• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.163-165
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• 2003

P2P 시스템의 주요 이슈는 자원 (resource) 을 효율적으로 저장하고 찾는 것이다. 자원 탐색 프로토콜은 초기의 Napster, Gnutella와 같은 형태에서 발전하여, 현재는 분산 해시 테이블 (Distributed Hash Table을 사용한 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블을 사용한 P2P 프로토콜인 Magic Square를 제안한다. Magic Square에 참여하는 칵 노드는 양방향 스킬리스트로 구성된 지역 라우팅 테이블과 임의의 노드로 구성된 전역 라우팅 테이블을 가진다. 지역 라우팅 테이블은 각 노드의 능력을 고려하여 구성된다. 스킵리스트를 사용하였기 때문에 탐색과 노드의 추가라 삭제 과정이 간단하며. P2P 네트워크가 자주 바뀌어도 큰 영향을 받지 않는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.982-985
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• 2007

인터넷의 보급과 PC의 발달로 정보의 분산과 공유가 가속화를 이루었고, 컴퓨팅 구조가 인터넷 기반으로 변화하였다. 이후 지금까지 수많은 시스템들이 클라이언트/서버 모델을 유지하고 있는 한편 대단위 분산 다중서버로 구성되는 환경이 출현하였다. 클라이언트/서버 모델에서 사용자들의 정보 공유의 제약을 해소하기 위해 개인의 피어 사이에 서로 공유하는 P2P(Peer-to-Peer) 패러다임이 출현 되었다. 하지만 기존의 DHT(Distributed Hash Table)를 기반으로 하는 P2P 시스템에선 정보를 검색할 때, 검색어와 검색결과의 모호성이 존재하고, 범위 검색을 지원하지 못하는 문제가 있었다. 우리는 이 문제를 해결할 한 가지 방안을 본 논문에서 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.427-429
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• 2023

인공지능 기술의 발전에 따라 유체 시뮬레이션 분야에서는 복잡한 액체의 흐름을 모사하기 위해 기계학습 기술이 많이 활용되고 있다. 이러한 시뮬레이션에서 성능 향상의 가장 중요한 요소는 학습 데이터다. 이 논문에서는 기계학습 기반 유체 시뮬레이션의 학습 데이터 생성 단계 중 기존의 방법보다 효율적으로 비말(splash) 탐색하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 CPU 환경에서 큐(queue)를 이용하는 너비우선탐색(breadth first search) 기법을 사용하기 때문에 처리속도가 느리다. 반면에 제안하는 기법에서는 배열로 되어 있는 해시 테이블(hash table)을 이용해 충돌 문제를 해결해 GPU 환경에서 비말을 신속하게 검출하도록 하기 때문에 빠른 학습 데이터 생성이 가능하도록 했다. 이 알고리즘의 유효성을 확인하기 위하여 정확성과 수행시간을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제8권3호
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• pp.171-184
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• 2009

Since the development of the Distributed Hash Tables (DHTs), the distributed lookup services are one of the hot topics in the networking area. The main reason of this popularity is the simplicity of the lookup structure. However, the simple key based search mechanism makes the so called "keyword" based search difficult if not impossible. Thus, the applicability of the DHTs is limited to certain areas. In this paper. we find that DHTs can be used as the ubiquitous sensor network (USN) metadata lookup service across a large number of sensor networks. The popularity of the Ubiquitous Sensor Network has motivated the development of the USN middleware services for the sensor networks. One of the key functionalities of the USN middleware service is the lookup of the USN metadata, by which users get various information about the sensor network such as the type of the sensor networks and/or nodes, the residual of the batteries, the type of the sensor nodes. Traditional distributed hash table based lookup systems are good for one sensor network. However, as the number of sensor network increases, the need to integrate the lookup services of many autonomous sensor networks so that they can provide the users an integrated view of the entire sensor network. In this paper, we provide a hybrid lookup model, in which the autonomous lookup services are combined together and provide seamless services across the boundary of a single lookup services. We show that the hybrid model can provide far better lookup performance than a single lookup system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.236-239
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• 2021

AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.25-34
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• 2022

본 논문은 군집 드론, 무인기 편대 운용 시 자율적인 통신망 구축을 위해 활용 가능한 FANET(Flying Ad-Hoc Network)에 적용할 비밀분산 기반의 신속한 노드 인증 기법을 제안한다. FANET 환경에서 운용되는 각 노드는 필드에 전개되기 이전에 지수 분산비밀(share), 지수 원본비밀(secret) 및 PUF CRP(Challenge-Response Pair) 테이블 중 일부분을 저장한다. 필드에 배치된 이후 네트워크 형성 초기 단계에서 각 노드는 ID, 지수 분산비밀과 자신의 PUF Response 및 의사난수가 결합되어 해시 된 값을 네트워크로 브로드캐스트한다. 개별 노드는 이웃 노드들로부터 전송받은 지수 분산비밀을 이용, 지수 원본비밀의 복원 연산을 수행한다. 지수 원본비밀이 복원되면 연산에 사용된 지수 분산비밀을 전송한 모든 노드에 대한 동시 인증이 완료된다. 잘못된 지수 분산비밀을 전송하여 인증과정에서 원본비밀 복원을 방해하는 노드는 원본비밀 복원 연산을 수행하기 이전에 PUF 값을 검증하여 탐지하고, 복원 연산에서 배제한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권6호
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• pp.643-658
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• 2004

최근 산업 및 연구 단체에서 이동 애드혹 망에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지의 연구들은 하위 계층에 초점을 맞추고 있었던 것에 반해, 본 논문에서는 이틀 연구의 결과로 형성된 이동 애드혹망을 실제로 이용하기 위한 응용의 하나로 효율적인 서비스 검색 방법을 제시한다. 통신 오버헤드 측면에서 서비스 검색을 효율적으로 하기 위하여 피어 투 피어(P2P) 오버레이 네트위크에서 사용되는 분산 해쉬 테이블 시스템을 이용한다. 그러나 오버레이 네트워크는 물리적 네트워크 토폴로지와 독립적이기 때문에 기존의 유선망에서 사용되던 토폴로지 기반 메커니즘들은 노드들의 이동이 잦아 물리적 토폴로지가 수시로 바뀌는 이동 애드혹 망에 부적합하다. 본 논문에서는 오버레이 네트워크에서 라우팅의 비효율성을 극복하기 위한 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법을 제안한다. 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법에서, 각 노드는 1홉 브로드캐스팅을 통해 물리적으로 가까운 노드의 정보를 모으고, 이론 이용하여 논리적으로 목적지에 가까운 노드론 선택하여 메시지를 전송한다. 이러한 방식으로 메시지를 전송할 경우, 분산 해쉬 테이블 시스템과 같이 낮은 오버헤드를 유지하면서 플러딩 기반 기법과 비슷한 정도로 물리적인 홉 수를 줄일 수 있고, 노드들의 이동성이 있는 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다는 것을 ns-2 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1923-1932
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• 1998

본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권11호
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• pp.1-11
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• 2009

컨텐츠 기반 pub/sub(publish/subscribe)서비스를 피어투피어(peer-to-peer)네트워크에서 구성할 경우 사용자의 다양한 요구 컨텐츠 정보의 분산저장 및 발생될 이벤트의 효율적인 전송이 주요 요구사항이 된다. 이와 관련하여 DHT(Distributed Hash Table)기술을 기반으로 한 pub/sub 오버레이 네트워크 구성 방식 및 사용자 요구 컨텐츠를 이용한 필터기반 트리구조의 pub/sub 네트워크 구성방식 등이 연구되어 왔다. 그러나 DHT기반 방식의 경우 토픽기반 pub/sub서비스 제공에는 적합하나 다양한 요구 조건에 따른 컨텐츠 전송에는 효율적이지 못하다. 또한 필터기반 트리구조의 방식의 경우 컨텐츠에 대한 유사 요구를 가지는 사용자가 네트워크상에 분산되어 있을 경우 비효율적인 필터구성으로 이벤트 전송 시 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 다양한 사용자 요구 수용 및 이에 따른 이벤트 전송비용을 최적화하기 위해 R-Tree알고리즘 기반 오버레이 네트워크 구성방식을 제안한다. 제안된 방식은 사용자 요구의 다차원공간으로의 매핑 및 유사 요구들 간 계층적 그룹화를 통해 트리를 구성하여 비용 효율적 이벤트 전송방법을 제공하였다. 제안된 방식은 사용자요구 및 이벤트의 다양한 분포 환경에 대한 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1118-1130
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• 2006

데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.