본 논문에서는 동영상 저장 시스템에서 검색시간을 단축시킬 수 있는 XML .메타데이터 엔진을 설계한다. 이를 위하여 본 논문에서 제안하는 방법은 XML 메타데이터를 프래그먼트 단위로 저장하면서, 메타데이터에의 접속시간을 최소화시키기 위하여 메타데이터의 내용과 구조적 특성을 고려한 계층적 인덱스 스키마을 구성한다. 계층적 인덱스 스키마는 메타데이터의 내용적 특성을 기반으로 검색에 자주 사용되는 상위 레벨의 메타데이터를 구별하고 그 메타데이터를 기반으로 일반 검색을 위한 노드 인덱스와 구조적 특성을 갖는 그룹 테이블을 기반으로 고급 검색을 위한 그룹 인덱스를 구성한다. 이 접근 방법은 기존 방법에 비해 전체 인덱스 수를 줄이고, 그룹 테이블을 작성함으로써 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 제안하는 메타데이터 엔진이 기존 메타데이터 엔진보다 향상된 검색시간을 보여준다.
다양한 네트워크로 구성된 인터넷 환경에서 오버레이 홉 수를 최소화하는 Chord를 비롯한 기존의 분산 해싱 테이블 기반의 피어-투-피어 시스템에서는 목적 노드까지의 실질적인 질의 라우팅 시간을 줄일 수 없다. 따라서 제안하는 적응적 근접경로 선택기법에서 각 노드는 라우팅테이블의 엔트리 노드 중 지연시간을 최소로 하는 노드를 선택하여 질의 메시지를 전달하도록 한다. 이를 위하여 각 엔트리의 목적지까지의 지연시간을 큐 라우팅 알고리듬과 지수적 최근-가중치 평균을 이용해 예측하여 검색 테이블로 저장하고, 노드들 간 메시지 전달 시 이 정보를 교환하여 추가 부하 없이 검색 테이블에 반영한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 전채 검색 시간과 흡 간 지연시간에 있어서 근접성을 고려하지 않은 Chord나 CFS의 서버 선택 알고리즘에 비해 월등히 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 KRISTAL2000을 성능 향상시킨 KRISTAL2002의 특징을 간략히 소개하고 KRISTAL2002와 성능을 비교 분석한다. 개선된 부분 중에서 KRISTAL2000 시스템의 단점이었든 하나의 데몬으로 하나의 테이블 밖에 지원하지 못하던 기능을 KRISTAL2002에서는 하나의 데몬이 여러개의 테이블들을 검색 지원한다. 본 논문에서는 다중 테이블을 이용하여 KRISTAL2002의 성능을 실험하고 그 결과를 비교 분석하였다.
인터넷 회선의 고속화에 따라 패킷을 초당 기가비트 이상의 속도로 전송하는 라우터에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 라우터의 병목인 최장 프리픽스 검색(LPM : longest prefix matching)을 효율적으로 수행하기 위해 제안된 비트맵 트라이(Bitmap Trie) 알고리즘을 혁신적으로 향상시킨 방법을 제시한다. 이 방법은 검색시간을 단축하기 위하여 다음과 같은 세 가지 기법을 적용하였다. 첫째, 카운트 테이블을 추가하여 기존 알고리즘에서의 과도한 시프트 연산을 제거하여 프로세서 내의 처리시간을 단축했다. 두 번째는 트랜스퍼 테이블내의 중복된 포워딩 정보를 제거하여 메모리 효율을 증가시켰으며, 마지막으로, 포워딩 정보에 대한 접근빈도에 따라 검색범위를 다원화하여 데이터 접근을 최적화하였다. 또한, 신뢰도가 가장 놀은 실행-구동 시뮬레이션 방법을 채택함으로써 검색의 지연요소를 발생 원인별로 세분하여 알고리즘이 실행되는 과정을 면밀하게 분석할 수 있었다. 실험 결과는 실제 시스템으로부터 실측한 결과와 비교하는 검증과정을 거쳤으며, 그 결과 기존 알고리즘에 비해 검색 수행시간을 약 82% 단축한 알고리즘을 개발하였다.
인터넷 라우터에서의 패킷 포워딩은 라우팅 테이블에 저장되어 있는 다양한 길이의 프리픽스들 중, 입력된 패킷의 목적지 주소와 가장 길게 일치하는 프리픽스를 찾아 그 프리픽스가 지정하는 출력 포트로 입력된 패킷을 내 보내주는 일련의 과정을 말한다. 패킷 포워딩 속도의 관건은 IP 주소 검색 성능이라 할 수 있는데, 고속의 IP 주소 검색을 제공하기 위해서는 포워딩 테이블을 저장하기 위한 효율적인 데이타 구조 및 우수한 검색 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이진 검색 트리를 이용한 주소 검색 알고리즘에 주목한다. 기존에 나와 있는 모든 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하지 못하여 효율적이지 못하고, 프리픽스 영역에 대한 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하나 프리픽스 개수보다 많은 수의 포워딩 엔트리를 저장하여 또한 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 효율적인 IP 주소 검색을 위하여 완전 균형 트리 구조를 만들어 이진 검색을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 평가하여 기존의 다른 주소 검색 알고리즘과 비교한다. 성능 평가 결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 속도가 매우 향상됨을 보았다.
본 논문에서는 자동차 환경의 인포테인먼트 시스템을 위한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 음악신호의 로그 스펙트럼기반의 정점을 이용하여 오디오지문을 추출하고, 추출된 음악 핑거프린트에 해시값을 적용하여 클라우드 서버에 저장한다. 클라우드 서버에서는 사용자의 쿼리 음악과 클라우드 서버의 해시 테이블에 저장되어 있는 오디오 지문을 비교함으로써 가장 유사한 음악이 검색된다. 제안된 음악 검색 알고리즘의 성능평가를 위해, 주행 중인 자동차 내부에서 녹음한 잡음에 노출된 다양한 쿼리 음악의 길이에 따른 검색 결과의 정확도를 측정하였고, 해시 테이블의 저장 곡수에 따른 검색 소요 시간을 측정하였다.
테러와 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 다양한 장소에 영상 보안 장비들을 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 다중의 카메라가 설치된 관제센터 환경에서 카메라 영상 속 녹화 데이터 검색을 진행할 경우, 사용자의 검색 편의성을 높이기 위한 방법으로, 객체의 이동 경로를 사전에 정의할 수 있는 자료 구조를 제안하고, 카메라 간 연동 정보를 저장할 수 있는 테이블 정보 파일을 자동으로 생성 해주는 도구를 설계 하고 구현 한다. 이렇게 정의된 카메라 정보 테이블을 사용하여 녹화된 데이터를 검색 시 검색 시간을 최소화 할 수 있으며, 녹화 데이터 검색 효율성을 높일 수 있다.
분산 해쉬 테이블 기반의 구조적 P2P시스템은 확장성이 우수하며 체계적인 검색과 라우팅을 수행하기 때문에 효율적인 검색이 가능하여 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 공유파일 검색이 파일 식별자의 정확한 일치를 통해서만 가능하다. 즉 키워드 검색을 지원하지 못함으로써 P2P 응용에 있어 커다란 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 분산 해쉬 테이블 기반의 구조적 P2P 시스템 에서 공유파일의 컨텐츠 기반 키워드 추출 및 파일 식별자를 생성하고 PLS의 확장을 통해 키워드 사전인 KID와 CKD를 작성하여 피어에서 키워드 검색을 지원하는 확장된 CAN 메커니즘을 제안하였다.
IP 주소 검색은 라우터에서 가장 중요하고 복잡한 기능중 하나이다. 본 논문에서는 고성능 라우터에서 IP 주소 검색의 성능을 향상시키기 위해 LC-trie를 개선하는 기법을 제안한다. TCAM(Ternary Content Addressable Memory)에서 테이블 압축을 위해 이용한 프리픽스 pruning 방법을 LC-trie에 효과적으로 적용한다. 이러한 기법은 메모리 참조 횟수를 감소시키고 검색의 속도를 높일 수 있다. 또한, 실제 사용되는 포워딩 테이블과 트래픽 분포를 사용하여 검색 시간과 메모리 참조 횟수 둥의 관점에서 개선된 기법의 성능을 기존의 LC-trie 기법과 비교 평가한다.
인터넷 접근 기술의 발달은 보다 큰 인터넷 bandwidth를 필요로 하게 되었고 라우터에서의 빠른 패킷 처리를 요구하게 되었다. 라우터에서의 어드레스 경색은 일초에 수천만개 이상으로 입력되는 패킷에 대하여 실시간으로 처리되어야 하는 중요한 기능이다. 본 논문에서는 효율적인 어드레스 검색을 위한 소프트웨어에 기반한 새로운 검색 구조를 제안한다. 라우팅 테이블을 여러 개의 밸런스 트리들로 구성하여 하나의 SRAM에 저장하고 각각의 트리에 대해 순차적으로 바이너리 검색을 수행하는 방식이다. 본 논문에서 제안하는 구조는 약 40,000 여개의 프리픽스를 갖는 라우팅 테이블을 저장하기 위하여 301.7KByte의 작은 사이즈 SRAM을 사용하고 평균 11.3번의 메모리 접근으로 주소 검색이 가능한 구조이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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