• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.127-133
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• 2011

Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.147-158
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• 2009

최근 스트림데이터 환경의 데이터 모델은 데이터의 양이 아주 크고 연속적이며 무한하다. 이에 반해 제한된 용량의 디스크나 메모리 등을 이용해서 질의 처리나 데이터 분석을 처리한다. 이러한 환경에서 트랜잭션 데이터베이스에 대한 전통적인 빈발패턴탐사는 불가능하다고 할 수 있다. 왜냐하면, 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 대해 어떤 항목집합이 빈발항목인지 아닌지에 대한 정보를 계속적으로 유지 관리하기가 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 회귀모델을 적용하여 빈발 항목들을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 스트림 데이터로부터 회귀모델을 생성함으로써 불확실한 항목들에 대한 예측 모델로 사용할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 스트림 데이터 환경의 데이터에 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제28권2호
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• pp.233-237
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• 2010

The recent advance of sensor networks and ubiquitous techniques allow collecting and analyzing of the data which overcome the limitation imposed by time and space in real-time for making decisions. Also, analysis and prediction of collected data can support useful and necessary information to users. The collected data in sensor networks environment is the stream data which has continuous, unlimited and sequential properties. Because of the continuous, unlimited and large volume properties of stream data, managing stream data is difficult. And the stream data needs dynamic processing method because of the memory constraint and access limitation. Accordingly, we analyze correlation stream data using principal component analysis. And using result of analysis, it helps users for making decisions.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.21-22
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• 2011

The growth of using smartphone and tablet pc has enabled variety kinds of realtime applications. In these applications, the data which we called data stream is multidimensional, continuous, rapid, and time-varying. However the traditional Database Management System (DBMS) suffers from processing the real time and complex application, in this paper we proposed the framework for CCR Data Stream Server's design and implementation that compiled with Data Stream Database Management System (DSMS) and DBMS in EMR system. The system enables users not only to query stored CCR information from DBMS, but also to execute continues query for the real-time CCR Data Stream.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.95-102
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• 2003

Stream servers are for supplying multimedia stream data to users through the internet such as movies and music without discontinuation. A typical stream server is designed roughly by considering the characteristics of stream services and by employing processors, memory, PCI bus, Ethernet, TOE and disks. This study focuses on deciding the priority for using resources such as PCI bus, buffer memory and TOE buffer, which have limited capacities in a typical stream server. When the priorities for using limited resources are not given properly, the stream servers may not even function as originally designed. The simulation study shows that the top priority for using PCI bus for normal streaming services should be given to the operation that sends data from buffer memory to TOE buffer. Giving priority for using PCI bus to other operation such as sending data from disks to memory results in a deadlock phenomenon.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.219-236
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• 2008

센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1-11
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• 2010

데이터스트림 관리시스템(DSMS)의 많은 응용분야에서는 단순한 실시간 스트림 데이터의 효율적인 처리뿐만 아니라 기존의 DBMS와 결합하여 데이터마이닝이나 데이터웨어하우징 같은 고급 서비스를 사용자에게 제공하는 것을 요구하고 있다. 본 논문에서는 고급 서비스를 위하여 DSMS와 DBMS를 결합한 시스템의 성능평가를 위한 도구를 개발하였다. 기존 연구 개발된 대표적인 DSMS와 DBMS를 결합하여 네트워크 모니터링 스트림 데이터를 기반으로 통합된 시스템의 성능평가를 수행하였다. 통합된 시스템의 평가를 위하여 JAVA로 통합 시스템 성능 평가 툴을 개발하였으며, 개발 된 툴을 이용하여 DSMS(STREAM, Coral8)와 DBMS(MySQL, Oracle10g)를 결합한 시스템의 성능평가를 수행하였다

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.67-74
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• 2003

Stream servers are for supplying multimedia stream data to users through the internet such as movies and musics without discontinuation. A typical stream server is designed roughly by considering the characteristics of stream services and by employing processors, memory, PCI bus, Ethernet, TOE and disks. This study focuses on deciding the priority for using resources such as PCI bus, buffer memory and TOE buffer, which have limited capacities in a typical stream server. The simulation study shows that the top priority for using PCI bus for normal streaming services should be given to the operation that sends data from buffer memory to TOE buffer Giving priority for using PCI bus to other operation such as sending data from disks to memory results in deadlock Phenomenon.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.765-774
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• 2006

연관 규칙 탐사는 데이터베이스를 분석하여 잠재되어 있는 지식을 발견하기 위한 기법으로 스트림 데이터 시스템에서 연관 규칙 탐사에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들은 센서에서 수집되는 단일 스트림 데이터에 관한 것이며 다차원 스트림 데이터간의 연관 정보는 간과하고 있다. 본 논문에서는 다차원 스트림 데이터간의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 AR-MS 방법을 제안한다. AR-MS 방법은 한 번의 데이터 스캔으로 연관 규칙 탐사에 필요한 요약 정보를 구축함으로써 스트림 데이터의 특성을 반영하며, 자주 발생하지는 않지만 특정 이벤트와 빈번하게 발생하는 의미 있는 희소 항목 집합에 대한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 또한 AR-MS 방법은 구축된 요약 정보를 사용하여 다차원 스트림 데이터간의 최대 빈발 항목 집합에 대한 연관 규칙도 탐사한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권4호
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• pp.147-151
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• 2020

In this paper, we propose a method to detect concept drift by applying Convolutional Neural Network (CNN) in a data stream environment. Since the conventional method compares only the final output value of the CNN and detects it as a concept drift if there is a difference, there is a problem in that the actual input value of the data stream reacts sensitively even if there is no significant difference and is incorrectly detected as a concept drift. Therefore, in this paper, in order to reduce such errors, not only the output value of CNN but also the probability vector are used. First, the data entered into the data stream is patterned to learn from the neural network model, and the difference between the output value and probability vector of the current data and the historical data of these learned neural network models is compared to detect the concept drift. The proposed method confirmed that only CNN output values could be used to reduce detection errors compared to how concept drift were detected.