인터넷에 돌아다니는 정보의 양은 무한정에 가까워지고 있고 이용자는 필요한 정보들을 얻을 수 있게 되었으나 검색 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자는 정보검색을 하는데 있어 어려움이 따랐고, 이는 원하는 정보만을 필터링하여 보여주는 정보검색방법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 웹 사용자들이 정보검색을 하는데 원하는 정보를 정확하게 찾아주기 위해 웹 문서에 대한 TAG 가중치와 관련용어 영역지식의 구축 및 웹 문서 평가작업을 통한 Term의 웹 문서 DF테이블의 구축을 이용한 필터링 방법을 제안하고 그 유효성을 확인하였다.
IP 주소 검색은 인터넷 라우터의 필수적인 기능 중에 하나인 동시에 인터넷 라우터의 전체 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 현재 인터넷 라우터에 연결된 네트워크 종류의 증가로 라우팅 테이블 엔트리 수가 급격히 증가하고 있으며, 인터넷 트래픽 역시 빠르게 증가하고 있어 효율적인 라우팅 테이블의 검색이 요구된다. 그 동안 빠른 주소 검색을 위해 다양한 알고리즘들과 검색 방식들이 제안되었지만 대부분 메모리 사이즈나 업데이트 등의 실용적인 측면에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 IP 주소 검색을 위한 실용적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 multiple hashing을 적용한 병렬 IP 주소 검색 구조로, 메모리 사이즈나 메모리 검색 횟수, 업데이트에 있어서 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안한 하드웨어 구조의 성능을 평가하기 위하여 MAE-WEST 라우터를 통과한 실제 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 203kbytes의 메모리와 200여개의 엔트리를 저장할 수 있는 TCAM을 사용하여 한번의 메모리 접근으로 주소 검색이 가능함을 보였다.
IP VPN의 사용은 현재 보편화 되었고 네트워크 장비의 통합 추세에 따라 IP VPN과 방화벽 통합제품의 생산이 활발히 이루어지고 있다. 통합 보안 제품은 비용 효율성과 관리의 편리성, 확장성, 유연성과 같은 장점을 제공하지만 높은 성능 지원을 요구한다. 방화벽의 성능 인자의 하나로서 정책의 개수는 그 수에 비례하여 검색 시간이 지연되는 문제를 발생시키고, 이러한 성능 저하 문제는 VPN과 통합 시 더욱 가중된다. 더욱이 차세대 네트워크인 IPv6로 환경에서는 IP의 비트수가 증가하여 검색 성능 문제 해결이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 이러한 통합 제품의 검색 성능 문제에 관한 해결 방안으로 IPv6 주소의 특성을 사용한 메커니즘을 제안한다. 제시한 메커니즘은 보안 정책 테이블의 주소 필드를 IPv6 주소에 포함된 인터페이스 식별자로 대체하여 보안 정책 테이블의 검색 속도를 향상시키는 방법이다. 이 방법은 차세대 네트워크 환경에서 주목 되고 있는 보안 및 성능 문제에 대해 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
음악 커버곡 검색 시스템 구현에 있어서 크로마그램 간 유사도 계산은 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 크로마그램 비교에 소요되는 저장공간 및 계산량을 줄이기 위한 크로마그램 코딩 방법을 제안한다. 음악별로 코드북을 학습하여 크로마그램 수열을 코드 수열로 변환하여 저장 공간을 줄이게 된다. 얻어진 코드 간 거리를 룩업 테이블에 저장하여 크로마그램 비교의 속도를 개선하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여, 제안된 코드 기반 방법과 기존 방법 간의 커버곡 검색 정확도, 저장 공간, 계산량을 비교하였다.
XML 문서는 관계형 테이블과는 달리 문서의 구조가 매우 복잡하고 불규칙하여 부분적인 정보를 최대한 활용하는 전문 검색이 일반적인 구조적 검색보다 더 중요한 역할을 한다. XML 문서는 계층이 있으므로 계층을 사용하는 전문 검색 연산은 계층을 제공함으로써 검색 공간을 줄여서 검색의 정확성과 효율성을 훨씬 더 높일 수 있다. 전문 검색 연산을 효과적으로 지원하기 위한 방법으로는 역인덱스를 (inverted index) 사용하는 것이 가장 일반적인 방법이다. 지금까지의 전문 검색을 위한 XML 문서의 구조 정보를 표현, 저장하는 방법들은 문서의 내용이 변경되지 않는 정적 문서(static documents)만을 고려하여 왔다. 이 방법들은 문서가 동적으로 변화할 경우 저장된 문서의 구조 정보 중에서 많은 부분을 다시 표현해야 하는 비효율적인 면이 있다. 본 논문은 XML 문서의 동적인 변화를 지원하면서 동시에 복잡한 XML 전문 검색을 지원하기 위한 방법으로 경로 스트링을 사용하는 효율적인 역 인덱스 구축 기법을 제안하고 제안하는 방법이 복잡한 문서의 검색과 문서의 동적인 변화를 효율적으로 검색할 수 있음을 보인다.
검색가능 암호시스템(searchable encryption system)은 암호화된 자료의 기밀성이 보장된 상태로 원하는 자료의 검색을 가능하게 해주는 기술이다. 클라우드 서비스의 대중화로 데이터 아웃소싱에 대한 관심이 높아지면서 외부 서버의 신뢰 문제를 해결하는 방법으로 최근에 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 검색가능 암호시스템에 대한 연구는 하나의 키워드를 이용한 부울 검색만 제안되었고, 다중 키워드 검색에 대한 연구결과는 상대적으로 적을 뿐만 아니라 이 연구들은 대부분 고정 필드 환경을 가정하는 제한적 기법들이다. 이 논문에서는 고정 필드를 사용하지 않으며, 랭킹 정보까지 제공할 수 있는 새로운 다중 키워드 검색가능 암호시스템을 제안한다. 이 시스템은 키워드와 소수를 매핑한 소수테이블과 검색 연산으로 최대공약수 연산을 사용하기 때문에 기존 시스템보다 상대적으로 효율적이며, 복잡한 암호모듈이 필요 없어 비교적 쉽게 구현이 가능하다.
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.
네트워크에 연결되는 장치의 개수가 늘어남에 따라서 각 장치에 패킷을 전달하는 경로 결정에 필요한 라우팅 정보의 양도 늘어나고 있다. 라우팅 정보의 양이 증가하여 라우팅 테이블의 크기가 커질 경우 패킷의 전달 경로를 결정하기 위한 테이블 검색 시간이 길어져 라우팅 성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 지리적 정보를 이용하여 지리적 거리로 계산한 다음 홉 라우터와 네트워크 상의 라우팅 경로에서 계산된 다음 홉 라우터가 동일할 경우 해당 엔트리를 삭제하는 방법으로 라우팅 테이블의 크기를 작게 유지하는 한편 라우팅은 정상적으로 수행하는 기법을 소개하고자 한다.
NCBI 의 GenBank 데이터베이스는 전세계에서 수집된 염기 서열 데이터들의 집합이며, 그 중 특허로 등록되어 있는 데이터들을 GenBank 특허 데이터라 부른다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 GenBank 특허 데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 DBMS 를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST를 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST 에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 검색 결과들이 기존의 외부 특허 시스템과 연동하도록 하기 위해, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다. 마지막으로, 이러한 DNA 검색 시스템을 구현할 때에 고려해 되야 되는 이슈들을 설명한다.
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 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 전체 네트워크의 트래픽을 줄이기 위한 적응적인 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 본 연구자들은 제안된 방법에서 초당 요청 메시지의 개수에 따라 라우팅 테이블 업데이트 방식을 바꾸는 것을 제안하였다. 적응적인 Chord는 초당 요청 메시지의 개수가 어느 임계값보다 작아지면 리액티브 Chord를 사용하고, 그 반대의 경우에는 기존의 Chord를 사용하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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