Nowadays the existing data processing systems can only support some simple query for sensor network. It is increasingly important to process the vast data streams in sensor network, and achieve effective acknowledges for users. In this paper, we propose a holistic distributed k-means algorithm for sensor network. In order to verify the effectiveness of this method, we compare it with central k-means algorithm to process the data streams in sensor network. From the evaluation experiments, we can verify that the proposed algorithm is highly capable of processing vast data stream with less computation time. This algorithm prefers to cluster the data streams at the distributed nodes, and therefore it largely reduces redundant data communications compared to the central processing algorithm.
최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.
인터넷 서비스가 일반화되고 복잡해지면서 차세대 인터넷 서비스인 시맨틱웹의 중요한 구성요소로 활발히 연구되고 있는 분야가 온톨로지이다. 현재까지의 많은 연구들은 중앙 집중형 사이트에서의 온톨로지 구축을 통한 데이터의 통합에 관한 연구가 대부분이었다. 그러나 인터넷 환경은 기본적으로 분산 데이터 환경이며, 이러한 분산된 사이트의 모든 데이터를 대상으로 질의를 처리해야 한다. 이때 사이트간의 온톨로지 분산 데이터 처리에 대한 해결 기법들이 없이는 빠른 변화에 대응할 수 있는 차세대 시맨틱웹 구축을 기대할 수 없다. 본 연구는 분산된 인터넷 환경에서 각기 다른 방법으로 구축되어 있는 온톨로지간의 관계를 OWL언어가 지니는 확장요소를 이용하여 온톨로지 요소간의 분산관계를 기술하여 통합 질의 처리가 가능한 시스템을 구축하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 메타데이터fmf 이용하여 분산된 KRISTAL-2002 기반의 시스템을 통합 검색하는 정보검색시스템의 구현 방법을 제안한다. 이 시스템은 서로 다른 분야에서 사용되고 있는 기개발된 정보검색시스템을 통한 검색하거나, 같은 분야의 시스템이라도 스키마가 다를 경우에 이를 사용자가 마치 하나의 시스템에서 검색하는 것과 같은 통합검색을 수행할 수 있도록 해준다. 본 시스템은 통합메타데이터베이스와 원천서버간의 스키마 매핑을 지원하는 원천서버관리기, 메타데이터를 등록하고 원천서버의 정보와 통합 메타데이터간의 매핑을 관리하고 지원하는 통합메타데이터 관리기, 통합검색을 위한 사용자 신의를 각 원천서버에 적합한 질의로 생성하여 처리하는 분산질의 처리기, 검색된 결과를 통합하여 사용자 화면으로 출력하기 위해 HTML 문서로 변환하는 분산 데이터 셋 관리기, 그리고 통합검색을 위한 통합검색 엔진으로 구성되어 있다. 통합메타데이터는 본 시스템의 일부분인 메타데이터 등록기를 이용하여 ISO/IEC 11179에서 정의된 표준화된 절차고 등록되었다고 가정하여 사용하였다. 사용자는 하나의 통합시스템에서 검색하는 것과 같이 통합검색 화면에서 검색대상 시스템을 선정하고 기본검색과 상세검색을 수행하며, 분야별 혹은 기관별로 검색하고 결과를 볼 수 있도록 하였다. 본 시스템은 KRISTAL-2002 시스템을 기반으로 Visual C++와 C++ CGI를 이용하여 리눅스 상에서 개발되었으며 6개의 서로 다른 데이터베이스fmf 이용하여 실험, 검증하였다.
Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi-layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi-layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi-layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.
최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동객체 위치 예측 기술은 차세대 시공간 정보 서비스에서 요구하는 필수적인 기술로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 기존연구는 특정 어플리케이션에 종속적인 이동객체 위치 예측 질의처리 연구로서 증가하는 차세대 시공간 정보 서비스의 기술적 요구를 반영하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 실세계 공간 네트워크에서 이동객체들의 초대용량 시공간적 데이터를 토대로 필수적으로 예측에 필요한 기본적이고 다양한 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 범용적 분산 이동객체 예측 질의처리 프레임워크 설계를 제안한다.
다양한 분산정보의 통합을 위하여 전역 사용자들이 요구하는 데이터들을 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 제공하기 위한 미디 에이터 시스템의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 미디에이터에서의 전역질의를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 연구는 상대적으로 매우 미흡한 실정이다. 미디에이터에서 전역질의는 원격지서버의 질의처리 단위인 부분질의의 집합으로 표현되어진다. 따라서, 미디에이터가 부분질의의 결과를 구체화방법으로 관리한다면 관련된 질의의 결과를 사용자에게 신속하게 제공할 수 있다. 그러나, 미디에이터에서는 통합 스키마의 변경이 자유롭고, 사용자의 질의가 자주 변할 수 있기 때문에 최적의 구체화부분질의를 결정하기 위해서 전역질의의 빈발정도를 지속적으로 파악해야 한다. 따라서, 부분질의의 수가 증가할수록 최적화의 수행시간이 매우 길어지기 때문에 부분질의 빈도의 최근의 변화를 적절하게 반영하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 미디에이터 시스템의 저장공간의 활용율을 극대화하는 최적의 구체화부분질의 군을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 과거와 최근의 부분질의의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 새로운 구체화부분질의 군을 선택할 수 있는 방법을 제안한다.
위치기반 서비스는 무선기기와 무선 통신 기술의 발달로 인해 유비쿼터스 정보 접근의 요구에 따라 많은 관심을 받고 있다. 위치기반 서비스 중에서 제한된 최근접 질의는 무선 통신을 통해 사용자의 요구를 만족시키게 하는 중요한 질의 중 하나이다. 무선 방송 채널의 효율적 사용과 제한된 자원을 가진 무선기기를 효율적으로 사용하기 위해 제한된 최근접 질의를 효율적으로 수행하기 위해 무선방송환경에서 적합한 질의 처리 방법을 제안한다. 우선 지역을 제한조건으로 가지는 최근접 질의 기법을 제안하고 다음으로 다양한 제한조건을 수행할 수 있는 최근접 탐색 기법을 적용하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 무선방송환경에서 적합한 기법인 분산공간색인과 비트맵 기반의 공간색인 기법에 기반한 제한된 최근접 질의 방법을 제안한다.
XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다, 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장되어 있는 전체 데이터가 소설 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인 네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소설 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소설 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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