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.
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.
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.
최근 대용량 데이터의 저장과 검색을 위해서 리눅스 클러스터 파일시스템의 디렉토리는 점차 대규모로 되고 있다. 그들 중 대표적인 GFS의 디렉토리는 동적 해싱의 하나인 빠른 검객을 지원하는 확장 해싱을 이용하고 있다. GFS의 디렉토리의 주된 특징은 모든 리프 노드들이 트리의 동일한 레벨에 놓이는 플랫 구조를 가지고 있다. 그러나 리프 노드에서 오버플로우가 발생하게 되면 레벨이 하나 증가하면서 갑자기 데이터 블록의 임의의 평균 접근 시간이 길어지는 단점이 있다. 또 다른 동적 해싱으로는 선형해싱을 들 수 있고, 이는 확장 해싱보다 파일 접근에 좋은 성능을 보여준다. 본 논문에서는 플랫 구조보다 더 좋은 접근 성능을 가지는 세미 플랫 구조를 이용하여, 대규모 리눅스 클러스터 파일 시스템을 위한 확장 해싱 디렉토리와 선형 해싱 디렉토리를 설계 및 구현하고 그들의 성능을 비교한다. 성능 평가 결과, 파일의 삽입 면에서는 선형 해싱 기반의 디렉토리가 좋은 성능을 보였으나, 공간 활용 면에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 좋은 성능을 보였다.
컴퓨터 과학에서의 중요한 문제중의 하나가 '정보를 어떻게 잘 저장하고 효과적으로 검색할 수 있는가' 이다. 이러한 문제를 해결하는 기술이 해싱이다. 본 논문에서는 두 개의 직전자와 하나의 끌개를 갖는 선형 셀룰라 오토마타와 그것의 여원 셀룰라 오토마타의 특성을 이용하여 만들어진 트리구성 알고리즘을 제안한다. 또한, MRT 개념을 이용한 두 개의 직전자와 하나의 끌개를 갖는 선형 셀룰라 오토마타를 기반으로 하는 완전 해싱 알고리즘을 제안한다.
대용량 무선 인터넷 프록시 캐시 서버 클러스터에서는 성능 및 저장 공간의 확장성이 중요하게 되었다. 여기에서 성능의 확장성은 캐시 서버를 추가함에 따라 클러스터 성능이 선형적으로 증가함을 의미하고 저장 공간의 확장성은 캐시 데이터가 서버들에게 분할 저장되어 있어서 캐시 서버의 수에 상관없이 캐시 데이터를 저장하는 클러스터안의 공간의 합은 일정함을 의미한다. 대용량 서버 클러스터에서 많이 사용되는 라운드로빈 기반 부하분산 방법은 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터가 모든 서버에 저장되어야 하므로 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 해싱기반 부하분산 방법은 모든 요청 URL 데이터가 서버들에 분할 저장되어 있어서 저장 공간의 확장성을 가진다. 그러나 그 방법은 사용자의 요청 패턴 불균형 또는 특정서버로의 요청 집중(Hot-Spot) 시에 성능 확장성이 없다. 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 부하분산기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 과부하 상태의 캐시 서버에 할당된 요청들을 찾아서 다른 캐시서버로 동적으로 재할당한다. 제안된 방법을 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법과는 달리 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
본 논문에서는 스펙트럼의 주파수 및 시간 방향의 특성을 결합한 오디오 인식 방법을 제안하였다. 특히 스펙트럼의 형태를 모사하기 위해 부밴드로 나누고 주파수와 시간 방향의 무게중심을 구하고 정규화하여 인식기에 사용하였다. 무게중심 값은 스펙트럼의 형태적 특징을 잘 나타내면서도 간결하여 인식기에 사용되는 특징 DB의 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서, 부밴드 스펙트럼의 주파수와 시간 방향 무게중심의 인식 성능을 비교하였다. 실험 결과 주파수와 시간 방향 특징을 결합하면 상보적으로 인식 성능을 높일 수 있음을 발견하고, 선형 변환을 이용하여 주파수와 시간 방향 특징을 하나로 결합하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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