트리 재균형 과정을 최소화하기 위하여 이진 검색 트리의 불균형도에 따른 검색 성능에 관한 수량적 정보를 얻기 위한 실험이 행하여졌다. 트리를 구성하는 노드들의 좌, 우 서브트리 높이 차 인 균형 인수에 의하여 불균형도를 수량화 한 결과 불균형도가 심해질수록 검색성능이 저하됨이 실험 자료들에 의하여 확률적으로 증명되었고 (p<0.01), 노드 개수와 평균 검색 횟수 관계를 설명하기 위한 모형으로는 로그 모형 보다 선형 모형이 적합한 경향을 보였다. 그러나 균형 인수 크기가 3 미만인 노드들만으로 구성된 이진 검색 트리의 성능은 높이 균형이진 트리에 비하여 저하되지 않는 것으로 평가된다. 본 연구 결과들은 이진 트리를 자료 구조를 사용하는 소프트웨어 관리에 적용될 수 있을 것이다.
문자열 탐색을 위한 자료구조로 널리 사용되는 이진 트라이를 선형 이진 비트열로 표현하여 저장 공간 효율성을 높이기 위한 여러 연구들이 제안되었다. 한 개의 이진 트라이를 기반으로 생성된 이진 집약 트리기법은 입력 키 집합의 크기가 커지면 이진 비트열이 매우 길어지게 되어 키 탐색 시간이 크게 증가한다. 키 탐색 범위를 축소하고자 여러 개의 작은 크기의 이진 집약 트리를 계층적으로 표현한 계층적 집약 이진트리 기법이 제안되었으나 키 탐색 시 근본적으로 이진 비트열을 순차적으로 접근하여 처리하므로 탐색 범위에 포함되는 이진 비트열의 개수와 길이에 따라 검색 시간이 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 포화이진 트라이로 표현된 여러 개의 이진 집약 트리를 계층적으로 구성하고, 키 탐색 범위에 해당하는 이진 비트열 경로를 간단한 숫자 변환을 통해 결정할 수 있도록 하여 검색 성능을 높였다. 최악의 시·공간 복잡도 계산을 이용한 성능 평가를 통해 검색 및 키 삽입 또는 삭제에 대해 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여 주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 약 67%~68%의 공간만을 필요로 하여 가장 우수한 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
This paper presents a new method of Huffman decoding which gives a significant improvement of processing efficiency based on the reconstruction of an efficient one-dimensional array data structure incorporating the numeric interpretation of the accrued codewords in the binary tree. In the Proposed search method, the branching address is directly obtained by the arithematic operation with the incoming digit value eliminating the compare instruction needed in the binary tree search. The proposed search method gives 30% of improved Processing efficiency and the memory space of the reconstructed Huffman table is reduced to one third compared to the ordinary ‘compare and jump’ based binary tree. The experimental result with the six MPEG-2 AAC test files also shows about 198% of performance improvement compared to those of the widely used conventional sequential search method.
본 논문에서는 허프만 코드의 효율적인 복호화를 위하여 균형이진 트리와 정규 허프만 트리를 이용한 복호화 방법을 제안하였다. 균형이진 트리 방식은 트리의 높이를 낮추고 이진탐색이 가능하도록 하여 검색횟수를 줄일 수 있었지만 심벌의 발생확률이 아니라 코드의 크기에 트리를 만드는 것이 단점이다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 트리의 레벨 마다 심벌의 발생확률에 따른 균형이진 트리를 구성하고 이진탐색을 레벨 별로 수행하였다. 최상위 레벨부터 순차적으로 검색을 하지 않고 코드가 있는 레벨을 찾아 검색하기 위하여 정규 허프만 트리를 사용하여 검색횟수를 최소화하였다.
For decades, in-memory data structures have been designed for DRAM-based main memory that provides symmetric read/write performances and has no limited write endurance. However, such data structures provide sub-optimal performance for NVM as it has different characteristics to DRAM. With this motivation, we rethink a conventional red-black tree in terms of its efficacy under NVM settings. The original red-black tree constantly rebalances sub-trees so as to export fast access time over dataset, but it inevitably increases the write traffic, adversely affecting the performance for NVM with a long write latency and limited endurance. To resolve this problem, we present a variant of the red-black tree called a hierarchical balanced binary search tree. The proposed structure maintains multiple keys in a single node so as to amortize the rebalancing cost. The performance study reveals that the proposed hierarchical binary search tree effectively reduces the write traffic by effectively reaping the high capacity of NVM.
We propose a new scheme for VQ codebook search. The procedure is in between the binary-tree-search and full-search and thus might be called N-ary search of a codebook. Through the experiment performed on 7200 frames spoken by 25 speakers, we confirmed that the best codewords as good as by the full-search were obtained at moderate time consumption comparable to the binary-tree-search. In application to speech recognition by HMM/VQ with Bakis model, where appearance of a specific codeword is essential in the parameter training phase, the method proposed here is expected to provide an efficient training procedure.
라우터에서의 어드레스 검색은 일초에 수천만개 이상으로 입력되는 패킷에 대하여 실시간으로 처리되어야하기 때문에 인터넷 라우터는 효율적인 IP 어드레스 검색 구조를 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 [1]에서 제안된 IP prefix의 binary tree에 기초한 효율적이면서 실용적인 IP 어드레스 검색 구조와 이를 구현하는 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 (1)에서 제안된 binary tree의 문제점들을 해결하는 구조로서 작은 수의 엔트리를 갖는 TCAM과 pipelined binary search를 적용하여 효율적인 하드웨어로 구현되었다. 구현된 하드웨어 구조의 성능을 평가하여 본 결과., 약 30,000 여개의 entry를 갖는 MAE-WEST 라우터 데이타의 경우, 2,000여개의 엔트리를 갖는 TCAM과 총 245 Kbyte의 SRAM을 사용하여 한번의 메모리 access를 통하여 어드레스 검색이 가능한 것으로 평가되었다. 또한 제한된 방식은 큰 데이터베이스나 IPv6를 위해서도 확장이 용이하다.
With the growth of memory capacity and density, memory testing and repair with the goal of yield improvement have become more important. Therefore, the development of high efficiency redundancy analysis algorithms is essential to improve yield rate. In this letter, we propose an improved built-in redundancy analysis (BIRA) algorithm with a minimized binary search tree made by simple calculations. The tree is constructed until finding a solution from the most probable branch. This greatly reduces the search spaces for a solution. The proposed BIRA algorithm results in 100% repair efficiency and fast redundancy analysis.
인터넷 라우터에서의 패킷 포워딩은 라우팅 테이블에 저장되어 있는 다양한 길이의 프리픽스들 중, 입력된 패킷의 목적지 주소와 가장 길게 일치하는 프리픽스를 찾아 그 프리픽스가 지정하는 출력 포트로 입력된 패킷을 내 보내주는 일련의 과정을 말한다. 패킷 포워딩 속도의 관건은 IP 주소 검색 성능이라 할 수 있는데, 고속의 IP 주소 검색을 제공하기 위해서는 포워딩 테이블을 저장하기 위한 효율적인 데이타 구조 및 우수한 검색 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이진 검색 트리를 이용한 주소 검색 알고리즘에 주목한다. 기존에 나와 있는 모든 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하지 못하여 효율적이지 못하고, 프리픽스 영역에 대한 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하나 프리픽스 개수보다 많은 수의 포워딩 엔트리를 저장하여 또한 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 효율적인 IP 주소 검색을 위하여 완전 균형 트리 구조를 만들어 이진 검색을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 평가하여 기존의 다른 주소 검색 알고리즘과 비교한다. 성능 평가 결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 속도가 매우 향상됨을 보았다.
인터넷 라우터는 라우팅 테이블로부터 입력 패킷의 목적지 주소에 맞는 다음 홉을 찾아 입력 패킷을 내보내는 패킷 포워딩을 수행하여야 한다. 그러나 링크 기술의 발달과 더불어 인터넷 사용자의 급증으로 인하여 입력되는 패킷과 같은 속도로 패킷을 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 보다 빠른 주소 검색을 제공하기 위한 여러 이진 검색 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 기존에 나와 있는 대부분의 이진 검색 알고리듬들의 구조는 불균형 구조로서, 메모리 접근 횟수가 많아 빠른 주소 검색이 어렵다는 단점이 있다. 균형 구조를 갖는 경우에는 프리픽스 복사로 인하여 원래 프리픽스 수보다 노드 수가 늘어나는 단점이 있다. 본 논문에서는 균형 구조를 갖는 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 구조에서는 디스조인트(disjoint)한 프리픽스들 즉, 이진 트라이(binary trio)에서 리프 노드에 위치한 프리픽스들만으로 이진 검색 트리를 구성하고, 각 노드에 프리픽스의 네스팅(nesting) 관계에 대한 정보를 담는 프리픽스 벡터(prefix vector)를 두도록 하였다. 그러므로 실제 프리픽스의 수 보다 훨씬 적은 수의 노드를 갖는 균형 이진 트리를 형성함으로서, 검색 성능을 매우 향상시킨 새로운 구조이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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