Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP (대한전자공학회논문지SP)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

A Design and Implementation Vessel USN Middleware of Server-Side Method based on Context Aware

Server-Side 방식의 상황 인식 기반 선박 USN 미들웨어 구현 및 설계

  • 송병호 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 송익호 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 김종화 (목포대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이성로 (목포대학교 정보전자공학과)
  • Received : 2010.09.27
  • Accepted : 2010.11.25
  • Published : 2011.03.25
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Abstract

In this paper, We implemented vessel USN middleware by server-side method considering characteristics of ocean environment. We designed multiple query process module in order to efficient process multidimensional sensor stream data and proposed optimized query plan using Mjoin query and hash table. This paper proposed method that context aware of vessel and manage considering characteristics of ocean. We decided to risk context using SVM algorithm in context awareness management module. As a result, we obtained about 87.5% average accuracy for fire case and about 85.1% average accuracy for vessel risk case by input 5,000 data sets and implemented vessel USN monitoring system.

본 논문에서는 해양 환경의 특성을 고려하여 선박 환경에 적합한 방식으로 Server-side 방식에 따른 선박 USN 미들웨어를 구현하였다. 다중 질의 처리 모듈에서는 선박USN에 구성된 다차원 센서 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 최적화된 질의 계획으로 Mjoin 질의와 해쉬 테이블을 이용한 최적화 방법을 제시하고 모듈을 구성하였다. 상황 인식 관리 모듈에서는 해양의 특성을 고려하여 선박의 상황을 인식하고 관리하는 방법을 제시하였고 SVM 알고리즘을 이용하여 위험 상황을 판단하였다. 제안한 SVM 알고리즘을 이용하여 각 상황별로 5,000 건의 데이터를 입력 받아 실험한 결과 화재 상황과 선체 위험 상황에 대한 평균 정확도는 87.5%, 85.1%를 보였고, 측정 결과를 전송하여 선박 USN 모니터링 시스템을 구현하였다.

Keywords

References

  1. 김재양, 정선태, 임준석, 박종원, 홍기용, 임용곤, "디지털 선박을 위한 선박 통합화 네트워크 설계 및 구현", 한국해양정보통신학회논문지, 제9권, 제6호, pp. 1202-1210, 2005.10.
  2. 반기종, 원영진, "RFID/USN의 기술 및 시장동향," 대한전자공학회, 전자공학회논문지, 제36권 제12호, 68-75쪽, 2009년 12월.
  3. 김선양, 이명애, 한인교, "광역 USN 서비스를 위한 표준 기반의 센서 네트워크 모니터링 및 관리," 대한전자공학회, 전자공학회논문지, 제36권 제12호, 38-44쪽, 2009년 12월.
  4. T. Liu and M. Martonosi, "Impala: A Middleware System for Managing Autonomic," Parallel Sensor Systems, Proc. ACM SIGPLAN Symp. Principles and Practice of Parallel Programming, pp.107-118, 2003.
  5. Yong Yao and J.E. Gehrke, "The Cougar Approach to In-Network Query Processing in Sensor Networks," SIGMOD RECORD, Vol.31, No.3, Sep. 2002.
  6. S. Madden, M.J. Franklin, and J.M. Hellerstein, "The Design of an Acquisitional Query Processor for Sensor Networks," ACM Sensys, 2003.
  7. W. Heinzelman, A. Murphy, H. Carvalho, and M.Perillo, "Middleware to Support Sensor Network Applications," IEEE Network Magazine Special Issue, Jan. 2004.
  8. S.R. Madden, M.J. Franklin, and J.M. Hellerstein, "TinyDB: An Acquisitional Query Processing System for Sensor Networks," ACM TODS, Vol.30, No.1, pp.122-173, 2005. https://doi.org/10.1145/1061318.1061322
  9. Shuoqi Li, Sang H. Son, and John A. Stankovic, "Event Detection Services Using Data Service Middleware in Distributed Sensor Networks," Information Proc. in Sensor Networks, Apr., LNCS 2634, pp.502-517, 2003.
  10. Ahmed M. Ayad, Jeffrey F. Naughton, "Static Optimization of Conjunctive Queries with Sliding Windows Over Infinite Streams", In Proceedings of the 2004 ACM SIGMOD, pp. 419-430, 2004.
  11. Stratis D. Viglas, Jeffrey F. Naughton, "Rate-Based Query Optimization for Streaming Information Sources", In Proceedings of the 2002 ACM SIGMOD, pp. 37-48, 2002.
  12. Zhuang, D., Zhang, B., Yang, Q., Yan, J., Chen, Z., & Chen, Y., "Efficient Text Classification by Weighted Proximal SVM." Proceedings of the Fifth IEEE International Conference on Data Mining: 538-545, 2005.
  13. Y. Liu, R. Wang, H. Huang, Y. Zeng, and H. He, "Applying support vector machine to P2P traffic identification with smooth processing," IEEE Int. Conf. on Signal Processing, Vol. 3, pp. 16-20, 2006.