Clustering is the process of partitioning a data set into meaningful clusters. As the data to process increase, a laster algorithm is required than ever. In this paper, we propose a clustering algorithm to partition a multispectral remotely sensed image data set into several clusters using a hash search algorithm. The processing time of our algorithm is compared with that of clusters algorithm using other speed-up concepts. The experiment results are compared with respect to the number of bands, the number of clusters and the size of data. It is also showed that the processing time of our algorithm is shorter than that of cluster algorithms using other speed-up concepts when the size of data is relatively large.
3D 콘텐츠 산업 분야의 급격한 성장과 더불어, 3D 콘텐츠 인증 및 신뢰, 검색을 위한 콘텐츠 해싱 기술이 요구되어지고 있다. 그러나 영상 및 동영상과 같은 2D 콘텐츠 해싱에 비하여 3D 콘텐츠 해싱에 대한 연구가 아직까지 미비하다. 본 논문에서는 키 기반의 3D 표면 계수 분포를 이용한 강인한 3D 메쉬 모델 해싱 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 기본적인 Euclid 기하학 변환에 강인한 3D SSD와 표면 곡률의 평면계 기반의 블록 표면 계수를 특징 벡터로 사용하며, 이를 치환 키 및 랜덤 변수 키에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 해싱 기법은 다양한 기하학 및 위상학 공격에 강인하며, 모델 및 키별로 해쉬의 유일성을 확인하였다.
컴퓨터 과학에서의 중요한 문제중의 하나가 '정보를 어떻게 잘 저장하고 효과적으로 검색할 수 있는가' 이다. 이러한 문제를 해결하는 기술이 해싱이다. 본 논문에서는 두 개의 직전자와 하나의 끌개를 갖는 선형 셀룰라 오토마타와 그것의 여원 셀룰라 오토마타의 특성을 이용하여 만들어진 트리구성 알고리즘을 제안한다. 또한, MRT 개념을 이용한 두 개의 직전자와 하나의 끌개를 갖는 선형 셀룰라 오토마타를 기반으로 하는 완전 해싱 알고리즘을 제안한다.
시그니처 해싱 알고리즘[9]은 해시 테이블을 사용하여 네트워크 침입방지시스템(Intrusion Prevention System)을 위한 빠른 패턴 매칭 속도를 제공한다. 시그니처 해싱 알고리즘은 모든 규칙에서 2 바이트를 선택하여 해쉬 값을 구한 후 해쉬 테이블에 링크시킨다. 이렇게 하여 패턴매칭 시에 실제 검사하는 규칙의 개수를 줄임으로써 성능이 향상되는 장점을 가진다. 그러나 규칙의 개수와 상관관계가 증가할 경우 같은 해쉬값을 가지는 규칙의 개수가 증가하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 시그니처 해싱 알고리즘의 단점을 보완하기 위해 규칙의 개수와 상관관계에 무관하게 모든 규칙을 해쉬 테이블 상에 고르게 분포시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 해쉬 테이블에 규칙을 링크하기 전에 해당 해쉬 값에 링크된 규칙이 있는지 검사한다. 만약 링크된 규칙이 없으면 해당 해쉬 값에 규칙을 링크하고, 링크된 규칙이 있으면 다른 위치에서 해쉬 값을 다시 계산한다. 제안한 방법은 리눅스커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고, 네트워크 성능 측정 툴인 Iperf를 이용하여 실험하였다. 실험 결과에 의하면 기존 방식에서는 시그니처 개수 및 규칙의 상관관계가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만, 본 논문에서 제안한 방식은 시그니처 개수와 규칙의 상관관계에 무관하게 일정한 성능을 유지하였다
순위패턴매칭문제는 텍스트 T와 패턴 P가 주어질 때, P와 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 순위패턴매칭문제는 주가지수분석과 음악의 유사성분석과 같이 문자 자체를 비교하는 것보다 값의 변화순서가 중요한 분야에서 연구가 진행되었다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 여러 개의 패턴들로 이루어진 패턴집합 $\mathbb{P}$가 주어질 때, $\mathbb{P}$에 속한 패턴과 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘을 제시한다.
In this paper, we present a secure biometric hashing scheme for face recognition by random fusion of global and local features. The Fourier-Mellin transform and Radon transform are adopted respectively to form specialized representation of global and local features, due to their invariance to geometric operations. The final biometric hash is securely generated by random weighting sum of both feature sets. A fourfold key is involved in our algorithm to ensure the security and privacy of biometric templates. The proposed biometric hash can be revocable and replaced by using a new key. Moreover, the attacker cannot obtain any information about the original biometric template without knowing the secret key. The experimental results confirm that our scheme has a satisfactory accuracy performance in terms of EER.
알고리즘 교육은 컴퓨터과학 교육의 기본 원리를 가르치는 도구로서 강조되고 한다. 그러나 초등학생에 적합한 알고리즘 교재자료는 매우 부족한 상태이다. 본 연구에서는 초등학생들이 알고리즘에 대해 쉽게 배울 수 있도록 컴퓨터과학 언플러그드의 내용을 기반으로 교육자료를 제시하였다. 학습자의 자발적 학습활동을 위한 문제 해결 탐구과정을 제시하고, 학생들은 개별 또는 조별 활동중심학습으로 구성하였다. 생활 속의 문제를 해결하는 알고리즘 학습을 위해 기본적인 검색과 정렬 알고리즘들을 바탕으로 해싱기법의 교수법 및 교육자료 개발하였다. 본 연구에서 제시한 교육자료는 전문가 집단의 설문 분석을 통해 적절하다는 결론을 얻었다.
시그니처 기반 필터링(Signature based filtering)은 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 방법으로, 침입방지 시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그니처라 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 그러나 시그니처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷의 지연현상이 발생한다. 고성능 침입방지 시스템을 위해서는 보다 효율적인 패턴 매칭 알고리즘이 필요하며, 패턴 매칭의 수행 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분은 처리해야 하는 패킷이 도착했을 때, 해당 패킷의 데이터를 룰의 시그니처와 비교하는 횟수를 줄이는데 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 침입방지 시스템의 개발을 위해 기존의 제안된 시그니처 해싱 기반의 침입방지 시스템에 패킷 분류를 위한 다차원 검색을 튜플 공간이라는 이차원 공간을 이용하여 검색하는 튜플 공간 패킷 분류 알고리즘과 블룸 필터를 적용한 패턴 매칭 방법을 제안한다.
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.
k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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