본 논문에서는 실시간 멀티미디어 데이터를 위한 효율적인 버퍼 교체 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간 특성을 고려하기 위해 다단계의 우선순위 레벨을 갖는다. 각 우선순위 레벨은 처음 참조된 데이터를 위한 콜드 셋(cold set)과 재 참조된 데이터를 위한 핫 셋(hot set)으로 구분된다. 희생 데이터 선정 작업은 버퍼 할당을 요구하는 트랜잭션의 우선순위 레벨보다 낮은 레벨만을 대상으로 콜드 셋의 최하위 레벨부터 핫 셋의 최상위 레벨까지 순차적으로 수행된다. 콜드 셋의 각 레벨에서는 가장 큰 미디어부터 교체 대상으로 선정하고, 핫 셋의 각 레벨에서는 가장 긴 참조 간격을 갖는 미디어부터 선정한다. 이로 인해 한정된 버퍼 공간에 많은 수의 인기 있는 미디어를 오랫동안 유지시킬 수 있으므로 버퍼 히트 비율이 증가되고, 많은 수의 서비스 요청을 처리할 수 있게 되어 전체적인 시스템 성능은 향상된다. 제안하는 기법에 대한 성능 평가에서는 Priority-Hints 기법을 대상으로 버퍼 히트 비율 및 트랜잭션의 마감시간 초과 비율을 비교한다. 이를 통해 기존의 기법들보다 제안하는 기법의 성능이 뛰어남을 보인다.
In this paper, we propose an efficient buffer replacement method for the real-time multimedia data. The proposed method has multi level priority to consider the real-time characteristics. Each priority level is divided into a cold data set that is likely to be referenced for the first time and a hot data set that is likely to be re-referenced. An operation to select the victim data is sequentially executed from the cold set with the minimum priority level to the hot set with the maximum Priority level. It is chosen only at the lower level than or equal to the priority of the transaction that requests a buffer allocation. In the cold set, our method selects a media that has the maximum size in the level for a target of victim first of all. And in the hot set, our method selects a medium that has the maximum interval of the reference first of all. Since it maintains many popular media in the limited buffer space, the buffer hit ratio is increased. It also manages many service requests. As a result, our method improves the overall performance of the system. We compare the proposed method with the Priority-Hints method in terms of the buffer hit ratio and the deadline missing ratio of transactions. It is shown through the performance evaluation that our method outperforms the existing methods.
