• Title/Summary/Keyword: TRIE구조

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Longest First Binary Search on Prefix Length for IP Address Lookup (최장 길이 우선 검색에 기초한 프리픽스 길이에 따른 이진 IP 검색 구조)

  • Chu Ha-Neul;Lim Hye-Sook
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.31 no.8B
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    • pp.691-700
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    • 2006
  • Based on the destination IP address of incoming packets, the Internet routers determine next hops and forward packets toward final destinations through If address lookup. The bandwidth of communication links increases exponentially fast as well as the routing table size grows significant as the number of single host networks attached to the Internet increases. Since packets should be processed at wire-speed, the increased link speed reduces the processing time of a packet in routers, and hence more efficient and fast IP address lookup algorithms and architectures are required in the next generation routers. Most of the previous IP lookup schemes compare routing prefixes of shorter length first with a given input IP address. Since IP address lookup needs to find the most specific route of the given input, search continues until the longest matched prefix is found while it keeps remembering the current test matching prefix. In this paper, based on binary search on prefix length, we proposed a new IP address lookup algorithm which compares longer prefixes first. The proposed scheme is consisted of multiple tries with prefixes on leaves only. The trie composed of the longest prefixes is primarily searched whether there is a match with the given input. This processing is repeated for the trio of the next longer prefixes until there finds a match. Hence the proposed algorithm provides the fast search speed. The proposed algorithm also provides the incremental update of prefixes while the previous binary search on length scheme does not provide the incremental update because of pre-processing requirement. In this paper, we performed extensive simulations and showed the performance comparisons with related works.

Path Signatures : Path-oriented Query Processing System for XML document Retrieval (경로 서명 : XML문서 검색을 위한 경로-지향 질의처리 시스템)

  • Park, Hee-Sook;Park, Ju-Hyun;Cho, Woo-Hyun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.7
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    • pp.1311-1317
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    • 2007
  • Recently, due to the popularity and explosive growth of the Internet, the information exchange is increasing so rapidly over the Internet. Also the XML is becoming a standard as well as a major tool of data exchange on the Internet and thus we propose the new indexing technique for evaluating a path-oriented query and design and implementation of Path-oriented Query Processing System to give useful for users. In proposed indexing technique, which combined a binary trio structure with a path signature file to improve performance of XML document retrieval.

Korean Compound Nouns Decomposition Suitable for Embedded Systems (임베디드 시스템에 적합한 한국어 복합명사 분해)

  • Choi, Min-Seok;Kim, Chang-Hyun;Cheon, Min-Ah;Park, Ho-Min;Namgoong, Young;Yoon, Ho;Kim, Jae-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.316-320
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    • 2018
  • 복합명사는 둘 이상의 말이 결합된 명사를 말하며 문장에서 하나의 단어로 간주된다, 그러나 맞춤법 및 띄어쓰기 검사나 정보검색의 색인어 추출, 기계번역의 미등록어 추정 등의 분야에서는 복합명사를 구성하는 개별 단어를 확인할 필요가 있다. 이 과정을 복합명사 분해라고 한다. 복합명사를 분해하는 방법으로 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등이 있으며 본 논문에서는 규칙을 기반으로 최소한의 통계 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 4개의 분해 규칙을 적용하여 분해 후보를 생성하고 분해 후보들 중에 우선순위를 정하여 최적 후보를 선택하는 방법을 제안한다. 기본 단어(명사)로 트라이(trie)를 구축하고 구축된 트라이를 이용하여 양방향 최장일치를 적용하고 음절 쌍의 통계정보를 이용해서 모호성을 제거한다. 성능을 평가하기 위해 70,000여 개의 명사 사전과 음절 쌍 통계정보를 구축하였고, 이를 바탕으로 복합명사를 분해하였으며, 분해 정확도는 단어 구성비를 반영하면 96.63%이다. 제안된 복합명사 분해 방법은 최소한의 데이터를 이용하여 복합명사 분해를 수행하였으며 트라이 자료구조를 사용해서 사전의 크기를 줄이고 사전의 검색 속도를 개선하였다. 그 결과로 임베디드 시스템과 같은 소형 기기의 환경에 적합한 복합명사 분해 시스템을 구현할 수 있었다.

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A Semi-automatic Annotation Tool based on Named Entity Dictionary (개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구)

  • Noh, Kyung-Mok;Kim, Chang-Hyun;Cheon, Min-Ah;Park, Ho-Min;Yoon, Ho;Kim, Jae-Kyun;Kim, Jae-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.309-313
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    • 2017
  • 개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

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Finding Frequent Route of Taxi Trip Events Based on MapReduce and MongoDB (택시 데이터에 대한 효율적인 Top-K 빈도 검색)

  • Putri, Fadhilah Kurnia;An, Seonga;Purnaningtyas, Magdalena Trie;Jeong, Han-You;Kwon, Joonho
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.4 no.9
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    • pp.347-356
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    • 2015
  • Due to the rapid development of IoT(Internet of Things) technology, traditional taxis are connected through dispatchers and location systems. Typically, modern taxis have embedded with GPS(Global Positioning System), which aims for obtaining the route information. By analyzing the frequency of taxi trip events, we can find the frequent route for a given query time. However, a scalability problem would occur when we convert the raw location data of taxi trip events into the analyzed frequency information due to the volume of location data. For this problem, we propose a NoSQL based top-K query system for taxi trip events. First, we analyze raw taxi trip events and extract frequencies of all routes. Then, we store the frequency information into hash-based index structure of MongoDB which is a document-oriented NoSQL database. Efficient top-K query processing for frequent route is done with the top of the MongoDB. We validate the efficiency of our algorithms by using real taxi trip events of New York City.

A Semi-automatic Annotation Tool based on Named Entity Dictionary (개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구)

  • Noh, Kyung-Mok;Kim, Chang-Hyun;Cheon, Min-Ah;Park, Ho-Min;Yoon, Ho;Kim, Jae-Kyun;Kim, Jae-Hoon
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.309-313
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    • 2017
  • 개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

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