본 논문에서는 URL 목록 기반 웹사이트 컨텐츠 필터링 시스템에서 효율적인 URL 목록 검색 방식을 제안한다. 제안된 방식은 URL prefix 형태로 변환된 URL 목록을 해시 트리 형식으로 표현하여 한번의 트리 검색으로 URL 검색을 수행한다. 그 결과 단일 해시 테이블 방식의 중복 탐색을 제거하였다. 실험 결과 제안된 검색 방식은 세그먼트의 개수에 따라 단일 해시 테이블 방식에 비해 $62%{\sim}210%$의 성능 향상을 보인다.
본 논문은 Rice 60K DNA Chip의 실험데이터를 기반으로 한 데이터베이스의 구축과 XML기반 검색시스템을 설계 및 구현에 대해 설명한다. 본 시스템은 실험 데이터를 저장하기 위하여 RDBMS 를 사용하고 Chip 데이터를 검색하기 위해 XML 기반의 검색시스템을 사용한다. 이를 위해 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블의 속성 값으로 저장하고, XML 기반 검색시스템을 통해 검색할 수 있도록 한다. 그리고 BLAST내용을 기반으로 하는 데이터는 테이블을 별도로 만들어서 검색이 가능하도록 한다.
미래인터넷에 대한 연구가 시작되면서 새로운 네트워크 구조 및 프로토콜에 대한 실험을 용이하게 할 수 있는 소프트웨어 라우터에 대한 관심이 높아지고 있다. 고성능 소프트웨어 라우터를 구현하는 데에 있어서 해결하여야 하는 한가지 문제는 고속의 IP 주소 검색 기능의 구현이다. 최근에 고성능 IP 주소 검색 기능을 GPU의 병렬성을 이용하여 해결하려는 시도가 행해지고 있다. 본 논문에서는 GPU에 적합한 구조를 지닌 고성능의 IP 주소 검색 방법을 제안한다. GFLE라고 명명한 이 방법은 해시 테이블 기반 하에서 GPU에서 캐시 히트를 높일 수 있는 구조를 추가한 것이다. 제안한 방법은 실제 백본 라우터의 라우팅 테이블을 사용한 실험을 통하여 약 180 Mpps의 IP 주소 검색 성능을 나타내며, 기존에 발표된 방법에 비하여 프리픽스 갱신이 용이하다는 장점을 지니고 있다.
컴퓨터간의 빠른 데이터 전송을 위해서는 링크 속도와 더불어 라우터에서의 패킷 전달율(forwarding rate) 이 중요하며, 이 중 어드레스 검색(address lookup) 은 패킷 전달 과정 중에서 매우 중요한 부분으로, 주요 시간 지연을 발생시키는 요인이라 할 것이다. 본 논문에서는 고속 라우터에 적합한 효율적인 어드레스 검색 하드웨어 구조를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 구조는 인터넷 어드레스의 프리픽스 길이별로 각각 다른 SRAM을 사용하여 여러 개의 어드레스 검색 테이블을 만들고, 각 테이블에 해슁(hashing)을 적용하여 동시에 어드레스 검색을 수행한 후, 각 테이블에서 일치되어 나온 엔트리 중 가장 길게 프리픽스가 일치하는 엔트리를 고르는 방식이다. 제안된 방식의 성능을 평가하기 위하여 MAE-WEST 라우터 예로 시뮬레이션을 수행하였다. 37000여 개의 라우팅 엔트리를 갖는 테이블 저장을 위해 약 300Kbyte의 메모리를 사용하였을 때, 패킷 당 1.93번의 메모리 접근 횟수를 갖는다.
분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table) 기반의 P2P는 기존 Unstructured P2P 방식의 단점을 보완하기 위한 방식이다. DHT 알고리즘을 사용하면 빠른 데이터 검색을 할 수 있고, 피어 개수에 무관하게 검색 효율을 유지할 수 있다. DHT 방식의 피어들은 카우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 전체 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 논문에서는 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 DHT에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안한다. 주기적으로 자신의 라우팅 테이블을 업 데이트하는 기존 방식(Proactive)과 달리, 제안된 방식에서는 데이터 요청이 들어 왔을 때만 라우팅 테이블을 업데이트하는 방식(Reactive)을 사용한다. 제안된 방식은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
문서 영상은 문서 구조 분석을 통하여 텍스트, 그림, 테이블 등의 세부 영역으로 분할 및 분류되는데, 테이블 영역에 있는 단어는 다른 영역의 단어보다 의미가 있기 때문에 주제어 검색과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 문서 영상의 테이블 영역에 존재하는 문자 성분을 단어단위로 추출하는 방법을 제안한다. 테이블 영역에서의 단어 추출은 실질적으로 테이블을 구성하는 셀 영역에서 단어를 추출하는 것이기 때문에 정확한 셀 추출 과정이 필요하다. 셀 추출은 연결 요소를 분석하여 테이블 프레임을 찾아내고, 교차점 검출은 전체가 아닌 테이블 프레임에 대해서만 수행한다. 잘못 검출된 교차점은 이웃하는 교차점과의 관계를 이용하여 수정하고, 최종 교차점 정보를 이용하여 셀을 추출한다. 추출된 셀 내부에 있는 텍스트 영역은 셀 추출 과정에서 분석한 문자성분의 연결 요소 정보를 재사용하여 결정하고, 결정된 텍스트 영역은 투영 프로파일을 분석하여 문자연로 분리된다. 마지막으로 분리된 문자열에 대하여 갭 군집화와 특수 기호 검출을 수행함으로써 단어 분리를 수행한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 한글 논문 영상으로부터 추출한 총 In개의 테이블 영상에 대해 실험한 결과, $99.16\%$의 단어 추출 성공률을 얻을 수 있었다.
효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.
분산 해시 테이블 (Distributed Hash Table) 을 사용한 P2P 시스템에서는 해시함수를 사용하며 파일과 노드의 ID를 정의하고 파일의 ID와 매핑 (mapping) 되는 ID를 가진 노드에 파일을 저장함으로써 시스템 전체에 파일을 완전히 분산시킨다. 이러한 시스템에서는 파일을 찾을 때 해시된 파일 ID로 찾기 때문에 정확한 매치 (exact match) 만 가능하다. 하지만 현재 P2P 파일 공유 시스템에서는 파일의 전체 이름을 정확히 알지 못하더라도 부분적인 키워드로 파일을 검색할 수 있도록 하는 키워드 검색 (keyword search) 이 요구된다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블을 기반으로 하는 P2P 시스템에서 키워드 검색이 가능하도록 하는 방안을 제안한다.
데이터 웨어하우스는 축적된 대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템이다. 의사결정을 위한 대량의 데이터 분석은 많은 비용을 요구하므로, 질의 처리 성능을 높이고 의사 결정자에게 빠른 응답을 제공하는 효율적인 데이터 큐브 생성 기법이 연구되었다. 기존 기법으로는 Multiway Array 기법과 H-Cubing 기법이 있다. Multiway Array 기법은 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하는 것으로 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가한다. H-Cubing 기법은 Hyper-Tree를 기반으로 튜플을 트리로 구축하므로 모든 튜플을 트리로 구축해야 하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 큐브 생성 시 필드 해쉬 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용한다. 필드 해쉬 테이블은 저장될 레코드 순서 계산을 위하여 각 필드에 대해 레벨 값을 해쉬 테이블로 관리한다. 레코드 해쉬 테이블은 데이터 큐브 테이블에 저장될 레코드의 순서와 데이터 큐브 테이블에 저장하기 위한 임시 레코드의 위치를 관리한다. 필드 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장함으로서 데이터 큐브의 생성속도가 향상된다. 또한 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 따라서 해쉬 테이블의 사용으로 데이터의 빠른 검색과 데이터 큐브 생성 요청에 빠른 응답이 가능하다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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