• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권5호
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• pp.137-146
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• 2006

IP 주소 검색 구조는 라우터 시스템에서 고속 네트워크 기술의 중요한 이슈가 되고 있으며 패킷 전달의 성능을 좌우하는 주요한 문제 요소로 지적되고 있다. 본 논문에서는 복수 해슁의 적응적인 적용과 프리픽스 그룹화를 이용하여 효율적인 고속 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 여러 라우팅 데이터의 엔트리 분포를 분석하여 프리픽스를 그룹화하고 그룹별로 적용되는 해쉬함수의 개수를 적응적으로 적용하여 해슁에 의한 충돌(collision)을 줄일 수 있었으며 이를 통해 테이블의 수를 최적화하고 메모리 효율을 높일 수 있었다. 또한 제안하는 구조는 단 한 번의 메모리 접근만으로 포워딩 테이블의 구성 및 검색 과정을 수행할 수 있는 고속 구조이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2599-2613
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• 2015

Multi-index hashing (MIH) is the state-of-the-art method for indexing binary codes, as it di-vides long codes into substrings and builds multiple hash tables. However, MIH is based on the dataset codes uniform distribution assumption, and will lose efficiency in dealing with non-uniformly distributed codes. Besides, there are lots of results sharing the same Hamming distance to a query, which makes the distance measure ambiguous. In this paper, we propose a data-oriented multi-index hashing method (DOMIH). We first compute the covariance ma-trix of bits and learn adaptive projection vector for each binary substring. Instead of using substrings as direct indices into hash tables, we project them with corresponding projection vectors to generate new indices. With adaptive projection, the indices in each hash table are near uniformly distributed. Then with covariance matrix, we propose a ranking method for the binary codes. By assigning different bit-level weights to different bits, the returned bina-ry codes are ranked at a finer-grained binary code level. Experiments conducted on reference large scale datasets show that compared to MIH the time performance of DOMIH can be improved by 36.9%-87.4%, and the search accuracy can be improved by 22.2%. To pinpoint the potential of DOMIH, we further use near-duplicate image retrieval as examples to show the applications and the good performance of our method.