카운팅 블룸필터는 표준 블룸필터에서 제공하지 못하는 삭제 기능을 제공하여, 동적 집합에 대한 멤버쉽 쿼리를 허용하므로, 다양한 네트워크 알고리즘과 어플리케이션에 널리 사용된다. 그러나 카운팅 기능으로 인해 표준 블룸필터에는 없었던 오버플로우가 발생할 수 있고 이에 따라 거짓 음성이 발생할 수 있다. 4-비트 카운팅 블룸필터가 일반적으로 많이 사용되는데, 이는 모든 카운터에 4 비트를 할당하므로 메모리를 낭비한다는 단점이 있다. 거짓 음성의 가능성을 제거하고 메모리 사용량을 줄이기 위해서, 본 논문은 카운팅 블룸필터의 변형인 터너리 블룸필터(Ternary Bloom filter)를 제안한다. TBF는 하나의 카운터에 2개 이상의 원소가 대응될 경우, 더 이상의 삽입이나 삭제가 불가능하게 정한 구조이다. 실험을 통해 4-비트 카운팅 블룸필터와 같은 크기의 메모리 사용 시 TBF는 거짓 음성을 발생시키지 않을 뿐 아니라 거짓 양성률에 있어서도 상당한 우위를 보임을 확인하였다.
블룸필터를 이용하면 다수의 MAC을 표현하기 위해 요구되는 메시지의 길이를 줄일 수 있다고 주장하는 두 논문이 최근에 발표되었다. 하지만 이 기법들은 보안성을 고려하지 않고 메시지의 길이만 비교한 것으로 분석되었다. MAC은 보안을 목적으로 하는 코드이기 때문에 다수의 MAC과 이들을 표현한 블룸필터가 동등한 보안수준을 가지도록 하고 메시지의 길이를 비교해야 한다. 이 논문에서는 블룸필터와 압축블룸필터, 그리고 다수의 MAC이 동등한 보안수준을 가질 때의 메시지 길이를 분석하여 보인다.
최근 정보통신 기술의 발달로 인하여 데이터의 양이 점차 증가하고 있으며, 이에 대한 처리와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 주어진 집합 내에 특정 개체의 존재여부를 알기위해 사용되고 있는 블룸필터는 데이터의 공간 활용에 매우 유용한 구조이다. 본 논문에서는 블룸필터의 긍정오류확률에 대한 요인분석과 함께, 긍정오류를 최소화 시키기 위한 방안으로 병렬구조 방식의 블룸필터를 제안한다. 일반 블룸필터의 최소 긍정오류확률값을 가질 수 있도록 구현된 병렬 불룸필터 방식은 일반 블룸필터 크기의 메모리와 유사한 크기를 사용하지만, 해쉬함수별로 병렬 처리함으로서, 속도를 높일 수 있다는 장점을 가진다. 또한 완전 해쉬함수를 사용하는 경우에는 삽입뿐 아니라, 삭제도 가능하다는 장점을 가진다.
블룸 필터는 간단하고, 공간 효율적인 자료 구조이다. 블룸 필터는 확률에 근거하여 어떤 데이터 집합을 표현하며, 어떤 데이터가 특정 데이터 집합에 속하는 지를 검사하는 멤버십 쿼리를 지원한다. 이런 멤버십 쿼리는 긍정 오류를 발생시키지만 블룸 필터의 파라미터들을 조정하여 긍정 오류를 최소화할 수 있다. 블룸 필터는 데이터가 공유의 필요성에 의해 전체 시스템에 걸쳐 물리적으로 퍼져있는 분산 시스템과 많은 양의 데이터를 다루기 위해 데이터베이스를 사용하는 시스템 그리고 실시간으로 멤버십 쿼리를 수행해야 하는 시스템 등에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 블룸 필터에 대해 알아보고 시스템의 목적에 따라 다양한 형태로 개량된 블룸 필터들에 대해 소개한다.
데이터의 폭발적인 증가로 우리는 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터의 파일 시스템 내에는 아주 큰 트리구조로 이루어진 디렉토리와 파일이 무수히 존재한다. 이 커다란 트리구조에서 사용자가 요청하는 디렉토리와 파일을 탐색하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 우리는 카운팅 블룸필터를 이용한 디렉토리 탐색 기법을 제시한다. SDP(SSD-based Directory Parsing)는 최근 또는 자주 액세스한 디렉토리와 파일의 메타데이터를 보관하는 SSD 기반의 캐시이다. 대규모 파일 시스템에서 사용자가 파일을 요청했을 때 파일 시스템은 저장 장치에 메타데이터를 검색하기 위해 여러 번 액세스한다. 이러한 비효율적인 SSD에 대한 액세스를 방지하기 위해 카운팅 블룸필터를 이용하여 메타데이터를 빠르고 효율적으로 검색하는 기법을 제시한다.
최근 정보통신 기술의 발달로 인하여 데이터의 양이 점차 증가하고 있으며, 이에 대한 처리와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 주어진 집합 내에 특정 개체의 존재여부를 알기위해 사용되고 있는 블룸필터는 데이터의 공간 활용에 매우 유용한 구조이다. 본 논문에서는 블룸필터에서 발생될 수 있는 오류 확률을 소개한다. 특히 실험실적 분석방법에 의하여 수정된 긍정오류 확률에 대한 일반식을 유도한다. 마지막으로 지금까지 사용되고 있는 블룸필터에 대한 긍정오류확률식과 이에 대한 관련논문을 이용하여 비교, 분석한다.
영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.
라우터의 포워팅 성능을 향상시키기 위해 많은 IP 주소 검색 알고리즘들이 연구되어 오고 있다. 기존에 제안된 블룸 필터를 이용한 IP 주소 검색 구조는 프리픽스 길이별로 블룸 필터 및 해시 테이블을 따로 가지고 있어 구현이 복잡하며, 프리픽스 길이 별 해시 테이블의 개수를 줄이기 위하여 프리적스의 복사가 불가피한 단점을 지닌다. 멀티 다중 해시 테이블을 이용한 병렬 해싱 구조는 프리픽스의 길이별로 해시 테이블을 구성하고, 다중 해싱 함수를 사용하여 모든 프리픽스 길이에 대하여 병렬 검색하는 구조로서 검색 성능이 뛰어나나 병렬 검색 구조이므로 구현이 또한 복잡하다. 본 논문에서는 단일 블룸 필터에 다양한 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 블룸 필터와 단일 테이블에 모든 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 다중-해시 테이블을 사용하여 구현이 간단하면서도 검색성능이 뛰어난 새로운 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 실제 백본 라우터에서 쓰이는 데이타를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 $15000{\sim}220000$개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 1.04-1.17번의 메모리 접근으로 IP 주소검색이 가능함을 보였다.
최근 데이터베이스 보안을 위한 다양한 암호화 방법이 제안되고 있다. 이러한 암호화 방법들은 사용자의 민감한 데이터를 효과적으로 보호할 수 있지만 데이터베이스 질의어에 대한 검색 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 블룸필터에서의 선택적 요소 단위의 암호화 방식을 제안하였다. 그리고 다수의 질의어를 통하여 기존에 제안된 튜플 암호화 방식과 성능을 비교하였다. 결과적으로 민감한 정보에 대하여 요소 암호화 방법을 적용하고, 이에 대한 인덱스로서 블룸필터를 사용한 제안 방식이 기존에 제안된 방식보다 검색 시간이 매우 빠르게 나타남을 알 수 있다.
최근 멀티코어 프로세서가 개발됨에 따라 병렬 프로그래밍은 멀티코어를 효과적으로 활용하기 위한 기법으로 그 중요성이 높아지고 있다. 트랜잭셔널 메모리는 처리 방식에 따라 HTM, STM, HyTM으로 구분되며, 최근 HTM 및 STM 결합한 HyTM 이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존의 HyTM 는 HTM과 STM의 동시성 제어를 위해 블룸필터를 사용하는 반면, 블룸필터의 자체적인 긍정 오류를 해결하지 못한다. 아울러, 트랜잭션 처리를 위한 메모리 할당/해제를 기존의 락 메커니즘을 사용하여 관리한다. 따라서 멀티코어 환경에서 스레드 수가 증가할수록 트랜잭션 처리 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 효율적인 트랜잭션 처리를 위한 메모리 관리 기반 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트랜잭션 처리에 최적화된 블룸필터를 제공함으로써, 병렬적으로 동시에 수행되는 서로 다른 환경의 트랜잭션에 대해 일관성 있는 처리를 지원한다. 아울러, CPU 캐시라인에 최적화된 메모리 기법을 통해, 메모리 할당량이 적은 트랜잭션은 로컬 캐시에 할당함으로써 트랜잭션의 빠른 처리를 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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