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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

장새영 (이화여자대학교, 이화여자대학교 대학원)

지도교수
임혜숙 박형곤
발행연도
2021
저작권
이화여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수6

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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데이터 이름 기반 네트워크(Named Data Network, NDN)를 구성하는 핵심 요소 중 하나인 PIT(Pending Interest Table) 검색을 위해서는 효율적인 완전 일치(exact-matching) 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 블룸필터(Bloom filter, BF) 변형 구조를 여러 개 사용하는 세 가지의 PIT 구조를 통한 효과적인 패킷 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 블룸필터 기반 PIT는 들어오는 인터레스트 패킷의 페이스를 블룸필터에 저장하며, 동일한 데이터를 요청하는 인터레스트 패킷이 여러 개의 페이스로부터 들어올 때 블룸필터를 하나씩 추가하여 저장함으로써 메모리를 동적으로 사용한다. 또한 요청한 데이터에 대응하는 데이터 패킷이 들어왔을 때 PIT를 구성하는 모든 블룸필터를 동시에 쿼리하여 완전 일치가 일어나는 모든 페이스로 데이터 패킷을 전달한 후, 매칭된 인터레스트 패킷의 삭제를 수행한다. 또한 블룸필터의 활용을 통해 온 칩 메모리만으로 구현이 가능하여, 패킷 검색 속도를 높일 수 있다. 함수 블룸필터(Functional Bloom filter, FBF)를 사용하는 PIT(FBF-PIT)는 동적으로 메모리를 사용가능하고 패킷의 저장과 삭제가 용이하다. FBF의 특성상 저장되는 패킷의 수가 증가함에 따라 해시 충돌로 인한 재사용 불가능한 충돌 셀이 늘어나 판별 불가한 패킷이 많아지기 때문에, 이를 개선하는 rCBF(return-value Counting Bloom filter)를 사용하는 PIT(rCBF-PIT)가 제안되었다. rCBF-PIT의 rCBF는 페이스들을 XOR하여 저장함으로써 충돌 셀을 재사용하여 판별 불가율을 낮춘다. 블룸필터 기반의 PIT에서는 블룸필터의 특성으로 인한 거짓 양성이 발생하는데, 이러한 거짓 양성은 패킷 삭제 과정에서 거짓 삭제를 유발하여 이후에 들어오는 데이터 패킷 검색 결과 거짓 음성으로 이어질 수 있다. 대부분의 거짓 양성은 첫 번째 블룸필터에서 발생하기 때문에, 축약을 포함하는 rCBF-PIT를 통해 첫 번째 블룸필터에 데이터의 축약을 위한 필드를 추가하였다. 또한 오랜 시간이 지나도 처리되지 않은 인터레스트 패킷이 삭제되지 않아 메모리가 낭비되는 현상을 방지하기 위해 패킷의 만료를 나타내는 타이머를 대체할 수 있는 valid bit과 hit bit을 추가하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 세 가지 PIT의 검색 성능을 비교한 결과 FBF-PIT의 판별 불가 문제를 rCBF의 적용을 통해 0.2% 이상 낮출 수 있었고, 축약을 사용하는 rCBF-PIT의 경우 축약을 저장하는 필드를 통해 거짓 양성을 효과적으로 방지하여 거짓 삭제에 의한 거짓 음성을 제거할 수 있었다.

목차

Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. 관련 연구 5
A. Pending Interest Table(PIT) 5
B. 함수 블룸필터 7
C. 기타 PIT 검색 알고리즘 9
Ⅲ. 제안하는 구조 10
A. 블룸필터를 기반으로 하는 PIT 검색 알고리즘 10
1. FBF를 사용하는 구조 11
2. rCBF를 사용하는 구조 16
3. 축약(signature)을 포함하는 rCBF를 사용하는 구조 24
B. 타이머 구현을 위한 블룸필터 기반 PIT의 에이징 34
Ⅳ. 성능평가 37
A. 블룸필터 기반 PIT 구조의 메모리 사용량 38
B. 제안하는 구조의 인터레스트 패킷 검색 성능 비교 41
C. 제안하는 구조의 데이터 패킷 검색 성능 비교 43
Ⅴ. 결론 49
참고문헌 51
ABSTRACT 54

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