• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.138-143
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• 2015

Boyer-Moore 알고리즘은 컴퓨터 및 인터넷 보안, 바이오 인포매틱스 등의 응용프로그램에서 널리 활용되는 패턴매칭 알고리즘이다. 이 알고리즘은 방대한 양의 입력 데이터에 존재하는 특정한 하나의 패턴을 실시간에 검색해야하는 높은 계산 요구량으로 인하여 병렬 처리 및 성능 최적화가 필수적이다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 BM 알고리즘을 병렬 최적화하는 방법론을 제안한다. 방법론에 따라 알고리즘 cascading 기법을 적용하여 실행시간에 소요되는 매핑 오버헤드를 최소화하고, 멀티스레딩 효과를 극대화하여 스레드들간의 부하 부산을 향상시킴으로써 순차실행 대비 최대 45배의 성능향상을 얻었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.135-141
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• 2013

String matching is one of the key algorithms in network security and many areas could be benefit from a faster string matching algorithm. Based on the most efficient string matching algorithm in sual applications, the Boyer-Moore (BM) algorithm, a novel algorithm called RQS is proposed. RQS utilizes an improved bad character heuristic to achieve bigger shift value area and an enhanced good suffix heuristic to dramatically improve the worst case performance. The two heuristics combined with a novel determinant condition to switch between them enable RQS achieve a higher performance than BM both under normal and worst case situation. The experimental results reveal that RQS appears efficient than BM many times in worst case, and the longer the pattern, the bigger the performance improvement. The performance of RQS is 7.57~36.34% higher than BM in English text searching, 16.26~26.18% higher than BM in uniformly random text searching, and 9.77% higher than BM in the real world Snort pattern set searching.