하이브리드 P2P를 위한 관심분야 기반 클러스터링

• 영문명: Interest Based Clustering Mechanism for Hybrid P2P
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 이이섭(Lee-Sub Lee)
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제15권 제1호, 69~75쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.03.30

국문 초록

최근 P2P서비스는 인터넷 통신량의 50%를 넘게 차지하고 있다. 순수 P2P 기반 모델의 질의 메커니즘이 메시지 범람을 사용하기 때문에 대규모의 질의 패킷이 생성되기 때문이다. 본 연구에서는 순수 P2P 모델과 복합 P2P모델에서 생성되는 질의 패킷의 수를 분석하였다. 그 결과 복합 P2P모델도 메시지 범람을 발생시킨다는 것을 발견하였다. 이러한 메시지 범람을 감소시키기 위하여 본 연구에서는 복함 P2P 서비스에서의 클러스터링 메커니즘을 제안하였다. 이러한 클러스터링 알고리즘을 적용하게 되면, 약 99.998%의 메시지 범람을 감소시킬 수 있다. 제안된 알고리즘은 전에 사용되었던 슈퍼노드를 저장하므로 써 조인 연산의 비용도 절감할 수 있게 하였다.

영문 초록

P2P services occupy more then 50% of the internet traffics. A huge number of query packets are generated since pure P2P based models rely on message flooding for their query mechanisms. In this study, the numbers of query messages generated in the pure P2P and hybrid P2P model are analyzed. The results show that hybrid P2P models also could suffer from message flooding. To reduce the message flooding, this study proposes an interest based clustering mechanism for hybrid P2P services. By applying this clustering algorithm, it could reduce 99.998% of the message flooding. The proposed algorithm also reduces the cost of the joining operations by storing previous supernodes.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. P2P모델의 질의 메시지 발생 분석

4. 하이브리드 P2P 모델의 클러스터링

5. 결 론

참고문헌

키워드

P2P 복합 P2P 클러스터링 데이터마이닝 알고리즘 Peer to Peer Hybrid P2P Clustering Data Mining Algorithm