In this paper we propose a model for checking integrity constraints of mobile databases called Three-Level (3-L) model, wherein the process of constraint checking to maintain the consistent state of mobile databases is realized at three different levels. Sufficient and complete tests proposed in the previous works together with the idea of caching relevant data items for checking the integrity constraints are adopted. This has improved the checking mechanism by preventing delays during the process of checking constraints and performing the update. Also, the 3-L model reduces the amount of data accessed given that much of the tasks are performed at the mobile host, and hence speeds up the checking process.
Mobility arises naturally in the Internet of Things networks, since the location of mobile objects, e.g., mobile agents, mobile software, mobile things, or users with wireless hardware, changes as they move. Tracking their current location is essential to mobile computing. To overcome the scalability problem, hierarchical architectures of location databases have been proposed. When location updates and lookups for mobile objects are localized, these architectures become effective. However, the network signaling costs and the execution number of database operations increase particularly when the scale of the architectures and the numbers of databases becomes large to accommodate a great number of objects. This disadvantage can be alleviated by a location caching scheme which exploits the spatial and temporal locality in location lookup. In this paper, we propose a hierarchical location caching scheme, which acclimates the existing location caching scheme to a hierarchical architecture of location databases. The performance analysis indicates that the adjustment of such thresholds has an impact on cost reduction in the proposed scheme.
This paper describes a framework for extending GIS databases to support moving object data type and query language. The rapid progress of wireless communications, positioning systems, and mobile computing devices have led location-aware applications to be essential components for commercial and industrial systems. Location-aware applications require GIS databases system to represent moving objects and to support querying on the motion properties of objects. For example, fleet management applications may require storage of information about moving vehicles. Also, advanced CRM(Customer Relationship Management) applications may require to store and query the trajectories of mobile phone users. In this trend, maintaining consistent information about the location of continuously moving objects and processing motion-specific queries is challenging problem. We formally define a data model and query language for mobile objects that includes complex evolving spatial structure, and propose core algebra to process the moving object query language. Main profit of proposed moving objects query language and algebra is that proposed model can be constructed on the top of GIS databases.
According to the evolution of the Internet and wireless mobile communication technology, techniques for mobile databases and wireless web services are issued for them. Recently, these changes of geographic application environment increase the needs for development of new GIS database system for the web services and embedded system. In this paper, we proposed a Jana-based web database systems that can be used in the web-based GIS and mobile databases. This proposed system has been implemented using the Java to be displayed easily into the portable computing devices and Java-based web application servers and using OpenGIS for web data interoperability. Also, it can efficiently process web-based spatial queries by developing a spatial query processor including schema manager and a spatial object storage module.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.108-110
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2018
In mobile IT device environments, it is becoming common to use database engine, and new mobile databases are continuously developed and announced. In this paper, the most common mobile database, SQLite3 is selected and experimented to test and understand the update performance and characteristics. The results of experiment are compared with the one of Oracle database at the same condition to evaluate the experiment.
Mobile ad hoc networks (MANETs) are networks of mobile nodes that have no fixed network infrastructure. Since the mobile node's location changes frequently, it is an attractive area to maintain the node's location efficiently. In this paper, we present an adaptive randomized database group (ARDG) scheme to manage the mobile nodes mobility in MHANETs. The proposed scheme stores the network nodes' location in location databases to manage the nodes' mobility. When a mobile node changes its location or needs a node's location, the node randomly select some databases to update or que교 the location information. The number of the selected databases is fixed in the case of querying while the number of the databases is determined according to the node's popularity in the case of updating. We evaluated the performance of the proposed scheme using an analytical model, and compared the performance with that of the conventional randomized database group (RDG) scheme.
Current database technique offers the possibility to store giant amounts of data, worldwide networks provide the technical base for everybody to access it. However, it is usually very time-consuming or even impossible to find the most relevant information. This article describes the usage of mobile soft-ware agents to query different databases on the Internet, to rate and compress the results and to present them to the user in a consistent form, It contains a general definition of soft-ware agents, a detailed description of the approach and a discussion of its main advantages and weaknesses.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.12
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pp.1571-1576
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2018
Recently, the attractive changes of mobile device are a improvement of the computing performance, dramatic improvement of storage capacity, constant connection to the internet, and sophisticated development of display technology. As a result, database applications utilizing mobile devices are emerging. These applications include databases for mobile servers, databases for edge computing, and fog computing. Therefore, it is important to pay attention to the current mobile database and pay attention to whether it has suitable performance for the applications. In this paper, the most common mobile database, SQLite3 is selected and experimented to test and understand the update performance and characteristics. The results of experiment are compared with the one of Oracle database at the same condition to evaluate the experiment. As a result, Insert Performance of SQLite3 has a lot of points to be improved and Update performance is very good. Especially, the performance of Range Query is excellent.
In mobile database environments, the efficient synchronization technique is required to maintain the consistency of replicated data because the same data can be replicated between so many different databases, In this paper, we propose a message digest based synchronization technique to maintain the consistency of replicated data between client databases and a server database in mobile environments. The proposed data synchronization technique has the advantage of generality aspect and extensibility aspect by using the tuple-based message digest output to detect the data conflicts.
This paper proposes a restoration scheme based on mobility learning and prediction in the presence of the failure of mobility databases in mobile communication systems. In mobile communication systems, mobility databases must maintain the current location information of users to provide a fast connection for them. However, the failure of mobility databases may cause some location information to be lost. As a result, without an explicit restoration procedure, incoming calls to users may be rejected. Therefore, an explicit restoration scheme against the failure of mobility databases is needed to guarantee continuous service availability to users. Introducing mobility learning and prediction into the restoration process allows systems to locate users after a failure of mobility databases. In failure-free operations, the movement patterns of users are learned by a Neuro-Fuzzy Inference System (NFIS). After a failure, an inference process of the NFIS is initiated and the users' future location is predicted. This is used to locate lost users after a failure. This proposal differs from previous approaches using checkpoint because it does not need a backup process nor additional storage space to store checkpoint information. In addition, simulations show that our proposal can reduce the cost needed to restore the location records of lost users after a failure when compared to the checkpointing scheme
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[게시일 2004년 10월 1일]
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