KR20170058746A - 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법 및 장치 - Google Patents

계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 네트워크 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 분산된 서비스 수행 환경에서 발견된 자원들을 이용하여 해당 시점에서 이용 가능한 서비스를 빠르게 파악 할 수 있도록 하는 방법 및 장치에 대한 것이다.

Description

계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법 및 장치{Distributed Service Discovery Method in Mobile Internet of Things Environments Using Hierarchical Bloom Filter and Apparatus thereof}
본 발명은 네트워크 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 분산된 서비스 수행 환경에서 발견된 자원들을 이용하여 해당 시점에서 이용 가능한 서비스를 빠르게 파악 할 수 있도록 하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
자원을 파악한 후 이용 가능한 서비스를 판별 하는 것을 상향식 기법이라고 한다. 현 시점에서 자원들의 정보를 다룰 때 자원의 명세를 그대로 이용하는 방법이 사용 되고 있다.
이 방법은 긴 문자들로 이루어져 있는 명세를 그대로 사용하기 때문에 시간이 더 걸리고, 주고받는 메시지에서 네트워크 트래픽이 상대적으로 많이 발생하는 단점이 있다. 또한 필요한 서비스의 자원 요구사항을 이용하여 필요한 자원의 이용 여부를 파악하고 선택하는 기법을 하향식 기법이라고 하는데, 기존의 방법은 서비스가 요구하는 자원의 대체 자원 표현에 있어서 어려움을 겪는다.
서비스가 요구하는 명확한 자원을 명세를 통해 찾을 수 있지만, 요구하는 자원이 없을 때 대체 할 수 있는 자원을 찾아서 해당 서비스를 수행 할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 방법인 자원 명세를 통해서는 유연하고 간단하게 대체 자원을 찾는 것이 어렵다는 단점이 있다.
따라서, 발견된 자원을 통해 이용 가능한 서비스를 파악하는 과정과 각 서비스가 요구하는 자원의 대체 자원들을 찾는 과정에서 기존 방법의 문제점인 오래 걸리는 시간, 많은 네트워크 트래픽, 대체 자원 파악의 어려움을 해결할 필요가 있다.
1. 한국공개특허번호 제10-2007-0031154호
1. 이경숙외, "대형 MANETs를 위한 블룸 필터를 사용한 계층적 서비스 관리 방법의 성능 평가"한국인터넷정보학회 2008년 2. 민세원, "다양한 접근 방식에 따른 패킷 분류 알고리즘의 특성에 관한 연구"이화여자대학교 대학원: 전자공학과 2012. 2.
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 분산 서비스 수행 환경에서 이용 가능한 서비스 판별의 속도를 빠르게 수행할 수 있는 빠른 서비스 발견 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 대체 자원 파악을 빠르게 할 수 있는 빠른 서비스 발견 방법 및 장치를 제공하는데 다른 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해 분산 서비스 수행 환경에서 이용 가능한 서비스 판별의 속도를 빠르게 수행할 수 있는 빠른 서비스 발견 방법을 제공한다.
상기 빠른 서비스 발견 방법은,
(a) 자원들이 발견되면 상기 자원들을 다수의 레벨에 따라 계층적으로 분류하는 단계;
(b) 상기 다수의 레벨에 각각 대응되게 각 계층 정보를 위한 다수의 계층적 블룸 필터를 설계하고, 상기 블룸 필터를 통하여 상기 자원들을 자원 좌표계로 변환하는 단계; 및
(c) 상기 자원 좌표계를 사용해 이용 가능한 서비스를 판별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 자원들은 각 자원 계층 정보를 가지며, 상기 다수의 계층적 블룸 필터의 수는 자원 계층의 수와 동일한 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는, 상기 다수의 계층적 블룸 필터를 문장으로 입력받는 단계; 및 상기 문장을 해당 계층적 블룸 필터가 가지고 있는 각기 다른 해시(Hash) 함수를 이용하여 해싱(Hashing)함으로서 자원 좌표계로 변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 해싱은 수학식
Figure pat00001
(여기서, A : 자원, BFl : 자원 l계층의 계층적 블룸 필터, Dl : 자원 l계층의 계층적 블룸 필터의 해싱값의 최댓값의 자릿수, L : 자원 계층의 최하위 계층(숫자), dj : BFj(A)의 디지트(digit))을 이용하여 상기 자원들을 자원 좌표계의 좌표값으로 변환하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 다수의 계층적 블룸 필터는 입력된 상기 자원들의 명세 및 계층 정보에 대하여 각 계층별로 고유한 블룸 필터를 사용하며, 하나의 자원에 대해 계층별로 해시 함수의 수만큼 고유한 숫자들이 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 다수의 계층적 블룸 필터 각각은 일정한 수의 해시(Hash) 함수를 가지며, 상기 다수의 계층적 블룸 필터는 모두 동일한 수의 해시 함수를 가지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 좌표값은 상기 해싱을 통하여 상기 자원들에 대한 계층 정보를 지닌 채로 양의 정수로 변환되며, 해시 함수의 종류 별로 모든 계층의 해싱값을 상위 계층 해싱 값 뒤에 하위계층 해싱값을 붙이는 방식으로 하나의 숫자로 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 자원 좌표계는 해시 함수의 수만큼 차원을 가지며, 상기 자원들이 계층 정보에 따라서 고유한 영역 안의 좌표값으로 변환되며, 동일한 계층은 동일한 영역의 좌표값으로 변환되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 서비스마다 필요한 자원의 계층이 다르며, 상위 계층만 명시하면 하위 계층에 상관없이 해당 상위 계층에 속하는 자원을 통해 해당 서비스가 수행 될 수 있는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 자원들이 발견되면 상기 자원들을 다수의 레벨에 따라 계층적으로 분류하는 자원 분석 모듈; 상기 다수의 레벨에 각각 대응되게 각 계층 정보를 위한 다수의 계층적 블룸 필터를 설계하는 블룸 필터 설계 모듈; 상기 블룸 필터를 통하여 상기 자원들을 자원 좌표계로 변환하는 좌표 변환 모듈; 및 상기 자원 좌표계를 사용해 이용 가능한 서비스를 판별하는 판별 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 장치를 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 계층적 블룸 필터를 적용하여 각 자원을 좌표계의 고유한 좌표로 변환함으로써 이용 가능한 서비스를 판별하는데 걸리는 시간을 줄이고, 서비스 레지스트리 간 메시지 교환 시 발생하는 메시지 트래픽을 줄일 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 좌표계를 통하여 계층의 정보를 함께 표현함으로써 서비스가 요구하는 자원의 대체 가능 범위를 좌표를 통해 정의하고, 정의된 좌표 범위만을 검색함으로써 보다 빠르고 간단하게 대체 자원의 존재 여부를 파악 할 수 있다는 점을 들 수 있다.
즉, 본 발명은 가장 중요한 목표인 분산 서비스 수행 환경에서 이용 가능한 서비스 판별의 속도를 빠르게 한다. 또한 대체 자원 파악을 빠르게 할 수 있게 하여, 서비스 수행에 도움을 준다.
도 1은 일반적인 자원 계층의 예시를 보여주는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 자원 계층을 위한 계층적 블룸 필터 설계의 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 변환된 좌표값을 자원 좌표계에 표현하고, 계층에 대한 영역을 표시한 예시이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서비스가 수행되기 위해 자원을 구체적이거나, 추상적으로 명시한 예시이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 서비스 레지스트리의 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법 및 장치를 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 일반적인 자원 계층의 예시를 보여주는 개념도이다. 도 1을 참조하면, 자원 계층은 제 1 레벨(110), 제 2 레벨(120), 제 3 레벨(130)로 분류된다. 제 1 레벨(110)에는 라이팅 능력(Lighting Capability), 멀티미디어 능력(Multimedia Capability), 보안 센싱 능력(Security Sensing Capability) 등의 자원이 위치한다.
제 2 레벨(120)에는 컬러(colored), 라이트 온오프(Light On-Off), 비디오, 오디오, 충돌 센싱(Crash Sensing), 모션 센싱(Motion Sensing) 등의 자원이 위치한다.
제 3 레벨(130)에는 RGB(Red Green Blue) 제어 가능(Controllable), YCbCr(Y는 휘도 성분이며, Cb 와 Cr은 색차 성분을 나타냄) 제어 가능, 온-오프, 비디오, MPEG( Moving Picture Experts Group)-3, FLAC(Free Lossless Audio Codec), 충돌 센싱(Crash Sensing), 침입자 모션 탐지(Buglar Motion Detection) 등의 자원이 위치한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 자원 계층을 위한 계층적 블룸 필터 설계의 개념도이다. 도 2를 참조하면, 능력 계층 구성(210), 2-해쉬 함수 블룸 필터 구성(220), 출력 비트 어레이 구성(230)으로 이루어진다.
능력 계층 구성(210)은 자원들을 제 1 레벨 내지 제 3 레벨로 계층적으로 분류된다. 이때 모든 자원들은 각 계층 정보를 갖는다.
2-해쉬 함수 블룸 필터 구성(220)은 각 계층 정보를 위한 계층적 블룸 필터를 설계한다.
출력 비트 어레이 구성(230)은 제 1 내지 제 3 계층적 블룸 필터(221 내지 223)에 따라 변환되는 출력 값을 출력 비트 어레이로 구성한다. 즉, 제 1 계층적 블룸 필터(221)에 의해 제 1 출력 비트 어레이(241)가 산출되고, 제 2 계층적 블룸 필터(222)에 의해 제 2 출력 비트 어레이(242)가 산출되고, 제 3 계층적 블룸 필터(223)에 의해 제 3 출력 비트 어레이(243)가 산출된다.
제 1 출력 비트 어레이(241)에서는 라이트 능력(Light Capability) 자원(241-1)이 해당되고, 제 2 출력 비트 어레이(242)에서는 컬러 능력(Colored Capability) 자원 및 온-오프(On-Off Capability) 자원(242-1)이 해당되고, 제 3 출력 비트 어레이(243)에서는 RGB 능력(RGB Capability) 자원 및 YCbCr 능력 자원(243-1)이 해당된다. 여기서, 각 계층적 블룸 필터의 수는 자원 계층의 수와 동일하다.
물론, 제 1 내지 제 3 계층적 블룸 필터(221 내지 223)를 적용하여 자원의 해싱값을 좌표로 변환하는 과정이 수행된다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00002
여기서, A : 자원
BFl : 자원 l계층의 계층적 블룸 필터
Dl : 자원 l계층의 계층적 블룸 필터의 해싱값의 최댓값의 자릿수
L : 자원 계층의 최하위 계층(숫자)
dj : BFj(A)의 디지트(digit)
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 변환된 좌표값을 자원 좌표계에 표현하고, 계층에 대한 영역을 표시한 예시이다. 도 3을 참조하면, 라이팅 능력(Lighting Capability) 자원의 좌표값(310) 및 멀티미디어 능력(Multimedia Capability 자원의 좌표값(320)이 도시된다. 부연하면, 라이팅 능력 자원의 경우(310), 컬러(Colored) 자원, 라이트 온오프(Light On-Off) 자원, YCbCr 제어 가능 자원, RGB(Red, Green, Blue) 제어 가능 자원 등이 좌표로 표시된다. 또한, 멀티미디어 능력 자원의 경우(320), 비디오 자원, 사운드 전용(Sound Only) 자원 등이 좌표로 표시된다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서비스가 수행되기 위해 자원을 구체적이거나, 추상적으로 명시한 예시이다. 도 4를 참조하면, 제 1 레벨의 상위 계층에 보안 알람 서비스가 있고, 제 2 레벨의 하위 계층에 플래시 알람, 멀티미디어 알람이 있으며, 제 3 레벨의 최하위 계층에 플래시 알람, 비디오 알람, 사운드 알람이 위치한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 먼저 해당 분산 서비스 수행 환경에서 정의된 자원의 계층 구조를 파악한다(단계 S510). 부연하면, 자원들을 레벨에 따라 계층적으로 분류한다.
그리고 사용될 블룸 필터는 문장을 입력으로 받는다. 입력으로 받은 문장을 해당 계층적 블룸 필터가 가지고 있는 각기 다른 해시(Hash) 함수를 이용하여 해싱(Hashing) 한다. 해시 함수의 수는 필요에 따라 정해져 있다. 각 해시 함수는 입력으로 받은 문장에 대해 고유한 숫자를 생성해 낸다. 이 때 생성되는 숫자의 범위는 해당 계층적 블룸 필터가 해싱할 전체 문장의 수에 비례하여 증가하며, 0부터 연속적인 숫자 범위를 가진다. 이로써 각 문장 입력에 대하여 해시 함수의 수만큼 각기 다른 고유 숫자를 생성해 내는 것이 계층적 블룸 필터이다(단계 S530,S540).
계층적 블룸 필터는 입력된 자원의 명세와 계층 정보에 대하여 각 계층별로 고유한 블룸 필터를 사용하는 것으로 한 자원에 대해 계층별로 해시 함수의 수만큼 고유한 숫자들을 생성해 낸다. 각기 다른 자원도 소속된 상위 계층이 같다면 해당 계층에 대해서는 같은 고유 숫자들을 갖는다.
이후, 각 자원별로 생성된 고유 숫자들을 자원 좌표계의 고유 좌표로 변환한다.(단계 S550). 그 과정으로 먼저 해시 함수의 결과는 0부터 시작하는데, 1부터 시작하도록 모든 값에 1을 더한다. 그리고 최상위 계층부터 최하위 계층까지의 계층적 블룸 필터의 해싱 결과들을 차례대로 해시 함수별로 붙여서 한 숫자로 만든다.
상위 계층의 숫자 뒤에 그대로 다음 하위 계층의 숫자를 붙이는데, 반드시 자릿수를 해당 해시 함수가 생성 하는 범위의 최댓값의 자릿수로 고정을 해야 한다. 그 결과로 각 자원별로 블룸 필터가 가지고 있는 해시 함수의 수만큼의 고유한 숫자가 만들어진다.
즉, 해시 함수가 2개인 블룸 필터들을 사용하여 계층 정보를 해싱 했다면 각 자원 당 2개의 정수 숫자가 생성되고, 3개의 해시 함수를 가진 블룸 필터들을 사용 했다면 각 자원 당 3개의 양의 정수 숫자가 생성된다. 이 숫자들을 좌표값으로 간주하고 자원 좌표계(도 3)에 표시를 할 수 있다.
해시 함수의 숫자에 따라 자원 좌표계의 차원이 결정되며, 상위계층이 더 높은 자리로 표현되기 때문에, 하위 계층은 상위계층의 일정 범위 안에서 표현 될 수 있다. 그러므로 좌표계에서 자원의 계층 표현도 용의하다. 왜냐 하면, 계층별로 일정 영역을 이루기 때문이다.
분산된 다수개의 분산 서비스 레지스트리는 자신이 발견한 자원들을 단계 S510 내지 단계 S550을 통하여 자원 좌표계로 변환하고, 서로 메시지를 통해 공유한다(단계 S560). 이 때, 자원 명세를 공유하는 것이 아니라 좌표값만 공유함으로써 네트워크 트래픽을 크게 줄일 수 있다. 공유 후에 각 분산 서비스 레지스트리는 파악된 자원 좌표계를 통해 빠르게 이용 가능한 서비스를 판별한다.
서비스 판별을 위해서는 서비스가 수행되어지기 위해 필요한 자원의 좌표들이 정의되어 있어야 한다. 이것은 분산 서비스 수행 환경이 만들어질 때 미리 만들어져야 하는 것이고, 본 발명의 단계 S510 내지 단계 S550을 이용하여 정의 할 수 있다.
이 정보를 이용하여 각 분산 서비스 레지스트리는 서비스별 필요한 자원에 해당하는 좌표가 존재하는지 여부를 파악하여, 이용 가능한 서비스들을 빠르게 파악 할 수 있다. 또한, 서비스가 필요한 자원을 좌표값으로 명시할 때 추상적인 정의를 통해서 대체 자원까지 간단하게 표현 할 수 있다.
추상적인 정의는 허용 가능한 자원의 대체 계층 범위를 명시하는 것으로, 요구하는 계층까지의 구체적인 좌표를 정의하고 대체 가능한 하위 계층은 정수 0으로 명시를 한다. 그리하여 이용 가능한 서비스를 판별할 때, 좌표계 상에서 0이 아닌 계층에 속하는 자원이 발견 되면 서비스가 요구하는 자원에서 0으로 포현된 하위 계층에 상관없이 해당 서비스는 이용 가능 하다고 판별하다.
위와 같은 단계적인 작업 절차에 따라 생성된 본 발명품의 구체적인 구성 요소들은 다음과 같다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 서비스 레지스트리의 구성도이다. 도 6을 참조하면, 분산 서비스 레지스트리(600)는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 장치로서, 자원들을 다수의 레벨에 따라 계층적으로 분류하는 자원 분석 모듈(610), 상기 다수의 레벨에 각각 대응되게 상기 각 계층 정보를 위한 다수의 계층적 블룸 필터를 설계하는 블룸 필터 설계 모듈(620), 상기 블룸 필터를 통하여 상기 자원들을 자원 좌표계로 변환하는 좌표 변환 모듈(630), 및 상기 자원 좌표계를 사용해 이용 가능한 서비스를 판별하는 판별 모듈(640) 등을 포함하여 구성된다.
도 6에 기재된 "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
분산된 서비스 수행 환경에서는 서비스를 수행하기 위한 자원들이 여러 위치에 분산되어 있으며, 자원들을 발견함으로써 이용 가능한 서비스가 파악이 된다.
이러한 환경에서 본 발명의 일실시예는 계층적 블룸 필터를 통하여 각 자원들을 좌표계의 좌표로 변환함으로써 기존 방법들과 달리 자원 정보를 공유하는 분산된 서비스 레지스트리 간 메시지 교환 과정에서 발생하는 네트워크 트래픽을 효과적으로 줄일 수 있다.
또한 발견된 자원들이 정보를 이용하여 해당 시점에서 이용 가능한 서비스를 판별할 때 기존의 방법처럼 자원 명세를 사용하여 오래 걸리는 방법이 아니라 변환된 좌표가 표시된 자원 좌표계를 사용하여 서비스가 요구하는 자원의 이용 가능 여부를 빠르게 파악 할 수 있다. 이를 통하여 이용 가능한 서비스를 파악하기까지의 시간을 줄일 수 있다.
본 발명의 일실시예는 발견된 자원 정보를 공유 과정에서 발생하는 네트워크 트래픽을 줄이고, 이용 가능한 서비스 파악을 빠르게 이루어지게 함으로써 자원이 이동하는 등의 환경적 변화에도 빠르게 대응하고 기존의 방법보다 더욱 최신의 자원, 서비스 정보를 제공할 수 있게 한다. 상대적으로 낮은 성능으로 분산 서비스 수행 환경을 구성 할 수 있으므로 경제적인 이익도 얻을 수 있다.
600: 서비스 발견 장치
610: 자원 분석 모듈
520: 블룸 필터 설계 모듈
630: 좌표 변환 모듈
640: 판별 모듈

Claims (10)

  1. (a) 자원들이 발견되면 상기 자원들을 다수의 레벨에 따라 계층적으로 분류하는 단계;
    (b) 상기 다수의 레벨에 각각 대응되게 각 계층 정보를 위한 다수의 계층적 블룸 필터를 설계하고, 상기 블룸 필터를 통하여 상기 자원들을 자원 좌표계로 변환하는 단계; 및
    (c) 상기 자원 좌표계를 사용해 이용 가능한 서비스를 판별하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 자원들은 각 자원 계층 정보를 가지며, 상기 다수의 계층적 블룸 필터의 수는 자원 계층의 수와 동일한 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 다수의 계층적 블룸 필터를 문장으로 입력받는 단계; 및
    상기 문장을 해당 계층적 블룸 필터가 가지고 있는 각기 다른 해시(Hash) 함수를 이용하여 해싱(Hashing)함으로서 자원 좌표계로 변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 해싱은 수학식
    Figure pat00003
    (여기서, A : 자원, BFl : 자원 l계층의 계층적 블룸 필터, Dl : 자원 l계층의 계층적 블룸 필터의 해싱값의 최댓값의 자릿수, L : 자원 계층의 최하위 계층(숫자), dj : BFj(A)의 디지트(digit))을 이용하여 상기 자원들을 자원 좌표계의 좌표값으로 변환하는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 다수의 계층적 블룸 필터는 입력된 상기 자원들의 명세 및 계층 정보에 대하여 각 계층별로 고유한 블룸 필터를 사용하며, 하나의 자원에 대해 계층별로 해시 함수의 수만큼 고유한 숫자들이 생성되는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 다수의 계층적 블룸 필터 각각은 일정한 수의 해시(Hash) 함수를 가지며, 상기 다수의 계층적 블룸 필터는 모두 동일한 수의 해시 함수를 가지는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 좌표값은 상기 해싱을 통하여 상기 자원들에 대한 계층 정보를 지닌 채로 양의 정수로 변환되며, 해시 함수의 종류 별로 모든 계층의 해싱값을 상위 계층 해싱 값 뒤에 하위계층 해싱값을 붙이는 방식으로 하나의 숫자로 이루어지는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 자원 좌표계는 해시 함수의 수만큼 차원을 가지며, 상기 자원들이 계층 정보에 따라서 고유한 영역 안의 좌표값으로 변환되며, 동일한 계층은 동일한 영역의 좌표값으로 변환되는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 서비스마다 필요한 자원의 계층이 다르며, 상위 계층만 명시하면 하위 계층에 상관없이 해당 상위 계층에 속하는 자원을 통해 해당 서비스가 수행 될 수 있는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 방법.
  10. 자원들이 발견되면 상기 자원들을 다수의 레벨에 따라 계층적으로 분류하는 자원 분석 모듈;
    상기 다수의 레벨에 각각 대응되게 각 계층 정보를 위한 다수의 계층적 블룸 필터를 설계하는 블룸 필터 설계 모듈;
    상기 블룸 필터를 통하여 상기 자원들을 자원 좌표계로 변환하는 좌표 변환 모듈; 및
    상기 자원 좌표계를 사용해 이용 가능한 서비스를 판별하는 판별 모듈;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 블룸 필터를 사용한 동적 자원 환경에서의 빠른 서비스 발견 장치.
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US11265385B2 (en) * 2014-06-11 2022-03-01 Apple Inc. Dynamic bloom filter operation for service discovery
CN104333591A (zh) * 2014-10-31 2015-02-04 广东工业大学 一种信息物理融合系统的分布式语义服务发现方法

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