• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.4-6
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• 2005

스트림 데이터를 생성하는 응용의 증가로 스트림 데이터 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용의 예로 센서네트워크, 모니터링, Selective dissemination of information(SDI)등이 있다. 특히 SDI와 같은 웹 환경의 응용은 XML을 기반으로 스트림 데이터 처리에 대한 연구를 진행하고 있다. XML은 웹상의 데이터 교환의 표준으로 웹 응용의 증가로 인해 스트림 데이터 처리 분야에서도 XML을 사용하는 스트림 데이터 처리 시스템에 대한 연구가 많이 진행되고 있는 실정이다. 하지만 XML을 기반으로 하는 기존의 시스템들은 정적인 질의계획을 사용하여 스트림 데이터를 처리하기 때문에 동적으로 변하는 스트림 데이터에 적응력있게 대처할 수 있다. 이와 달리 관계 데이터 모델을 사용하는 스트림 데이터 처리 시스템은 동적인 질의 계획과 질의 처리 연산자의 라우팅(스케쥴링) 기법을 사용하여 적응력있는 질의처리를 지원한다. 본 논문에서는 관계 데이터 모델을 사용하는 시스템의 적응력있는 질의처리 모델을 XML을 기반으로 하는 시스템에 적용하는 기법들에 대하여 설명한다. 그리고 XML을 기반으로 하는 기존의 대표적인 시스템인 YFilter[7]와 본 논문의 제안하는 시스템과의 질의처리 성능을 비교 평가한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.3
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• pp.327-341
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• 2006

As we are getting to deal with more applications that generate streaming data such as sensor network, monitoring, and SDI (selective dissemination of information), active research is being conducted to support efficient processing of queries over streaming data. The applications on the Web environment like SDI, among others, require query processing over streaming XML data, and its investigation is very important because XML has been established as the standard for data exchange on the Web. One of the major problems with the previous systems that support query processing over streaming XML data is that they cannot deal adaptively with dynamically changing stream because they rely on static query plans. On the other hand, the stream query processing systems based on relational data model have achieved adaptiveness in query processing due to query operator routing. In this paper, we propose a system of adaptive query processing over streaming XML data in which the model of adaptive query processing over streaming relational data is applied. We compare our system with YFiiter, one of the representative systems that provide XML stream query processing capability, to show efficiency of our system.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.7 s.96
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• pp.1375-1384
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• 2004

Streaming data processing is an area of interest with much research under way. There has been increasing attention on the demands for efficient processing of streaming data produced in the application areas such as monitoring and sensor network. We have developed a continuous query processing system for streaming data and evaluated its performance in this paper. XML, the standard for data exchange on the web, is used as the model for the streaming data and the XQuery appended with a time interval is adopted as the query language for expressing con-tinuous queries. In the proposed system, the result is produced through background processing and materialized for reute in subsequent query processing. Through a detailed set of performance experiments, we shoed the effectiveness of the proposed system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.2
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• pp.69-77
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• 2009

Stream service environment demands real-time query processing for voluminous data which are ceaselessly delivered from tremendous sources. Typical R-tree based query processing technologies cannot efficiently handle such situations, which require repetitive and inefficient exploration from the tree root on every data event. However, many stream data including sensor readings show high locality, which we exploit to reduce the search space of queries to explore. In this paper, we propose a query processing scheme exploiting the locality of stream data. From the simulation, we conclude that the proposed scheme performs much better than the traditional ones in terms of scalability and exploration efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.716-718
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• 2003

최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되므로 인해 디스크에 저장된 형태로 모델링되기 어려운 특성을 갖는 데이터 응용환경에 대한 관심이 증대하고 있다. 스트림 데이터를 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 저장된 릴레이션 내의 데이터를 대상으로 한번 적용되고 마는 기존의 데이터 응용에서와는 달리, 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서 성능 향상을 위한 질의 계획 최적화에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 위한 하나의 방법으로 현재 사용중인 질의 계획에서 질의 계획의 일부를 재구성하기 위해서 최적화 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 최적화된 새로운 질의 계획으로 바꾸어 임시 저장된 데이터를 새로운 질의 계획에 입력하는 방법이 이용되고 있다. 그러나 이 방법을 사용하는 경우 입력 데이터 버퍼링을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고. 부정확한 갑을 산출을 유발할 수 있는 등 몇 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시켜 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하고, 최적화된 새로운 질의 계획으로 입력 스트림을 처리하도록 하는 일시 중복을 이용한 동적 질의 계획 재구성 기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.321-324
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• 2006

인터넷과 인트라넷의 확산에 따라, 스트림 데이터 처리 (stream data processing) 와 같은 새로운 분야가 등장하게 되었다. 스트림 데이터의 특징은 실 시간적이고 연속적으로 생성된다는 것이다. 따라서 기존의 질의 처리와는 달리 질의 또한 연속적으로 처리된다. 본 논문에서는 시간에 따라서 예측할 수 없게 특성이 바뀌는 데이터 스트림에 대한 처리에 대하여 다룬다. 특별히, 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의문을 구성하는 연산자들 간의 효율적인 수행 순서 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시스템의 부담을 적게 주면서도 데이터의 변화에 따라 수행 순서를 변화시킨다. 또한 본 논문에서는 고정 연산자 순서와 비교하여 제안한 기법의 우수성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.361-364
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• 2006

최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석 등과 관련된 데이터 스트림 처리에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 질의 중에서 2 개 이상의 스트림을 조인하는 조인 연속 질의를 처리하는 방법과 성능에 대해서 연구한다. 각 조인의 비용을 스트림의 입력 속도와 조인 선택도를 이용한 조인 비용 모델로 정의하고 그리디 알고리즘을 이용하여 최적화하는 기법을 제안하고 실험을 통해 다양한 스트림 환경에서 최적화 알고리즘이 어떤 성능을 보이는 지를 알아본다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.187-190
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• 2008

데이터 스트림이란 제한 없이 끊임없이 흘러 들어오는 일련의 많은 양의 데이터 객체들을 의미하며, 센서 데이터 처리, 인터넷 트래픽 분석, 웹 서버 로그와 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석등과 관련된 수많은 응용 분야에 적용 가능하기 때문에 이들을 처리 하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 데이트 스트림을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의들(연속 질의)을 새롭게 들어오는 스트림 데이터들로 계산하여 그 결과를 계속적으로 생성하여야 하므로 연속 질의들은 스트림 데이터가 들어올 때마다 반복적으로 수행되며, 데이터 스트림은 매우 빠르게 입력되는 특성을 가지고 있기 때문에 보다 빠르게 질의를 처리하여야만 한다. 본 논문에서는 다수의 조인 연속 질의들이 시스템에 등록되어 있을 때, 이들을 보다 빠르게 처리할 수 있도록 여러 개의 질의에 반복적으로 적용되는 조인 연산들을 공유함으로써 최적의 질의 계획을 생성하는 기법을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.65-73
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• 2008

The telematics data management deals with queries on stream data coming from moving cars. So the stream DBMS should process the large amount of data stream in real-time. In this article, previous research projects are analyzed in the aspects of query processing. And a hybrid model is introduced where query preprocessor is used to process all types of queries in one singe system. Decreasing cost and rapidly increasing Performance of devices may guarantee the utmost parallelism of the hybrid system. As a result, various types of stream DBMS queries could be processed in a uniform and efficient way in a single system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.38-41
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• 2007

최근 산업발달과 더불어 금융, 의료, 건설 등 다양한 산업분야에서는 대용량의 데이터 들이 실시간에 연속적으로 빠르게 발생되는 경우가 많다. 이런 스트림데이터 형태의 경우 전통적인 DBMS에서 처리하는 방식으로는 모든 데이터를 처리하는 것이 불가능하기 때문에 기존의 방식과 다른 데이터 처리방식이 요구된다. 본 논문에서는 데이터 스트림에 대한 다중 연속 질의들 사이에서 2개 이상의 스트림을 조인하는 다중 조인 연속 질의를 효율적으로 처리하는 방법을 연구하였다. 다중 조인 연속 질의에 사용되는 조인 조건들 가운데 공통으로 사용된 조인 조건을 공유해 불필요하게 반복되는 질의 수행을 최소화시키고 공통부분을 우선적으로 수행시킴으로써 그 조인 결과의 공유 최대화 및 질의 수행비용의 최소화 할 수 있는 질의 수행 최적화 기법을 제안하고 실험을 통해 제안된 공유 기반의 질의 수행 최적화 기법을 검증하고자 한다.