the multi-channel broadcast technique is used to make the client’s quick listening. The requested data of the client takes on the queue and each channel allotment is given gradually in order to do the multi channel broadcast. By using the priority order of queue, the discriminating service is offered between the normal client group and the priority client group. The service begins in the division of the normal, priority, and high client group according to the level and the data trait.
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