• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.27-42
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• 2009

In realizing ubiquitous computing, techniques of efficiently using the limited resource at client such as mobile devices are required. With a mobile device with limited amount of memory, the techniques of XML stream query processing should be employed to process queries over a large volume of XML data. Recently, several techniques were proposed which fragment XML documents into XML fragments and stream them for query processing at client. During query processing, there could be great difference in resource usage (query processing time and memory usage) depending on how the source XML documents are fragmented. As such, an efficient fragmentation technique is needed. In this paper, we propose an XML fragmentation technique whereby resource efficiency in query processing at client could be enhanced. For this, we first present a cost model of query processing over XML fragment stream. Then, we propose an algorithm for resource-efficient XML fragmentation. Through implementation and experiments, we showed that our fragmentation technique outperformed previous techniques both in processing time and memory usage. The contribution of this paper is to have made the techniques of query processing over XML fragment stream more feasible for practical use.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.3
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• pp.297-304
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• 2008

Due to the proliferation of the Internet and intranet, new application domains such as stream data processing have emerged. Stream data is real-timely and continuously generated. In stream data environments, a lot of queries are registered, and then, the arrived data item is evaluated by registered queries. Thus, to accelerate the query performance, diverse continuous query index schemes have been proposed for stream data processing systems. In this paper, we focus on the query index technique for stream data. In general, a stream query contains the range condition. Thus, by using range conditions, the queries can be indexed. In this paper, we propose an efficient query index scheme, called QUISIS, using a modified Interval Skip Lists to accelerate search time. QUISIS utilizes a locality where a value which will arrive in near future is similar to the current value. Through the experimental study, we show the efficiency of our proposed method.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.5
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• pp.459-470
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• 2007

A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. Query processing for such a data stream should also be continuous and rapid, which requires strict time and space constraints. In most DSMS(Data Stream Management System), the selection predicates of continuous queries are grouped or indexed to guarantee these constraints. This paper proposes a new scheme tailed an ASC(Attribute Selection Construct) that collectively evaluates selection predicates containing the same attribute in multiple continuous queries. An ASC contains valuable information, such as attribute usage status, partially pre calculated matching results and selectivity statistics for its multiple selection predicates. The processing order of those ASC's that are corresponding to the attributes of a base data stream can significantly influence the overall performance of multiple query evaluation. Consequently, a method of establishing an efficient evaluation order of multiple ASC's is also proposed. Finally, the performance of the proposed method is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.381-384
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• 2006

센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.5
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• pp.353-358
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• 2010

Unlike the traditional databases, queries on XML streams are restricted to a real time processing and memory usage. In this paper, a robust labeling scheme is proposed, which quickly identifies structural relationship between XML fragments. The proposed labeling scheme provides an effective query processing by removing many redundant operations and minimizing the number of fragments being processed. In experimental results, the proposed labeling scheme efficiently processes query processing and optimizes memory usage.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.360-363
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• 2008

최근 관계형 데이터 스트림에서 키워드 검색에 관한 연구가 진행되고 있다. 키워드 검색을 통해 사용자는 시스템의 복잡한 내부 데이터 스키마나 질의언어에 대한 지식이 없이도 데이터 스트림에서 정보 검색이 가능하다. 하지만, 빈번하고 동적으로 변화하는 특성을 지닌 데이터 스트림에서 수행되는 연속 질의 처리를 위해서 보다 효과적인 질의 최적화 방안이 요구된다. 따라서, 우리는 본 논문을 통해 계층적 클러스터링을 이용하여 중간결과 공유의 최대화를 통한 질의 최적화를 방안을 제안한다.

• Spatial Information Research
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• v.16 no.2
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• pp.219-236
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• 2008

Data stream collected from sensors contain a large amount of useful information including causality relationships. The causality join query for data stream is to retrieve a set of pairs (cause, effect) from streams of data. A part of causality pairs may however be lost from the query result, due to the delay from sensors to a data stream management system, and the limited size of sliding windows. In this paper, we first investigate spatial, temporal, and spatio-temporal aspects of the causality join query for data stream. Second, we propose several strategies for sliding window management based on these observations. The accuracy of the proposed strategies is studied by intensive experiments, and the result shows that we improve the accuracy of causality join query in data stream from simple FIFO strategy.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.15-20
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• 2007

최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 실시간 위치 정보를 처리하는 RTLS(Real Time Locating System)시스템이 도입되고 있다. 이러한 시스템에서 RTLS 서버는 태그를 부착한 이동 객체들의 위치 데이터 스트림을 일정 시간 동안 수집하여 애플리케이션으로 전달한다. 이 때 위치 정보는 전파 굴절 현상으로 인해 오차가 발생하며, 이동 객체에 부착된 태그는 수 초 마다 위치 정보를 보고하기 때문에 시스템의 과부하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 표준과의 호환성을 고려하고, 요구사항을 반영한 위치 데이터 스트림 처리기를 설계 및 개발하였다. RTLS 시스템의 전파 굴절 현상으로 야기되는 비정상적인 위치 오차를 보정하기 위해 맵 매칭 기법을 도입하여 위치 데이터 스트림의 신뢰성을 제공하며, 위치 변화가 없는 객체의 위치 데이터 스트림을 빠르게 정제하는 정지 상태 제거 필터를 개발하여 질의 처리 시 부하를 줄인다. 또한 각 애플리케이션의 질의 결과에 무의미한 위치 정보를 배제하는 중요 위치 수집기를 개발하여 시스템 성능을 향상시킨다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.12
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• pp.8370-8377
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• 2015

In spatial data stream management systems, it is needed appropriate load shedding algorithm because real-time input spatial data streams could exceed the limitation of main memory. However previous researches, lack regard for input ratio and spatial utilization rates of spatial data streams, or the characteristics of data source which generates data streams with spatial information efficiently, can lead to decrease the performance and accuracy of spatial data stream query. Therefore, multi-level load shedding scheme for spatial data stream management systems is proposed to increase the spatial query performance and accuracy. This proposed scheme limits overloads in relation to the input rate and the characteristics of data source first, and then, if needed, query data representing low query participation probability based on spatial utilizations are dropped relatively. Our experiments show that the proposed method could decrease load shedding frequency for previous researches by more than 11% despite query results accuracy and query performance are superior at 0.04% and 3%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.302-307
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• 2007

RFID를 기반으로 유비쿼터스 환경의 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 지속적으로 끊임없이 입력되는 데이터를 정확하게 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같은 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에 연구되는 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균 오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 RFID EPC 라는 데이터 특성에 맞추어 다중버퍼를 이용함으로써 고속의 데이터 처리 능력을 얻고, 각 버퍼마다 일정한 규칙을 통해 질의에 있어서도 빠른 대응을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 현재 DSMS의 관련 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 제안하는 알고리즘 설명과 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능 평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.