사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.
최근들어 특별한 하드웨어나 새 프로토콜의 도움없이 고속 라우터의 포워딩 검색을 지원하는 포워딩 테이블에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어를 기반으로 일반적인 펜티엄 프로세서에서 기가비트급 포워딩 검색을 지원할 수 있는 새포워딩 테이블 자료구조를 제시한다. 포워딩 검색은 테이블의 크기에 비례해서 복잡도가 증가하는 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 기존의 소프트웨어를 기반으로 하는 포워딩 검색 연구들은 포워딩 테이블 자료구조로 패트리샤 트라이와 그 변형을 이용하거나 프리픽스 길이를 키로 해서 함수를 구성하는 방법등을 사용하여 왔다. 본 논문에서 제안된 포워딩 테이블 자료구조는 라우팅 테이블의 프리픽스를 완전이진 트라이로 구성한후 트라이의 구조와 각 노드별로 링크 되어있는 라우팅 테이블 포인터 정보를 비트열로 표현하여 포워딩테이블을 구성한다. 트라이의 구조와 라우팅 프리픽스 포인터 정보는 배열이나 링크드-리스트로 표현하면 대량의 저장공간을 필요로하지만 제안된 자료구조에서는 각 정보가 하나의 비트로 표현되므로 작은 저장공간으로 충분하며 또한 트라이를 중간 레벨에서부터 검색할 수 있는 방법을 라우팅 테이블을 펜티엄 프로세서의 L2 캐쉬에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하고 검색경로를 단축함으로써 일반적인 펜티엄 프로세서를 이용하여 고속의 포워딩 엔진을 구현할 수 있음을 보여준다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 실제 라우팅 테이블을 대상으로 실험한 결과 초당 5.7백만 번의 라우팅검색성능을 기록하였다.
포워딩 엔진은 외부 인터페이스를 통해서 들어오는 패킷에 대해서 IP 주소를 기반으로 목적지로 향하는 다음 흡을 결정한다. 이러한 고성능의 패킷 처리를 위한 포워딩 엔진을 설계함에 있어서 IP 주소 탐색은 중요한 성능 요인이다. 본 논문에서는 검색 경로 압축 트라이에 기반한 IP 주소 탐색의 성능을 향상시키는 분할된 경로압축트라이 구조를 제안한다. 제안된 기법은 IP주소를 여러 개의 분할 압축 트라이로 나누어서 주소탐색이 하나의 분할된 압축트라이에서만 이루어지도록 하여 탐색시간을 줄인다.
자연어처리의 여러 분야에서 기본요소로 사용되는 영어 품사 태거를 UMLS의 의학용어 어휘정보와 OANC(Open American National Corpus) 말뭉치를 이용해 의학용 문서도 분석 가능한 의학용 영어 품사 태거를 제안한다. TRIE구조를 이용한 단어 묶음 모델로 여러 어절의 의학용어를 하나로 묶고 HMM(Hiden Markov Model)을 이용한 품사 태거로 해당하는 품사를 부착한다.
IP 주소 검색은 고속 인터넷 라우터의 병목 지점이다. 소프트웨어 기반의 IP 주소 검색은 많은 경우, 트라이(trie)를 자료구조로 사용하고 있는데, 트라이에서의 가장 큰 문제점은 레벨별 검색이 메모리 접근 횟수와 비례한다는 점이다. 메모리 검색은 프로세서의 다른 연산에 비해서 시간을 많이 소모하는 작업이므로 검색 횟수를 줄임으로써 IP 주소 검색 시간을 단축할 수 있고, 이는 곧 라우터의 성능 향상을 의미한다. 본 논문에서는 트라이에 대해서 메모리 접근 횟수를 줄이는 효율적이고 간단한 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. 제안되는 기법을 적용하였을 때, 이진 트라이에 대해서 약 34%의 추가적인 메모리 사용으로 약 10% 정도의 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한 이 기법은 트라이에 기반한 모든 자료 구조에 일반적(generic)으로 사용될 수 있는 장점을 가진다.
대규모 DNA 시퀀스를 대상으로 하여 서브시퀀스를 고속으로 검색하기 위한 인덱싱 방법으로서 접미어 트리가 유용하다. 그러나 접미어 트리는 데이터 크기의 약 100배에 해당하는 방대한 저장 공간을 필요로 한파. 본 논문에서는 기존 접미어 트리의 검색 성능을 유지하며, 저장 공간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 인덱스 구조를 제안한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 DNA 시퀀스 내의 모든 염기 위치에 고정 길이의 슬라이딩 윈도우를 위치시켜, 윈도우 크기에 해당하는 연속된 서브시퀀스를 추출한 후, 이들을 대상으로 트라이를 구성한다. 트라이는 저장 공간 감소를 위하여 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 트라이 구조를 사용한다. DNA 서브시퀀스 검색을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 기반의 질의 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안된 인덱스는 접미어 트리의 약 10분의 1의 저장 공간을 필요로 하며, 데이터 크기 증가에 거의 영향을 받지 않는 안정된 고속 검색 성능을 지원한다.
Konduru, Venkateswara Raju;Bharamgoudra, Manjula R
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.166-174
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2021
A large volume of patient data is generated from various devices used in healthcare applications. With increase in the volume of data generated in the healthcare industry, more wellness monitoring is required. A cloud-enabled analysis of healthcare data that predicts patient risk factors is required. Machine learning techniques have been developed to address these medical care problems. A novel technique called the radix-trie-based Tanimoto kernel regressive infomax boost classification (RT-TKRIBC) technique is introduced to analyze the heterogeneous health data in the cloud to predict the health risks and send alerts. The infomax boost ensemble technique improves the prediction accuracy by finding the maximum mutual information, thereby minimizing the mean square error. The performance evaluation of the proposed RT-TKRIBC technique is realized through extensive simulations in the cloud environment, which provides better prediction accuracy and less prediction time than those provided by the state-of-the-art methods.
공간 웹 객체는 웹 문서에 지리정보를 포함하고 있는 문서들을 말한다. 최근 스마트폰과 같은 장치의 발달로 인하여 공간 웹 객체를 생성하는 서비스가 많이 늘어났다. 트위터나 페이스북 같은 서비스에서는 사용자가 게시한 간단한 글이 게시한 위치정보와 함께 저장된다. 이러한 공간 웹 객체의 검색을 위해서는 공간 정보와 문자 정보를 동시에 이용하는 검색이 필요하다. 기존의 공간 웹 객체 검색 방식은 R트리와 역색인 파일(inverted file) 방법을 많이 사용했다. 하지만 이 방법은 인덱스를 구축하는데 많은 공간을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 검색하는 키워드가 많을 때는 효율적이지만, 검색하는 키워드가 적을 때는 비효율적이다. 본 논문에서는 쿼드 트리(quad-tree)와 패트리샤 트라이(patricia trie)를 이용하는 공간 웹 객체 검색 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 검색하는 키워드가 적을 때 기존의 기법보다 좋다는 것을 보여준다. 또한 인덱스를 저장하는 공간이 기존의 기법보다 훨씬 적게 사용된다는 것을 실험을 통하여 증명하였다.
영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.
문자열 탐색을 위한 자료구조로 널리 사용되는 이진 트라이를 선형 이진 비트열로 표현하여 저장 공간 효율성을 높이기 위한 여러 연구들이 제안되었다. 한 개의 이진 트라이를 기반으로 생성된 이진 집약 트리기법은 입력 키 집합의 크기가 커지면 이진 비트열이 매우 길어지게 되어 키 탐색 시간이 크게 증가한다. 키 탐색 범위를 축소하고자 여러 개의 작은 크기의 이진 집약 트리를 계층적으로 표현한 계층적 집약 이진트리 기법이 제안되었으나 키 탐색 시 근본적으로 이진 비트열을 순차적으로 접근하여 처리하므로 탐색 범위에 포함되는 이진 비트열의 개수와 길이에 따라 검색 시간이 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 포화이진 트라이로 표현된 여러 개의 이진 집약 트리를 계층적으로 구성하고, 키 탐색 범위에 해당하는 이진 비트열 경로를 간단한 숫자 변환을 통해 결정할 수 있도록 하여 검색 성능을 높였다. 최악의 시·공간 복잡도 계산을 이용한 성능 평가를 통해 검색 및 키 삽입 또는 삭제에 대해 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여 주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 약 67%~68%의 공간만을 필요로 하여 가장 우수한 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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