문서검색 알고리즘의 효율성 향상: 접미사 트리 최적화를 통한 혁신

📝 원문 정보

• Title: Optimizing Text Search: A Novel Pattern Matching Algorithm Based on Ukkonen’s Approach
• ArXiv ID: 2512.16927
• 발행일: 2025-11-29
• 저자: Xinyu Guan, Shaohua Zhang

📝 초록 (Abstract)

컴퓨터 과학 분야에서 텍스트 검색 알고리즘의 효율성이 뉴스 기사나 인간 유전체 시퀀스와 같은 방대한 데이터 처리에 중요하다. Naive Search, KMP, Boyer-Moore 등 전통적인 방법들은 기본적이지만 현대 데이터셋의 복잡성과 규모를 다루는 데 한계가 있다. 이 연구에서는 접미사 트리를 Splitting 및 Ukkonen 알고리즘을 통해 최적화하는 방식을 집중적으로 조사한다. 특히, Ukkonen 알고리즘과 새로운 검색 기술을 결합한 최적화 방법이 선형 시간과 공간 효율성을 보이며 전통적인 방법들보다 우수함을 확인했다. 실험 결과는 이론적 장점을 입증하고, 접미사 트리의 최적화가 유전체 시퀀스에서 패턴 인식 작업에 100% 정확도를 달성하는 등 실용적인 활용성을 보여준다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

이 논문은 텍스트 검색 알고리즘의 효율성을 크게 높이는 방법을 제시한다. 특히 접미사 트리를 최적화함으로써, 현대 데이터셋에서 발생하는 복잡성과 규모 문제를 해결하고자 한다. 전통적인 Naive Search, KMP, Boyer-Moore 알고리즘들은 기본적이지만, 그 효율성이 현대의 방대한 데이터 처리 요구사항에 부합하지 못한다. 이 연구에서는 접미사 트리를 Splitting 및 Ukkonen 알고리즘을 통해 최적화하는 방법을 제시하며, 이를 통해 선형 시간과 공간 효율성을 달성할 수 있음을 보여준다. 특히, Ukkonen 알고리즘과 새로운 검색 기술을 결합한 최적화 방법은 전통적인 방법들보다 훨씬 우수함을 실험적으로 확인한다. 이 연구는 자연어 처리와 생물정보학 분야에서의 실용성을 크게 높이는 동시에, 학문적 지식을 발전시키는 중요한 역할을 한다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

Reference