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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장새영 (이화여자대학교) 변하영 임혜숙 (이화여자대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제8호(통권 제513호)
발행연도
2020.8
수록면
91 - 99 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.8.91

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해시 테이블은 대표적인 키-값 데이터 구조로 다양한 네트워크 어플리케이션에 사용되지만, 로드 비율이 증가할수록 해시 충돌이 증가한다는 단점이 있다. 충돌이 일어나면 원소를 삽입할 수 없고 삽입에 실패한 원소는 검색 시 거짓 음성을 초래한다. 본 논문에서는 제한된 메모리에서 쿠쿠 해시 테이블을 구축할 때, 테이블을 2개 사용하는 것보다 3개 사용하는 것이 검색 실패를 유발하는 오버플로우를 감소시키는데 효율적임을 제안한다. 즉 쿠쿠 해시 테이블에서 해시 테이블의 개수를 늘리면, 해시 충돌이 감소되고, 삽입 시 접근 횟수가 크게 감소하는 것을 알 수 있다. 실험을 통해 로드 비율이 증가함에 따라 테이블을 3개 사용하는 것이 같은 메모리를 사용할 때 오버플로우 측면에서 큰 성능 향상을 나타냄을 보였다.
#Key-value data structure #Cuckoo hashing #Hash table #Load factor #False negative

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 세 개의 테이블을 사용하는 쿠쿠 해시 테이블
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
S. Xiong / 2017 / kBF : Towards approximate and bloom filter based key-value storage for cloud computing systems / IEEE Transactions on Cloud Computing 5(1):85~98 google schola Y. Qiu / 2020 / FULL-KV: Flexible and ultra-low-latency in-memory key-value store system design on CPU-FPGA / IEEE Transactions on parallel and distributed systems 31(8) google schola 변하영 / 2017 / 카운팅 블룸필터를 개선하는 터너리 블룸필터 / 전자공학회논문지 54(1):3~10 dbpia S. Li / 2016 / Architecting one billion key-value requests per second on a single server / IEEE Micro 36(3):94~104 google schola H. Byun / 2020 / Comparison on Search Failure between Hash Tables and a Functional Bloom Filter / Appl. Sci 10(15):5218~5235 google schola

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