• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.616-619
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• 2004

최근 대용량 데이터의 저장과 검색을 요구하는 파일시스템이 필요하게 됨에 따라, 별도의 서버를 두지 않고 분산된 클라이언트가 메타데이터를 직접 관리하면서 모든 저장 장치들에 접근할 수 있는 SAN 기반 리눅스 클러스터 파일시스템의 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 이러한 대규모 파일 시스템을 위해서는 동적 해싱을 이용한 디렉토리 관리가 요구되므로, 본 논문에서는 그 중 확장 해싱 디렉토리 구조와 선형 해싱 디렉토리 구조를 설계 및 구현하고, 구현된 시스템을 이용하여 성능평가를 통해 두 디렉토리 구조의 성능을 분석한다. 비교 분석 결과, 파일의 삽입 성능에서는 선형 해싱 기반의 디렉토리가 우수하였으나, 공간 활용면에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.388-391
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• 2003

대규모의 대용량 파일 시스템에서 전통적인 파일 시스템인 UNIK와 같은 디렉토리 구조를 갖게 되면, 파일 탐색 시 순차 검색으로 인해 많은 시간이 걸리게 된다. 이러한 문제를 해결하고자, 본 논문에서는 파일의 수를 고려하여 파일의 수가 적을 때는 inode 블록에 디렉토리 엔트리를 함께 저장하고, 파일의 수가 많아져 inode 블록에서 오버플로우가 발생하면 선형 해싱(Linear Hashing)을 이용하여 디렉토리 엔트리를 저장하고자 한다 선형 해싱 디렉토리 구조의 설계 및 구현에 대해서 설명하고, 일반적으로 대용량 파일 시스템에서 많이 사용되는 B+ 트리 디렉토리 구조와 성능을 비교 분석한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.16 no.6 s.72
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• pp.29-40
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• 2001

본 고에서는 디스크 기반의 정보검색시스템의 성능을 높이는 것을 목표로, 주기억장치 상주형 정보검색시스템에 적합한 주기억장치 기반의 인덱싱 기법을 비교 평가하고자 한다. 인덱스는 인덱스를 구성하는 키의 순서가 유지되는지의 여부에 따라 크게 두 종류로 나눌 수 있는데, 키가 일정한 순서로 유지되는 트리 계열과 키의 순서와 관계없이 무작위로 유지되는 해시 계열로 구분할 수 있다. 트리 계열 인덱스는 일정한 범위가 주어지는 연산을 처리할 때 유용하게 사용될 수 있으며, 해시 계열 인덱스는 특정한 키에 의한 빠른 데이터 접근을 제공한다. 트리 계열 인덱스로는 AVL 트리, B+ 트리, T 트리 등이 있으며, 해시 계열 인덱스로는 체인 버켓 해싱(Chained Bucket Hashing: CBH), 확장 해싱(Extendible Hashing: EH), 선형 해싱(Linear Hashing: LH), 수정된 선형 해싱(Modified Linear Hashing), 다중 디렉토리 해싱(Multi-directory Hashing) 및 확장된 체인 버켓 해싱(Extendible Chained Bucket Hashing: ECBH) 등이 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.7
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• pp.924-942
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• 2005

Recently, large-scale directories have been developed for LINUX cluster file systems to store and retrieve huge amount of data. One of them, GFS directory, has attracted much attention because it is based on extendible hashing, one of dynamic hashing techniques, to support fast access to files. One distinctive feature of the GFS directory is the flat structure where all the leaf nodes are located at the same level of the tree. Hut one disadvantage of the mode structure is that the height of the mode tree has to be increased to make the tree flat after a byte is inserted to a full tree which cannot accommodate it. Thus, one byte addition makes the height of the whole mode tree grow, and each data block of the new tree needs one more link access than the old one. Another dynamic hashing technique which can be used for directories is linear hashing and a couple of researches have shown that it can get better performance at file access times than extendible hashing. [n this research, we have designed and implemented an extendible hashing directory and a linear hashing directory for large-scale LINUX cluster file systems and have compared performance between them. We have used the semi-flat structure which is known to have better access performance than the flat structure. According to the results of the performance evaluation, the linear hashing directory has shown slightly better performance at file inserts and accesses in most cases, whereas the extendible hashing directory is somewhat better at space utilization.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.613-618
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• 2002

본 논문에서는 선형 TPMACA와 TPSACA의 특성을 이용하여 만들어진 트리구성알고리즘을 구성하고, TPSACA를 기반으로 하는 완전 해싱 알고리즘을 생성하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.6
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• pp.1047-1054
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• 2004

One of the fundamental problems in computer science is how to store information so that it can be searched and retrieved efficiently. Hashing is a technique which solves this problem. In this paper, we propose a tree construction algorithm using linear two-predecessor single attractor cellular automata C and its complemented cellular automata. Also by using the concept of MRT we give a perfect hasing algorithm based on C.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.14A no.7
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• pp.443-450
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• 2007

Performance scalability and storage scalability become important in a large scale cluster of wireless internet proxy cache servers. Performance scalability means that the whole performance of the cluster increases linearly according as servers are added. Storage scalability means that the total size of cache storage in the cluster is constant, regardless of the number of cache servers used, if the whole cache data are partitioned and each partition is stored in each server, respectively. The Round-Robin based load balancing method generally used in a large scale server cluster shows the performance scalability but no storage scalability because all the requested URL data need to be stored in each server. The hashing based load balancing method shows storage scalability because all the requested URL data are partitioned and each partition is stored in each server, respectively. but, it shows no performance scalability in case of uneven pattern of client requests or Hot-Spot. In this paper, we propose a novel dynamic hashing method with performance and storage scalability. In a time interval, the proposed scheme keeps to find some of requested URLs allocated to overloaded servers and dynamically reallocate them to other less-loaded servers. We performed experiments using 16 PCs and experimental results show that the proposed method has the performance and storage scalability as different from the existing hashing method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.5
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• pp.239-243
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• 2008

This paper proposes a new audio identification method based on a combination of the instantaneous and dynamic spectral features of the audio spectrum. Especially we propose the spectro-temporal subband centroids that are easy to compute and effective to summarize the instantaneous and dynamic spectral variations. Experimental results demonstrate that the identification performance can be greatly improved by combining both the spectral and the temporal subband centroids.