• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권3호
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• pp.282-286
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• 2011

Recently, a name retrieval function is widely used on navigation systems. In this paper, we propose the new dynamic hashing algorithm for a name retrieval function on it. The proposed dynamic hashing algorithm by constructing an index using the variance information of character is the better than existing methods in terms of storage capacity and retrieval speed. The algorithm proposed in this paper can be useful on systems that have limited resources as well as navigation systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1266-1272
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• 2004

위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 한다. 이동체의 위치는 연속적으로 변하기 때문에, 이동체의 색인은 변경된 위치 정보를 유지하기 위하여 빈번한 갱신 연산을 수행해야 한다. 기존의 공간 색인들(그리드 파일, R-트리, KDB-트리 등)은 정적 데이터를 검색하는데 효과적인 색인이다. 이들 색인은 연속적으로 위치 데이터가 변경되는 이동체 데이터베이스의 색인으로는 적합하지 않다. 본 논문에서는 삽입/삭제 비용이 적은 동적 해슁 색인을 제안한다. 동적 해슁 색인 구조는 해쉬와 트리를 결합한 동적 해슁 기술을 공간 색인에 적용한 것이다. 실험 결과에서 동적 해슁 색인은 $R^*$-tree와 고정 그리드 보다 성능이 우수하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.924-942
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• 2005

최근 대용량 데이터의 저장과 검색을 위해서 리눅스 클러스터 파일시스템의 디렉토리는 점차 대규모로 되고 있다. 그들 중 대표적인 GFS의 디렉토리는 동적 해싱의 하나인 빠른 검객을 지원하는 확장 해싱을 이용하고 있다. GFS의 디렉토리의 주된 특징은 모든 리프 노드들이 트리의 동일한 레벨에 놓이는 플랫 구조를 가지고 있다. 그러나 리프 노드에서 오버플로우가 발생하게 되면 레벨이 하나 증가하면서 갑자기 데이터 블록의 임의의 평균 접근 시간이 길어지는 단점이 있다. 또 다른 동적 해싱으로는 선형해싱을 들 수 있고, 이는 확장 해싱보다 파일 접근에 좋은 성능을 보여준다. 본 논문에서는 플랫 구조보다 더 좋은 접근 성능을 가지는 세미 플랫 구조를 이용하여, 대규모 리눅스 클러스터 파일 시스템을 위한 확장 해싱 디렉토리와 선형 해싱 디렉토리를 설계 및 구현하고 그들의 성능을 비교한다. 성능 평가 결과, 파일의 삽입 면에서는 선형 해싱 기반의 디렉토리가 좋은 성능을 보였으나, 공간 활용 면에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.523-531
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• 2007

본 논문에서는 이동체들을 관리하기에 적합한 새로운 색인 기법을 개발하고, 이 기법의 비용 모델을 제안한다. 또한 삽입/삭제 비용이 적은 동적 해싱 색인을 제안한다. 동적 해싱 색인 구조는 해쉬와 트리를 결합한 동적 해싱 기술을 공간 색인에 적용한 것이다. 본 논문에서는 이동체의 빈번한 위치 변경에 대한 비용 모델과 동적 색인 구조를 분석하였고, 성능 평가 실험을 통하여 검증하였다. 실험 결과에서 새로이 제안하는 색인 기법(동적 해싱 색인)은 R-tree와 고정 그리드 보다 성능이 우수하였다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제1권2호
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• pp.103-125
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• 1994

In this paper, we introduce a new main memory storage system called FLASH that is designed for real-time applications. The FLASH system is characterized by the memory residency of data and a new fast and dynamic hashing scheme called extendible chained bucket hashing. We compared the performance of the new hashing algorithm with other well-known ones. Also, we carried out an experiment to compare the overall performance of the FLASH system with a commercial one. Both comparison results show that the new hashing scheme and the FLASH system outperforms other competitives.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.79-88
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• 2024

The information retrieval domain deals with the retrieval of unstructured data such as text documents. Searching documents is a main component of the modern information retrieval system. Locality Sensitive Hashing (LSH) is one of the most popular methods used in searching for documents in a high-dimensional space. The main benefit of LSH is its theoretical guarantee of query accuracy in a multi-dimensional space. More enhancement can be achieved to LSH by adding a bit to its steps. In this paper, a new Dynamic Locality Sensitive Hashing (DLSH) algorithm is proposed as an improved version of the LSH algorithm, which relies on employing the hierarchal selection of LSH parameters (number of bands, number of shingles, and number of permutation lists) based on the similarity achieved by the algorithm to optimize searching accuracy and increasing its score. Using several tampered file structures, the technique was applied, and the performance is evaluated. In some circumstances, the accuracy of matching with DLSH exceeds 95% with the optimal parameter value selected for the number of bands, the number of shingles, and the number of permutations lists of the DLSH algorithm. The result makes DLSH algorithm suitable to be applied in many critical applications that depend on accurate searching such as forensics technology.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권5호
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• pp.269-278
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• 2007

캐시 서버 클러스터에서의 캐싱은 인터넷 트래픽 및 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해시 함수를 이용하여 캐시가 협동성(Cooperative Caching)을 가지도록 하는 것이다. 캐시가 협동성을 가진다는 것은 캐시 서버 수와 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 있다는 것을 의미한다. 반면에 캐시가 협동성을 가지지 않는다면 각 캐시 서버가 모든 캐시 데이터를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해시의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 동적 서버 정보를 이용하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 방법을 제안한다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권11C호
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• pp.1040-1045
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• 2002

This paper focuses on a hash-based, distributed Wet caching network that eliminates inter-cache communication. An agent program on cache servers, a mapping program on the DNS server, and other components comprised in a distributed Web caching network were modified and developed to implement a so-called "consistent" hashing. Also, a dynamic load balancing algorithm is proposed to address the load-balancing problem that is a key performance issue on distributed architectures. This algorithm effectively balances the load among cache servers by distributing the calculated amount of mapping items that have higher popularity than others. Therefore, this developed network can resolve the imbalanced load that is caused by a variable page popularity, a non-uniform distribution of a hash-based mapping, and a variation of cache servers.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권7호
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• pp.443-450
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• 2007

대용량 무선 인터넷 프록시 캐시 서버 클러스터에서는 성능 및 저장 공간의 확장성이 중요하게 되었다. 여기에서 성능의 확장성은 캐시 서버를 추가함에 따라 클러스터 성능이 선형적으로 증가함을 의미하고 저장 공간의 확장성은 캐시 데이터가 서버들에게 분할 저장되어 있어서 캐시 서버의 수에 상관없이 캐시 데이터를 저장하는 클러스터안의 공간의 합은 일정함을 의미한다. 대용량 서버 클러스터에서 많이 사용되는 라운드로빈 기반 부하분산 방법은 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터가 모든 서버에 저장되어야 하므로 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 해싱기반 부하분산 방법은 모든 요청 URL 데이터가 서버들에 분할 저장되어 있어서 저장 공간의 확장성을 가진다. 그러나 그 방법은 사용자의 요청 패턴 불균형 또는 특정서버로의 요청 집중(Hot-Spot) 시에 성능 확장성이 없다. 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 부하분산기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 과부하 상태의 캐시 서버에 할당된 요청들을 찾아서 다른 캐시서버로 동적으로 재할당한다. 제안된 방법을 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법과는 달리 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.49-62
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• 2023

There has been a rapid increase in the creation and alteration of new malware samples which is a huge financial risk for many organizations. There is a huge demand for improvement in classification and detection mechanisms available today, as some of the old strategies like classification using mac learning algorithms were proved to be useful but cannot perform well in the scalable auto feature extraction scenario. To overcome this there must be a mechanism to automatically analyze malware based on the automatic feature extraction process. For this purpose, the dynamic analysis of real malware executable files has been done to extract useful features like API call sequence and opcode sequence. The use of different hashing techniques has been analyzed to further generate images and convert them into image representable form which will allow us to use more advanced classification approaches to classify huge amounts of images using deep learning approaches. The use of deep learning algorithms like convolutional neural networks enables the classification of malware by converting it into images. These images when fed into the CNN after being converted into the grayscale image will perform comparatively well in case of dynamic changes in malware code as image samples will be changed by few pixels when classified based on a greyscale image. In this work, we used VGG-16 architecture of CNN for experimentation.