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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 17 - 23 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.8.17
이용수
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다중 집합의 멤버쉽 쿼리는 네트워크 응용 프로그램에서 다양한 방식으로 사용된다. 기본 블룸 필터를 사용하여 다중 집합의 멤버쉽 쿼리를 수행할 경우, 집합의 수와 동일한 수만큼의 블룸필터를 사용해야 된다. 본 논문에서는 셀의 크기를 다중 집합의 수만큼으로 할당한 하나의 원형 블룸 필터를 사용하여 다중 집합의 각 원소가 속한 집합을 확인할 수 있는 구조를 제안한다. 또한, 제안하는 블룸 필터 구조는 프로그래밍과 쿼리 과정의 처리 속도를 감소시킨 구조이다. 실험 결과를 통해 블룸 필터의 크기가 증가할수록 거짓양성의 오류가 감소하고 멤버쉽 쿼리의 정확도가 기본 블룸 필터에 비해 0.9~1.4% 향상되었고 교집합에 있는 원소의 수가 증가할수록 블룸 필터 처리 속도가 감소함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이전 연구
Ⅲ. 제안하는 구조
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
D. Yang et al., “Difference Bloom Filter: A probabilistic structure for multi-set membership query,” in Proc. Of ICC 2017, May. 2017.
A. Kumar et al., “Space-Code Bloom Filter for Efficient Per-Flow Traffic Measurement,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 24, No. 12, pp. 2327–2339, Nov. 2006.
H. Dai, et al., “Noisy Bloom Filters for Multi-Set Membership Testing,” in Proc. of SIGMETRICS 2016, pp. 139–151, Jun. 2016.
H. Byun et al. “Performance Analysis and Comparison of a Functional Bloom Filter with Hashing-based Data Structures,” in Proc. of IEIE Summer Annual Conference 2018. pp. 335-336. Jun. 2018.
S. Xiong et al., "KBF: Towards approximate and Bloom filter based key-value storage for cloud computing systems", IEEE Trans. Cloud Comput., vol. 5, no. 1, pp. 85-98, Jan. 2017.
A. Kumar et al., “Space-Code Bloom Filter for Efficient Per-Flow Traffic Measurement,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 24, No. 12, pp. 2327–2339, Nov. 2006.
H. Dai, et al., “Noisy Bloom Filters for Multi-Set Membership Testing,” in Proc. of SIGMETRICS 2016, pp. 139–151, Jun. 2016.
H. Byun et al. “Performance Analysis and Comparison of a Functional Bloom Filter with Hashing-based Data Structures,” in Proc. of IEIE Summer Annual Conference 2018. pp. 335-336. Jun. 2018.
S. Xiong et al., "KBF: Towards approximate and Bloom filter based key-value storage for cloud computing systems", IEEE Trans. Cloud Comput., vol. 5, no. 1, pp. 85-98, Jan. 2017.
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