코드는 단어들의 집합이다. 어떤 단어도 다른 것의 Prefix가 아닌 단어들의 집합을 Prefix(-Free) Code라 부르고, 여기서 Prefix Coding이란, 주어진 수 n에 대하여, n개의 단어로 이루어진 Prefix 코드들 중에서 단어길이의 총합이 최소인 최적 Prefix 코드를 찾는 것을 말한다. 이 논문에서는 이의 특수한 경우로서, 특정 정규언어군에 속하는 임의의 정규언어 L에 대하여, L에 속하는 Prefix 코드들 중 최적의 코드를 찾는 방법을 제시한다. 또, 수 n이 변함에 따라 최적 Prefix 코드의 구조가 어떻게 변하는지, 그 성질을 트리구조를 이용해 밝힌다.
Kim, Jinsoo;Ko, Myeong-Cheol;Nam, Junghyun;Kim, Junghwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.873-889
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2014
IP address lookup is very crucial in performance of routers. Several works have been done on prefix caching to enhance the performance of IP address lookup. Since a prefix represents a range of IP addresses, a prefix cache shows better performance than an IP address cache. However, not every prefix is cacheable in itself. In a prefix cache it causes false hit to cache a non-leaf prefix because there is possibly the longer matching prefix in the routing table. Prefix expansion techniques such as complete prefix tree expansion (CPTE) make it possible to cache the non-leaf prefixes as the expanded forms, but it is hard to manage the expanded prefixes. The expanded prefixes sometimes incur a great deal of update overhead in a routing table. We propose a bitmap-based prefix cache (BMCache) to provide low update overhead as well as low cache miss ratio. The proposed scheme does not have any expanded prefixes in the routing table, but it can expand a non-leaf prefix using a bitmap on caching time. The trace-driven simulation shows that BMCache has very low miss ratio in spite of its low update overhead compared to other schemes.
We propose a hybrid prefix caching scheme to enable high speed IP address lookup. All prefixes loaded in a prefix cache should not be overlapped in address range for correct IP lookup. So, every non-leaf prefix needs to be expanded not so as to be overlapped. The shorter expanded prefix is more preferable because it can cover wider address range just as an single entry in a prefix cache. We exploits advantages of two dynamic prefix expansion techniques, bounded prefix expansion technique and bitmap-based prefix expansion technique. The proposed scheme uses dual bound values whereas just one bound value is used in bounded prefix expansion. Our elaborated technique make the dual bound values be associated with several subtries flexibly using bitmap information, rather than with fixed subtries. We evaluate the performance of the proposed scheme in terms of the average length of the expanded prefixes and cache miss ratio. The experiment results show the proposed scheme has lower cache miss ratio than other previous schemes including both bounded prefix expansion and bitmap-based expansion irrespective of the cache size.
최근 문자열 연산들이 계산 생물학 및 인터넷의 보안, 검색 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기는 두 개 이상의 문자열이 주어질 때 각 쌍의 문자열에 대해 가장 긴 suffix와 일치하는 prefix를 찾는 것으로 가장 짧은 슈퍼스트링을 검출하는 근사 알고리즘에서 사용될 뿐만 아니라 생물정보학, 데이터 압축 분야에서도 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용하는 suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기 알고리즘을 제안하며 O($k{\cdot}m$) 시간 복잡도를 가진다. 접미사 배열 알고리즘이 접미사 트리 알고리즘 보다 소요 시간과 메모리 면에서 더 우수함을 실험을 통해서 제시한다.
In this paper, a model is introduced named double relation chains (DRC) based on ordered sets. It is proved that using DRC and special relationships among the members of an alphabet, vectors of this alphabet can be stored and searched in a tree. This idea is general; however, one special application of DRC is the longest prefix matching (LPM) problem in an IP network. Applying the idea of DRC to the LPM problem makes the prefixes comparable like numbers using a pair of w-bit vectors to store at least one and at most w prefixes, where w is the IP address length. This leads to good compression performance. Based on this, two recently introduced structures called coded prefix trees and scalar prefix trees are shown to be specific applications of DRC. They are implementable on balanced trees which cause the node access complexity for prefix search and update procedures to be O(log n) where n is the number of prefixes. As another advantage, the number of node accesses for these procedures does not depend on w. Additionally, they need fewer number of node accesses compared to recent range-based solutions. These structures are applicable on both IPv4 and IPv6, and can be implemented in software or hardware.
현재 BERT와 같은 대용량의 코퍼스로부터 학습된 사전 학습 언어 모델을 자연어 응용 태스크에 적용하기 위해 일반적으로 널리 사용되는 방법은 Fine-tuning으로 각 응용 태스크에 적용 시 모델의 모든 파라미터를 조정하기 때문에 모든 파라미터를 조정하는데 필요한 시간적 비용과 함께 업데이트된 파라미터를 저장하기 위한 별도의 저장공간이 요구된다. 언어 모델이 커지면 커질수록 저장 공간의 비용이 증대됨에 따라 이러한 언어모델을 효율적으로 튜닝 할 수 있는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 문장의 입력 임베딩에 연속적 태스크 특화 벡터인 prefix를 추가하여 해당 prefix와 관련된 파라미터만 튜닝하는 prefix-tuning을 한국어 네이버 감성 분석 데이터 셋에 적용 후 실험결과를 보인다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 송신단에서 IFFT 를 수행한 후 Cyclic Prefix를 첨부하여 OFDM 심볼을 생성하는데 필요한 지연을 감소시킬 수 있는 IFFT(Time shifted DIT IFFT)의 구조를 제안하고, IEEE 802.16e Mobile WiMax OFDMA/TDD규격에 적합한, 1024크기의 FFT에 1/8 cyclic prefix를 가지는 시스템의 송신단 IFFT를 VHDL로 설계한 결과를 제시한다. 본 논문에서 제안하는 IFFT는 OFDM송신단의 지연을 줄이기 위하여 IFFT에 역비트(Bit-Reversed) 순서로 데이터를 입력하고, FFT의 Frequency Translation 특징을 이용해 IFFT의 출력이 cyclic prefix의 길이만큼 시간영역 쉬프트(Time-shift) 되어 나오도록 구현되었다. 이 과정은 cyclic prefix의 길이 특성을 이용하여 부가적인 복소곱셈기(Complex Multiplier)없이 구현되었고, OFDM 송신단의 지연과 함께 IFFT 결과를 저장하는 메모리의 크기도 줄일 수 있다. 송신단의 최종 출력이 통상적인 OFDM 심볼과 완전히 동일하기 때문에 전체 시스템의 성능에도 영향을 미치지 않는다.
인터넷은 그 급속한 성장과 더불어 점차 더 나은 서비스를 제공할 것을 요구받게 되었다. 이에 따라 차세대 인터넷 라우터들에서의 지능적인 패킷 분류 기능은 필수 불가결한 것으로 여겨지고 있다. 패킷 분류란 미리 정의된 classifier에 의거하여 입력된 패킷에 매치하는 가장 순위가 높은 룰을 찾는 과정이다. 기존에 나와있는 많은 패킷 분류 검색 구조들이 출발지, 목적지 프리픽스 필드에 기반하여 룰을 추려내는 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 대부분의 검색 구조들은 출발지, 목적지 프리픽스 검색을 위하여 트라이 구조에 바탕을 둔 순차적인 일차원 검색을 따르고 있으며, 매우 큰 메모리를 요구한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 메모리를 매우 효율적으로 사용하면서도 출발지-목적지 프리픽스 쌍에 기반한 이차원 패킷 분류 구조를 제안하고자 한다. 코드워드로 구성된 이진 프리픽스 트리를 구성함으로써, 출발지 프리픽스 검색과 목적지 프리픽스 검색이 하나의 이진 트리를 통해 동시에 가능하도록 하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 구조인 이차원 이진 프리픽스 트리는 트리 구조 내부에 비어있는 노드를 포함하고 있지 않으므로 트라이 구조가 가지고 있는 메모리의 비효율성 문제를 완전히 제거하였다.
IP 주소 검색은 인터넷 라우터의 필수적인 기능의 하나로서, 라우터 전체의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 소프트웨어에 기반한 IP 주소 검색 방식의 성능 평가 기준 중 가장 중요한 것은 라우터의 처리 속도를 보장해 주는 의미를 갖는 최대 메모리 접근 횟수이다. 이진 프리픽스 트리 방식(BPT)은 최대 메모리 접근 횟수에 있어서 기존의 다른 소프트웨어에 기반한 방식 중 우수한 방식이지만, 트리의 구조가 불균형적이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 BPT 방식의 트리 생성 과정에 가중치 개념을 추가하여, 완전 균형 트리에 매우 근접하는 트리를 생성하는 가중 이진 프리픽스 트리 (WBPT) 방식을 제안한다. 제안하는 WBPT 방식은 기존의 소프트웨어에 근거한 방식들에 비교하여 최대 메모리 접근 횟수에 있어서 가장 적은 성능을 보인다. 또한 3만 개 정도의 프리픽스에 대해서 L2 캐쉬에 저장이 가능한 정도의 작은 메모리 크기를 요구하구 프리픽스의 추가, 삭제가 용이하므로 실제적인 라우터의 IP 검색을 위하여 사용될 수 있는 방식이다.
데이터 정제나 복사 탐지와 같은 많은 응용들을 가진 중요한 연산인 유사도 조인은 도전적인 주제로 데이터집합에서 주어진 한계치 이상의 유사도를 가지는 모든 쌍의 레코드들을 찾는 것이다. 우리는 빠른 유사도 조인을 위해 후보 쌍들의 생성 시에 접두 필터링 원리를 강한 제약 조건으로 사용하는 새 알고리즘을 제안한다. 그 원리에 의해 한정된 접두 토큰들내에서 탐색 레코드의 현재 접두 토큰이 인덱싱 레코드의 접두 토큰을 공유할 때에만 후보 쌍이 생성된다. 이 생성 방법은 두 레코드들 사이에 공통부분의 상한 값을 계산할 필요가 없어서 실행시간을 감소시킨다. 실제 데이터 집합에 적용된 실험 결과는 제안된 알고리즘이 이전의 접두 필터링 방법의 알고리즘들에 비해 상당히 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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