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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이예지 (명지대학교) 변하영 (명지대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제10호(통권 제551호)
발행연도
2023.10
수록면
10 - 18 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.10.10

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학습 블룸필터(Learned Bloom filter, LBF)는 학습 모델과 하나의 보조 블룸필터(Bloom filter, BF)를 사용하여 표준 BF를 대체한 학습 기반 구조이다. 분할된 학습 블룸필터(Partitioned learned Bloom filter, PL-BF)는 LBF를 변형한 구조로써, 학습된 모델과 모델의 데이터 확률분포에 따른 분할된 BF들을 사용하여 LBF보다 성능을 향상시킨 구조이다. 그러나 PL-BF는 저장된 데이터를 삭제할 수 없다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 삽입과 삭제가 잦은 동적 데이터를 위해 분할된 학습 카운팅 블룸필터(Partitioned learned counting Bloom filter, PL-CBF)와 분할된 학습 쿼터너리 블룸필터(Partitioned learned quarternary Bloom filter, PL-QBF), 총 2가지 종류의 PL-BF 변형구조를 제안한다. 제안하는 PL-CBF와 PL-QBF는 모델의 데이터 확률 분포를 5개의 영역으로 나누고, 각각 다른 사이즈 팩터를 갖는 5개의 카운팅 블룸필터(Counting Bloom filter, CBF), 쿼터너리 블룸필터(Quarternary Bloom filter, QBF)를 사용한다. 실험을 통해, 제안하는 구조가 삭제 기능을 제공하여 동적 데이터 처리에 적합함을 보였으며, 동일한 전체 메모리 사용량 하에서, CBF, QBF와 비교하여 PL-CBF, PL-QBF이 각각 80% 이상 향상된 검색 성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 분할된 학습 블룸필터 기반 구조
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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