모바일환경에서 멀티미디어 컨텐츠의 요청 패턴 분석에 기반한 프록시 캐싱 알고리즘

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this thesis is to analyze the requested patterns of multimedia contents in mobile environments by analyzing of actual log data, and to suggest a new caching algorithm reflecting the analyzed patterns. According to the result of log data analysis, it is found that a series of requests of contents were done at very short intervals, and requests were concentrated on upper ranked contents. To reflect features in time and the contents popularity in the suggested algorithm, a number of contents requests were measured, and contents expiration time for the contents which has request times exceeding threshold were set for maintenance time unit. To utilize spatial characteristics of contents when contents are removed from cache, we used the method to eliminate other different versions of contents exceeded expiration time simultaneously. Size of measurement time window, threshold of maintenance time and the best parameter compound of maintenance time unit were obtained through experiments. Performance comparison of current algorithm was rated using both methods of considering and not considering contents version. Compared with current algorithms, the suggested algorithm shows 1-5% performance enhancement with a small cache, and 1-2% performance degradation with a big cache.

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 실제 로그 데이터의 분석을 통하여 모바일 환경에서의 멀티미디어 컨텐츠의 요청 패턴을 분석하고, 이런 참조 패턴을 반영한 새로운 캐싱 알고리즘을 제안한다. 로그 데이터를 분석한 결과 컨텐츠의 연속적인 요청이 매우 짧은 시간 동안 이루어지는 시간적인 특성을 발견했으며, 컨텐츠의 다른 버전 사이의 요청 시간이 짧음을 통해서 컨텐츠의 버전의 요청이 응집되어 나타남을 확인했다. 그리고, 컨텐츠의 요청횟수의 랭킹에 따른 분포를 통해, 상위 랭킹 컨텐츠에 대해 요청이 집중되는 특성을 발견했다. 제안된 알고리즘에서는 시간적인 특성과 컨텐츠의 인기도 특성을 반영하기 위해, 측정 시간 윈도우 내에서 컨텐츠의 요청 횟수를 측정하고, 요청 횟수의 임계값 이상의 컨텐츠에 대해서 유지 시간 단위만큼의 컨텐츠 만료 시간을 정한다. 또한 공간적인 특성을 이용해, 컨텐츠가 캐시에서 제거될 때, 만료시간이 지난 컨텐츠의 다른 버전을 동시에 캐시에서 제거하는 방법을 사용한다. 실험을 통해서 측정 시간 윈도우 크기, 요청 횟수 임계값, 유지 시간 단위의 최적 파라미터 조합을 구하고, 컨텐츠의 버전을 고려하는 방법과 고려하지 않는 방법을 통해, 기존 알고리즘과 성능 비교 평가를 했다. 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘을 성능 비교 했을 때, 캐시의 크기가 작을 때는 제안된 알고리즘이 1~5% 정도 성능향상을 보였으며, 캐시의 크기가 클 때는, 1~2%의 성능 저하를 보였다.