A Query Index for Processing Continuous Queries over RFID Tag Data

RFID 태그 데이타의 연속질의 처리를 위한 질의 색인

  • 석수욱 (삼성전자 정보통신총괄) ;
  • 박재관 (부산대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 홍봉희 (부산대학교 전자전기정보컴퓨터공학부)
  • Published : 2007.04.15

Abstract

The ALE specification of EPCglobal is leading the development of RFID standards, includes the Event Cycle Specification (ECSpec) describing how long a cycle is, how to filter RFID tag data and which reader is interested in. The ECSpec is a specification for filtering and collecting RFID tag data. It is registered to a middleware for long time and is evaluated to return results satisfying the requirements included in it. Thus, it is quite similar to the continuous query. It can be transformed into a continuous query as its predicate in WHERE clause is characterized by the long interval. Long intervals cause problems deteriorating insertion and search performance of existing query indices. In this paper, we propose a TLC-index as a new query index structure for long interval data. The TLC-index has hybrid structure that uses the cell construct of CQI-index with the virtual construct of VCR-index for partitioning long intervals. The TLC-index can reduce the storage cost and improve the insertion performance through decomposing long intervals into one or more cell constructs that have long size. It can also improve the search performance through decomposing short intervals into one or more virtual constructs that have short size enough to fit into those intervals.

RFID 기술 표준화를 추진하고 있는 EPCglobal의 ALE(Application Level Event)는 응용 애플리케이션과 RFID 미들웨어 사이의 인터페이스로서 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 정의하고 있다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세이며, ECReports는 ECSpec이 제시한 조건에 적합한 결과를 보고하기 위한 것이다. ECSpec은 애플리케이션이 미들웨어에 등록하는 이벤트 여과를 위한 명세로서 일정 시간 동안 반복적으로 수행되는 연속질의(continuous query)와 유사한 특성을 가진다. ECSpec을 연속질의로 변환할 때 해당 질의가 가지는 술어(Predicate)는 매우 긴 길이를 가지는 간격이 된다. 기존 질의색인들은 긴 간격 데이타에 의해 삽입과 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 ECSpec을 연속질의의 형태로 변환하고 해당 질의가 가지는 술어인 2차원 간격의 특성을 반영한 새로운 질의 색인 구조로써 TLC-Index를 제안한다. 색인 구조는 그리드 방식의 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조와 선분 모양의 가상 분할 구조를 병행하는 하이브리드 구조이다. TLC-index는 긴 간격을 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조로 분할 삽입함으로써 저장 공간의 소모를 줄이고 삽입 성능을 향상 시킨다. 또한 짧은 간격들을 짧은 길이를 가지는 가상 분할 구조들로 분할 삽입함으로써 그리드 방식이 가질 수 있는 부분적 겹침을 제거하여 검색 성능을 향상시킨다.

Keywords

References

  1. Oat Systems & MIT Auto-ID Center, 'Technical Manual: The Savant Version 0.l(Alpha),' Feb. 1, 2002
  2. K Traub and S. Bent, etc., The Application Level Events Specification, Version 1.0, EPCglobal Working Draft, Oct. 14, 2004
  3. Donald Carney, Ugur Cetintemel, Mitch Cherniack, Christian Convey, Sangdon Lee, Greg Seidman, Michael Stonebraker, Nesime Tatbul, Stanley B. Zdonik, 'Monitoring Streams - A New Class of Data Management Applications,' VLDB 2002, pp. 215-226, 2002
  4. Samuel Madden, Mehul A. Shah, Joseph M. Hellerstein, Viiayshankar Raman, 'Continuously adaptive continuous queries over streams,' SIGMOD Conference 2002, pp. 49-60, 2002 https://doi.org/10.1145/564691.564698
  5. Arvind Arasu, Brian Babcock, Shivnath Babu, John Cieslewicz, Mayur Datar, Keith Ito, Rajcev Motwani, Utkarsh Srivastava, Jennifer Widom, 'STREAM: The Stanford Data Stream Management System,' IEEE Data Engineering Bulletin 26(1), 2003
  6. Kun- Lung Wu, Shyh- Kwei Chen, Philip S. Yu, 'VCR indexing for fast event matching for highly-overlapping range predicates,' SAC 2004, pp. 740-747, 2004 https://doi.org/10.1145/967900.968053
  7. Kun-Lung Wu, Shyh-Kwei Chen, Philip S. Yu, 'Processing Continual Range Queries over Moving Objects Using VCR-Based Query Indexes,' Mobi-Quitous 2004, pp. 226-235, 2004 https://doi.org/10.1109/MOBIQ.2004.1331729
  8. Dmitri V. Kalashnikov, Sunil Prabhakar, Susanne E. Hambrusch, Walid G. Aref, 'Efficient Evaluation of Continuous Range Queries on Moving Objects,' DEXA 2002, pp. 731-740,2002
  9. Kun-Lung Wu, Shyh-Kwei Chen, Philip S. Yu, 'Interval query indexing for efficient stream processing,' CIKM 2004, pp. 88-97, 2004 https://doi.org/10.1145/1031171.1031188
  10. A. Guttman, 'R-Tree: A dynamic index structure for spatial searching,' In Proc. of the 1984 ACM SIGMOD Intl. Conf, on Management of Data, pp. 47-57, 1984
  11. N. Beckmann and H. P. Kriegel, 'The R*-tree: An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles,' Proc. ACM SIGMOD, pp. 332-331, 1990 https://doi.org/10.1145/93597.98741
  12. Timos K. Sellis, Nick Roussopoulos, Christos Faloutsos, 'The R+-Tree: A Dynamic Index for Multi-Dimensional Objects,' VLDB 1987, pp. 507-518, 1987
  13. C. Kolovson and M. Stonebraker, 'Segment Indexes: Dynamic Indexing Techniques for Multi-Dimensional Interval Data,' Proc. ACM SIGMOD, pp. 138-147, 1991 https://doi.org/10.1145/115790.115807
  14. 석수욱, 박재관, 홍봉희, 'RFID 미들웨어에서 이벤트필터링을 위한 질의 색인 기법', 한국정보과학회 2005 가을 학술박표논문집(II) (제32권 제2호), pp. 19-21, 2005
  15. 석수욱, 박재관, 홍봉희, 'RFID 미들웨어에서 연속질의 처리를 위한 질의 색인 기법', 한국정보과학회 2005 하계 학술박표논문집(B) (제32권 제1호), pp. 28-30, 2005
  16. Kurt-Lung Wu, P. S. Yu, 'Efficient Query Monitoring Using Adaptive Multiple Key Hashing,' in Proc. of ACM Int. Conf, on Information and Knowledge Management, CIKM 2002, pp. 477-484, 2002 https://doi.org/10.1145/584792.584871
  17. V. Gaede, O. G''unthcr, 'Multidimensional access methods,' ACM Computing Surveys, pp.170-231, 1998 https://doi.org/10.1145/280277.280279
  18. S. Prabhakar, Y. Xia, D. V. Kalashnikov, W. G. Aref, and S. E. Hambrusch, 'Query indexing and velocity constrained indexing: Scalable techniques for continuous queries on moving objects,' IEEE Trans. on Computers, pp. 1124-1140, 2002 https://doi.org/10.1109/TC.2002.1039840
  19. J. Chen, D. J. DeWitt, F. Tian, and Y. Wang, 'NiagraCQ: A scalable continuous query system for internet databases, In Proc. of the 2000 ACM SIGMOD Intl, Conf, on Management of Data, pp.379-390, 2000