편향분포 데이터를 위한 카운팅 벡터몫 필터 설계Designing counting vector quotient filter for skewed data
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Won, Youjip | - |
| dc.contributor.author | 황채영 | - |
| dc.contributor.author | Hwang, Chaeyoung | - |
| dc.date.accessioned | 2024-07-30T19:31:30Z | - |
| dc.date.available | 2024-07-30T19:31:30Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=1097176&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/321604 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2024.2,[iv, 54 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 필터는 주어진 집합 내에 원소의 존재 유무를 확률적으로 나타내는 자료구조이다. 필터는 모든 원소를 저장하는 것에 비해 적은 공간을 사용하기에 메모리 내에 상주하며 불필요한 입출력을 줄인다. 제안된 대표적인 필터들인 블룸 필터, 몫 필터, 벡터 몫 필터 등은 불균형 분포의 데이터셋에 대해서는 메모리 오버헤드가 발생한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 불균형 분포의 데이터셋에서 벡터 몫 필터의 문제점을 분석하고 카운팅 기법과 필터 크기 조절 알고리즘을 도입함으로써 이를 해결한다. 불균형 분포의 데이터셋에 대해서 카운팅 필터들간의 초당 연산량을 비교하여 삽입, 검색, 삭제 연산에서 모두 높은 성능을 보임을 확인한다. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | Probabilistic data structure▼aFrequency estimation▼aSpace efficiency▼aSkewed dataset | - |
| dc.subject | 확률형 자료구조▼a빈도 추정▼a공간 효율성▼a편향 분포 데이터셋 | - |
| dc.title | 편향분포 데이터를 위한 카운팅 벡터몫 필터 설계 | - |
| dc.title.alternative | Designing counting vector quotient filter for skewed data | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :전기및전자공학부, | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | 원유집 | - |
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- EE-Theses_Master(석사논문)
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