과제정보
이 논문은 2019년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2019R1F1A106075213).
한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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- Pages.2-5
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- 2021
대용량 IoT 데이터의 빠른 분석을 위한 OLAP 기반의 빅테이블 생성 방안
OLAP-based Big Table Generation for Efficient Analysis of Large-sized IoT Data
- Lee, Dohoon (Kunsan National University) ;
- Jo, Chanyoung (Kunsan National University) ;
- On, Byung-Won (Kunsan National University)
- 발행 : 2021.10.03
초록
최근 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 단말들이 인터넷에 연결되고 있다. 그로 인해 발생하는 IoT 데이터의 양 또한 증가하고 있는데, 이렇게 발생한 대용량 IoT 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 인덱스 키를 제안한다. 기존 인덱스 키에는 시간과 공간의 정보만 존재하여 반복문이나, 조인 연산(Join operation)을 사용하여 인덱스 테이블과 인스턴스 테이블에 저장되어있는 데이터를 질의했다면, 제안방안의 인덱스 키에는 IoT 데이터를 임베딩(Embedding) 하여 시간이 지연되었던 반복문이나 조인횟수를 최소화하기 위하여 OLAP 기반의 빅테이블을 생성함으로써 시간을 단축하였다.
With the recent development of the Internet of Things (IoT) technology, various terminals are being connected to the Internet. As a result, the amount of IoT data is also increasing, and an index key that can efficient analyze the large-scale IoT data is proposed. Existing index keys have only time and space information, so if data stored in index tables and instance tables were queried using repetition or join operation, IoT data was embedded in the index key of the proposal to create OLAP-based big tables to minimize the number of repetitions or join times.