위치 기반 서비스 지원을 위한 캐시 교체 및 선반입 기법

Abstract

With the development of low-cost wireless communication networks and high-performance portable computing devices, mobile computing is becoming very popular. However, mobile computing services are bound to the network resources such as restricted transmission bandwidth, unstable connectivity, and low-capacity batteries. In addition, mobile hosts roam across mobile stations, which causes handoff delay. Recently, lots of research has been done to overcome those resource restrictions in the mobile computing environments. Caching has been also studied as a part of the research that caching frequently accessed data at mobile hosts could save network bandwidth between clients and servers. However, most of studies about caching have not taken the characteristics of users’ mobility and the spatial attributes of geographical data into consideration. In this thesis, we propose a new cache management approaches for efficient location-based mobile services by exploiting a large quantity of spatial database. Specifically, we design cache replacement algorithms those could consider clients’ movement and the spatial properties data. We also propose a prefetching algorithm based on the spatial and temporal association of users’ queries. Cache replacement algorithm in serving Location-Based Service should consider users’ mobility as well as spatial characteristics of serviced data. In this thesis, we propose two new cache replacement methods, CR_LOC(Cache Replacement by LOCation of data) and CR_REG(Cache Replacement by REGion of data), which are designed to efficiently support user’s mobility and spatial attributes of data by checking how the value and meaning of the cached data change. We check out how cache hit-ratio vary with different parameters and then evaluate the performance of our cache replacement methods. By exploiting the results of our cache performance, we also propose a personalized cache replacement selection algorithm so that mobile hosts could manage the cache replacement algorithm in their best conditions. Moreover, to enhance the performance of a caching algorithm in mobile hosts, prefetching policy should also be considered. We propose a new prefetching algorithm, STAP(Spatial and Temporal Association based Prefetching algorithm). STAP considers the spatial and temporal association among service classes in users’ queries as well as the objects’ weight and user’s access pattern. For this, we define and generate an associate class set as a new frequent itemset, which well reflects the properties of location-based services using a large quantity of spatial database in mobile computing environments. The frequent itemset is a set of frequently requested items that is used in a variety of applications to analyze users’ access and movement patterns. A number of techniques have been proposed to address how to generate the frequent itemset. However, the existing research has not taken both the temporal and spatial attributes of the required queries into consideration at the same time. In STAP, an associative class set is used to decide which objects may be prefetched. When a mobile host requests an arbitrary spatial object Ο to a server supporting LBS, STAP selects candidate objects, which are close to Ο and whose service class is tightly associated with the service class of Ο. Subsequently, STAP selects a set of objects that are to be prefetched together with Ο by considering the weight attribute of each candidate object and the landmark close to Ο. Through performance experiments, we prove the efficiency of our proposed STAP by comparing it with a group of the existing cache management algorithms. Moreover, through the result of a survey, we have confidence that STAP is necessary to support the location-based services efficiently. The cache replacement selection algorithm, which considers ever-changing mobile host’s characteristics and the users’ movements in the mobile computing environments, could provide a basis in ongoing research about personalized cache management. The proposed associative class set could be applied to many applications including geographic information retrieval, mobile advertisements, city development planning as well as mobile clients’ caching policy. Moreover, the proposed STAP, which exploits the temporal and spatial association of service classes that no existing research considers, is expected to be used for precise prefetching and caching in mobile computing environments.;최근 이동 장비의 소형화, 고성능화와 더불어 무선 통신의 기반 구축에 힘입어, 위치의 제약 없이 고차원의 정보 서비스를 기대하는 사용자들의 요구가 높아지고 있다. 그러나 이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 통신의 제한된 대역폭에 의해 데이터의 전송 제약이 존재할 뿐 아니라, 전송 매체의 외부 간섭에 의한 빈번한 전송 단절이 발생할 수 있다. 또한 이동 호스트는 셀 간을 이동하면서 서비스를 받으므로 셀 이동에 따른 핸드오프가 발생하고, 한정된 배터리로 인한 전력 공급의 제한이 존재한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 향후 사용 가능성이 높은 데이터를 이동 호스트에 캐싱하여 사용자의 질의에 응답할 때 재사용 함으로써 불필요한 대역폭 소비를 방지하고자 하는 캐싱 기법에 대한 많은 연구가 수행되었다. 그러나 지금까지의 연구들은 위치 기반 서비스를 제공하는 호스트의 캐시 성능에 영향을 미치는 이동 컴퓨팅 환경의 변화를 고려하지 못하였고, 사용자에게 지리 정보를 서비스하는 응용이 갖는 시간적, 공간적 특징을 함께 고려하지 못하였다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이터베이스를 기반으로 하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위하여 이동 호스트에서의 캐시 교체 방법을 제안하고, 요청되는 질의들 사이의 시간적 연관성, 제공되는 객체의 공간상의 특징 및 사용자의 접근 형태를 고려한 서버에서의 선반입 기법을 제안하였다. 이동 컴퓨팅 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하는 이동 호스트의 캐시 교체는 시간에 따른 사용자의 이동성과 데이터의 공간 속성 즉 위치와 유효 범위를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 이동 호스트의 위치 변화에 따라 캐시 내에 저장된 데이터의 가치와 의미가 변경되는 것을 고려한 두 가지 캐시 교체 방법 CR_LOC(Cache Replacement by LOCation of data)와 CR_REG(Cache Replacement by REGion of data)를 제안하였다. 또한 이동 컴퓨팅 환경 하에서 데이터의 공간 속성을 고려한 캐시 교체를 수행할 때 캐시 적중률에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석하고, 이에 대한 성능 평가를 바탕으로 서로 다른 조건의 이동 호스트들이 최적의 캐시 교체를 수행할 수 있도록 캐시 교체 선택 알고리즘을 제시하였다. 이동 컴퓨팅 환경에서 이동 호스트의 성능 향상을 위해서는 캐시 교체 기법과 함께 향후 사용이 예상되는 데이터를 미리 선반입하는 데이터 선반입 기법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 연관성 기반 선반입 알고리즘 STAP(Spatial and Temporal Association based Prefetching algorithm)을 제안하였다. STAP은 위치 기반 서비스를 지원하는 응용에서 사용자의 질의 사이에 존재하는 시-공간적 연관성, 사용자의 질의 패턴의 특성과 공간 객체의 중요도를 함께 고려한다. 이를 위하여 먼저 이동 컴퓨팅 환경에서 위치 기반 서비스의 특성을 반영하는 새로운 개념의 빈발 항목인 “연관 클래스 집합”(associative class set)을 정의하고, 마이닝 기법을 활용하여 이를 효과적으로 생성하는 알고리즘들을 제안하였다. 빈발 항목(frequent item set)이란 자주 함께 요청되는 항목들의 집합으로 다양한 응용 시스템에서 사용자의 행위 분석을 위한 중요한 기준이 되고 있으며, 이러한 빈발 항목을 찾기 위해 많은 연구가 수행되었으나 위치 기반 서비스를 지원하기 위하여 요청되는 질의들 사이의 시간적 연관성, 제공되는 객체의 공간상의 특징 및 사용자의 접근 형태를 동시에 고려한 연구는 수행되지 못하였다. STAP은 위치 기반 서비스를 지원하는 서버가 이동 호스트로부터 특정 공간 객체 Ο에 대한 질의를 요청 받으면, 연관 클래스 집합을 이용하여 결과 객체 Ο로부터 공간적으로 가까이 위치한 객체들 가운데 Ο의 서비스 클래스와 시-공간적으로 연관성이 높은 서비스 클래스에 속한 객체들을 추천 대상 후보로 선택하고, 각 객체들이 갖는 중요성과 해당 지역을 대표하는 표지물 정보를 함께 고려하여 Ο와 함께 선반입 될 추천 집합을 결정한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘들을 구현하고, 다양한 파라미터 변화에 따른 알고리즘들의 성능을 비교 분석한 결과, 공간적인 속성만을 고려한 선반입 방법에 비해 STAP의 효율성을 입증할 수 있었다. 또한 설문을 통하여 종합적인 개인 맞춤형 위치 기반 서비스를 제공하는 환경에서 사용자의 질의 속에 내포된 서비스 클래스들의 연관성을 도출하고, 이를 통하여 STAP의 필요성을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 각각의 이동 호스트의 특성과 사용자의 이동에 따라 변화되는 이동 컴퓨팅 환경을 고려한 캐시 교체 선택 알고리즘은 향후 개인화 된 캐시 관리(personalized cache management)를 위한 초기 모델이 될 수 있다. 또한 논문에서 제안된 연관 클래스 집합은 이동 사용자를 위한 캐싱 정책이나 이동 광고, 도시 개발 계획 등의 응용에 폭 넓게 적용 될 수 있으며, 기존의 캐싱 정책에서 고려하지 못했던 서비스 사이의 연관성이라는 새로운 측면을 고려한 STAP은 다양한 위치 기반 서비스 응용 시스템에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.