• 한국게임학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.89-98
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• 2020

MMO 게임 서버에서는 성능을 높이기 위해 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 구조를 사용해 하드웨어를 구성하는 경우가 많다. 또한 내부 자료구조로 삽입, 삭제와 탐색에 소요되는 시간이 짧은 해시 테이블과 같은 자료구조를 많이 사용한다. 본 논문은 NUMA 구조에 최적화된 해시 테이블을 제안하여, NUMA 시스템을 사용하는 게임 서버의 성능을 더 높일 수 있도록 한다. 제안된 해시 테이블을 4 소켓 NUMA 시스템에서 실험한 결과, 기존의 고성능 해시 테이블에 비해 최대 2배의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.4-6
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• 2002

본 연구는 포워딩 테이블의 자료구조와 검색 알고리즘을 개선하여 고속 IP주소 검색을 구현하는 소프트웨어 기반의 연구로써 목적지 IP주소에서 검색할 길이를 결정한 후 길이별로 준비된 해시 테이블 검색을 통해 O(1)의 속도로 IP주소 검색을 실시할 수 있다. IP주소 검색은 목적지 IP주소와 다수의 포워딩 테이블 엔트리 중에서 가장 많은 비트가 일치하는 엔트리를 검색하는 과정으로 일반적인 완전일치 검색이 적용되기 어렵다. 본 연구에서는 포워딩 테이블 엔트리로 구성된 트라이를 기반으로 길이별 다중 해시 테이블을 구성하여 평균 O(log$_2$N),N=4 의 속도로 IP주소 검색을 한다. 이때 최악의 검색시간은 4회의 주 메모리 접근시간이며 더 빠른 검색을 위해 본 논문은 각 프리픽스의 첫 8비트를 키로 256개 그룹을 만들고 각 그룹별 최대 프리픽스 길이를 기록한 테이블을 캐쉬에 저장함으로써 길이별 해시 테이블 검색 시 N값을 99.9%의 확률로 3이하로 제한할 수 있다. 이것은 포워딩 테이블의 프리픽스 길이 분포에 의한 결과이며, 99.9%의 확률에서 최악의 검색시간을 3회의 주메모리 접근시간으로 할 수 있다. 주 메모리 접근시간 50㎱를 적용하면 150㎱의 검색속도는512B 패킷을 가정할 때 약 27Gb㎰의 검색속도를 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권2호
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• pp.84-98
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• 2009

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.56-59
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• 2019

분산 해시 테이블은 {Key-Value} 형태의 해시 테이블을 시스템 내 노드들이 나누어 가지는 분산 시스템이다. 분산 해시 테이블 중 Kademlia는 Binary Tree 구조를 통해 노드 확장성을 가지고 XOR Metric을 이용하여 빠른 노드 탐색으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 노드 탐색 시 실제 상황을 배제하고 논리적인 거리만을 고려하여 라우팅 경로를 설정한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 노드 탐색 시 노드 간의 대역폭과 물리적 거리를 고려하여 라우팅 테이블을 생성하는 Kademlia의 효율적인 노드 탐색 기법을 제안한다. 기존의 Kademlia와 유사한 수치의 Lookup Success Ratio와 Lookup Overhead Rates를 보이지만, End-to-End Delay가 감소한 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권1호
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• pp.67-75
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• 2008

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.651-660
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• 2006

Apriori 알고리즘에 기반 한 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 후보 빈발 항목 집합의 계수 관리를 위한 자료구조로 해시 트리를 사용하고, 많은 시간이 그 해시 트리를 검색하기 위해 소요된다. DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘은 해시 트리에 대한 검색 시간을 절약하기 위해 검색 대상인 후보 빈발 항목 집합의 개수를 최대한 줄이고자 노력한다. 이를 위해 사전에 예비 후보 빈발 항목 집합에 대한 간편 계수를 실시한다. 이 때, 예비 계수에 필요한 계산 부담을 줄이기 위해 아주 간단한 직접 해시 테이블 사용을 권고한다. 이 논문에서는 DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 단계 2에서 사전 전지를 위해 사용되는 직접 해시 테이블 $H_2$와 모든 단계에서 후보 빈발 항목 집합의 계수를 위해 사용되는 해시 트리 $C_k$에 적용될 수 있는 효율적인 해싱 메카니즘을 제안하고 검증한다. 검증 결과 일반적인 단순 제산(mod) 연산 방법을 사용했을 때보다 제안 방법을 적용했을 경우 최대 82.2%, 평균 18.5%의 성능 향상이 얻어지는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.357-360
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• 2022

본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.163-165
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• 2003

P2P 시스템의 주요 이슈는 자원 (resource) 을 효율적으로 저장하고 찾는 것이다. 자원 탐색 프로토콜은 초기의 Napster, Gnutella와 같은 형태에서 발전하여, 현재는 분산 해시 테이블 (Distributed Hash Table을 사용한 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블을 사용한 P2P 프로토콜인 Magic Square를 제안한다. Magic Square에 참여하는 칵 노드는 양방향 스킬리스트로 구성된 지역 라우팅 테이블과 임의의 노드로 구성된 전역 라우팅 테이블을 가진다. 지역 라우팅 테이블은 각 노드의 능력을 고려하여 구성된다. 스킵리스트를 사용하였기 때문에 탐색과 노드의 추가라 삭제 과정이 간단하며. P2P 네트워크가 자주 바뀌어도 큰 영향을 받지 않는다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.82-89
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• 2008

최근, GIS 분야에서 RFID와 GPS 센서 같은 위치 및 공간 데이타를 포함하는 다양한 GeoSensor의 활용으로 수집되는 공간 데이타가 크게 증가하면서, 대용량 공간 데이타의 빠른 처리를 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 대표적인 공간 인덱스인 R-Tree를 기반으로 검색 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구는 R-Tree에서 노드의 MBR 간의 겹침이나 트리 높이를 어느 정도 줄임으로써 다소 검색 성능을 향상시켰지만, 트리 검색에서 발생하는 불필요한 노드 접근 비용 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 R-Tree에서 대용량 공간 데이타의 빠른 검색을 제공하는 인덱스인 HR-Tree(Hash based R-Tree)를 제시한다. HR-Tree는 트리 검색 없이 R-Tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 이용함으로써 R-Tree의 검색 성능을 높인다. 해시 테이블은 데이타 영역을 차원에 따라 반복적으로 분할한 Partition과 대응되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터들로 구성된다. 각 Partition은 생성 과정에서 고유의 식별 코드를 갖기 때문에 Partition 코드가 주어지면 해시 테이블에서 해당 레코드를 쉽게 접근할 수 있다. 또한, HR-Tree는 R-Tree구조의 변경없이 다양한 R-Tree 변형 구조에 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 실험을 통하여 HR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.550-552
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• 2004

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.