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.
라우터의 주요한 기능은 들어오는 패킷의 목적지 IP 주소를 참조하여 패킷을 최종 목적지를 향하여 내 보내는 것이다. 이것을 수행하기 위해서는 주소 검색 과정이 필요하며 이 작업은 모든 패킷에 대해 실시간으로 수행되어야 하므로 라우터의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 또한 CIDR(classless inter-domain routing) IP 주소 체계를 도입하게 되면서 라우터에서는 단순 exact 매치가 아니라 가능한 모든 프리픽스 중에 가장 길게 매치하는 프리픽스를 검색하는 longest prefix match가 필요하게 되었다. 이에 따라 IP 주소 검색을 위한 알고리즘 및 구조에 관한 연구가 널리 수행되고 있으며 본 논문에서는 병렬 복수 해슁 (parallel multiple hashing)과 프리픽스 그룹화 (prefix grouping)를 이용하여 한 번의 메모리 접근으로 IP 주소 검색을 수행할 수 있는 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다.
IP 주소 검색은 인터넷 라우터의 필수적인 기능 중에 하나인 동시에 인터넷 라우터의 전체 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 현재 인터넷 라우터에 연결된 네트워크 종류의 증가로 라우팅 테이블 엔트리 수가 급격히 증가하고 있으며, 인터넷 트래픽 역시 빠르게 증가하고 있어 효율적인 라우팅 테이블의 검색이 요구된다. 그 동안 빠른 주소 검색을 위해 다양한 알고리즘들과 검색 방식들이 제안되었지만 대부분 메모리 사이즈나 업데이트 등의 실용적인 측면에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 IP 주소 검색을 위한 실용적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 multiple hashing을 적용한 병렬 IP 주소 검색 구조로, 메모리 사이즈나 메모리 검색 횟수, 업데이트에 있어서 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안한 하드웨어 구조의 성능을 평가하기 위하여 MAE-WEST 라우터를 통과한 실제 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 203kbytes의 메모리와 200여개의 엔트리를 저장할 수 있는 TCAM을 사용하여 한번의 메모리 접근으로 주소 검색이 가능함을 보였다.
IP 주소 검색 구조는 IPv6 주소체계의 도래와 함께 더욱 고속 네트워크 기술의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 차세대 인터넷 라우터를 위한 새로운 글로벌 IPv6 유니캐스트 주소 검색 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 적절한 프리픽스 그룹화를 수행하고 각 그룹별로 가변적으로 복수 해슁을 수행한다. 이를 통해 적절한 개수의 포워딩 테이블에서 해슁의 충돌(collision)을 효율적으로 분산함으로서 오버플로우를 최소화하였으며 포워딩 테이블 구성을 위해 필요한 메모리 크기를 줄였다. 또한 단 한 번의 메모리 접근만으로 포워딩 테이블 구성 및 검색이 가능한 고속 주소 검색 구조이며 추가적 업데이트가 용이한 구조이다. 실제 6bone 테스트 라우팅 CERNET 데이터를 이용하여 균일한 복수 해슁을 이용한 구조와 제안한 구조를 비교, 실험하였으며 동일한 8개의 테이블에서 약 15%의 포워딩 테이블을 위한 메모리 절약과 약 50%의 오버플로우 감소를 확인하였다.
IP 주소 검색 구조는 라우터 시스템에서 고속 네트워크 기술의 중요한 이슈가 되고 있으며 패킷 전달의 성능을 좌우하는 주요한 문제 요소로 지적되고 있다. 본 논문에서는 복수 해슁의 적응적인 적용과 프리픽스 그룹화를 이용하여 효율적인 고속 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 여러 라우팅 데이터의 엔트리 분포를 분석하여 프리픽스를 그룹화하고 그룹별로 적용되는 해쉬함수의 개수를 적응적으로 적용하여 해슁에 의한 충돌(collision)을 줄일 수 있었으며 이를 통해 테이블의 수를 최적화하고 메모리 효율을 높일 수 있었다. 또한 제안하는 구조는 단 한 번의 메모리 접근만으로 포워딩 테이블의 구성 및 검색 과정을 수행할 수 있는 고속 구조이다.
Packet classification is an essential architectural component in implementing the quality-of-service (QoS) in today's Internet which provides a best-effort service to ail of its applications. Multiple header fields of incoming packets are compared against a set of rules in packet classification, the highest priority rule among matched rules is selected, and the packet is treated according to the action of the rule. In this Paper, we proposed a new packet classification scheme based on parallel multiple hashing on tuple spaces. Simulation results using real classifiers show that the proposed scheme provides very good performance on the required number of memory accesses and the memory size compared with previous works.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권3호
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pp.125-129
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2014
A dataset can be clustered by merging the bucket indices that come from the random projection of locality sensitive hashing functions. It should be noted that for this to work the merging interval must be calculated first. To improve the feasibility of large scale data clustering in high dimensional space we propose an enhanced Locality Sensitive Hashing Clustering Method. Firstly, multiple hashing functions are generated. Secondly, data points are projected to bucket indices. Thirdly, bucket indices are clustered to get class labels. Experimental results showed that on synthetic datasets this method achieves high accuracy at much improved cluster speeds. These attributes make it well suited to clustering data in high dimensional space.
라우터의 포워팅 성능을 향상시키기 위해 많은 IP 주소 검색 알고리즘들이 연구되어 오고 있다. 기존에 제안된 블룸 필터를 이용한 IP 주소 검색 구조는 프리픽스 길이별로 블룸 필터 및 해시 테이블을 따로 가지고 있어 구현이 복잡하며, 프리픽스 길이 별 해시 테이블의 개수를 줄이기 위하여 프리적스의 복사가 불가피한 단점을 지닌다. 멀티 다중 해시 테이블을 이용한 병렬 해싱 구조는 프리픽스의 길이별로 해시 테이블을 구성하고, 다중 해싱 함수를 사용하여 모든 프리픽스 길이에 대하여 병렬 검색하는 구조로서 검색 성능이 뛰어나나 병렬 검색 구조이므로 구현이 또한 복잡하다. 본 논문에서는 단일 블룸 필터에 다양한 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 블룸 필터와 단일 테이블에 모든 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 다중-해시 테이블을 사용하여 구현이 간단하면서도 검색성능이 뛰어난 새로운 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 실제 백본 라우터에서 쓰이는 데이타를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 $15000{\sim}220000$개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 1.04-1.17번의 메모리 접근으로 IP 주소검색이 가능함을 보였다.
컴퓨터간의 빠른 데이터 전송을 위해서는 링크 속도와 더불어 라우터에서의 패킷 전달율(forwarding rate) 이 중요하며, 이 중 어드레스 검색(address lookup) 은 패킷 전달 과정 중에서 매우 중요한 부분으로, 주요 시간 지연을 발생시키는 요인이라 할 것이다. 본 논문에서는 고속 라우터에 적합한 효율적인 어드레스 검색 하드웨어 구조를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 구조는 인터넷 어드레스의 프리픽스 길이별로 각각 다른 SRAM을 사용하여 여러 개의 어드레스 검색 테이블을 만들고, 각 테이블에 해슁(hashing)을 적용하여 동시에 어드레스 검색을 수행한 후, 각 테이블에서 일치되어 나온 엔트리 중 가장 길게 프리픽스가 일치하는 엔트리를 고르는 방식이다. 제안된 방식의 성능을 평가하기 위하여 MAE-WEST 라우터 예로 시뮬레이션을 수행하였다. 37000여 개의 라우팅 엔트리를 갖는 테이블 저장을 위해 약 300Kbyte의 메모리를 사용하였을 때, 패킷 당 1.93번의 메모리 접근 횟수를 갖는다.
디지털 음악과 스마트 폰이 대중화되면서 잡음에 강인한 실시간 음악 핑거프린트 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 특히 핑거프린트 알고리즘 중 Multiple Hashing(MLH)은 잡음에 강인하고 정교한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 음악 데이터베이스로부터 질의 및 응답의 정확도를 개선하기 위해 에너지 집중필터를 사용하고 연속성과 중복성을 제거하는 통계적 필터를 제안한다. 에너지 집중 필터는 하위 비트에 에너지가 집중되는 Discrite Cosine Transform(DCT)의 특징을 이용하고, 통계적 필터는 검색된 핑거프린트 정보들 사이의 상관관계 특성을 이용한다. 실험 결과로 잡음 환경에서 에너지와 통계적 필터링으로 구성된 제안 알고리즘은 우수성을 보인다. 이는 제안된 필터 엔진으로 Philips Robust Hash(PRH)보다 잡음에 강인하고 Multiple Hashing(MLH)보다 간결한 핑거프린트 시스템을 구성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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