RFID에 관한 관심이 높아짐에 따라 RFID 리더에서 수집된 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 RFID 미들웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편 RFID 미들웨어의 사실상의 표준을 이끌고 있는 EPCglobal에서는 미들웨어 규격으로 ALE 미들웨어 스펙을 제안하고 있으나 표준 인터페이스 및 기능만을 정의하고 있을 뿐 상세적인 스펙 구현에 대한 내용을 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 EPCglobal의 ALE 미들웨어 스펙에서 정의하고 있는 사실상의 국제 표준인 인터페이스를 기반으로 응용 및 서비스 사용자가 직접 조건을 정의하여, 정밀한 필터링, 변경 유무 검사, 전송할 집합 산출, 데이터 유무 검사, 세밀한 데이터 그룹핑, 그리고 다양한 RFID 포맷 변환 등을 바탕으로 스트림 형태의 EPC 이벤트 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 ALE 미들웨어의 이벤트 데이터 처리 방법을 제안한다.
본 논문에서는 WSN(wireless sensor networks)과 RFID(radio frequency identification) 시스템을 통합하여 이용할 수 있는 통합 RFID 미들웨어에서의 효과적인 캐슁 기법을 제시한다. 통합 RFID 미들웨어가 운영되는 환경은 연결된 RFID리더로부터 대규모의 데이터가 입력되고, 다수의 무선 센서로부터 끊임없이 데이터가 입력되는 상황을 가정하고 있으며 또한 특정 목적을 위해 과거에 센서로부터 입력되어 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터도 활용될 수 있음을 가정하고 있다. 따라서 캐슁 기능을 구비한 특정 미들웨어 레이어에서 센서 노드로부터 수신되는 연속 데이터와 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터에 대한 신속한 질의 및 응답을 위한 효율적 데이터 처리가 절실히 요구된다. 이를 위하여 본 논문에서 제안되는 캐슁 기법은 기존의 캐슁 기법 기반으로 통합 RFID 미들웨어에 특화하여 데이터 처리의 효율을 높이기 위하여 두가지 방법을 제시하고 있으며, 이는 처리 데이터의 유형에 따라 DSC(data stream cache)와 HDC(history data cache) 로 구분된다. 제안된 캐슁 기법은 다양한 파라미터를 이용한 실험을 통하여 신속한 질의 및 응답이 이루어짐을 보여주고 있다.
RFID 기반의 유비쿼터스 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 리더에 지속적으로 입력되는 데이터를 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같이 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문은 DSMS에 관한 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 버퍼를 이용하여 고속데이터와 빠른 질의응답이 가능하도록 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.
이 논문은 RFID 데이터 스트림의 변화 특성을 고려하면서 단일 패스로 이동궤적 패턴을 실시간 추출하는 새로운 기법을 제안한다. RFID, 센서와 무선 네트워크 기술의 발달로 인해 현실 세계에서 실시간으로 데이터를 수집하고 유용한 패턴을 탐사하는 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 스트림 데이터에서 순차 패턴 또는 이동궤적 패턴을 탐사하는 기존의 연구 기법들은 반복적으로 데이터베이스 또는 트리를 탐색하는 고비용 문제점과 시간의 변화에 따르는 동적 특성을 실시간으로 패턴에 반영하지 못하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 시간에 따라 RFID 데이터 스트림의 변화를 정확히 반영하기 위해 시간진화 그래프를 이용하여 이진 시간관계 테이블에 빈발한 2-길이 항목간 정보를 유지한다. 또한 다중 패스의 문제점을 해결하기 위해 t 시점에 이진 시간관계 테이블을 이용하여 k-길이의 후보 이동궤적 패턴을 추론하고, t+1 시점에서 후보 패턴을 검증하는 과정을 통해 k-길이 이동궤적 패턴을 단일 패스로 추출한다. 실험결과 제안하는 기법은 기존의 Apriori-계열 기법들과 비교하여 약 7% 정도 후보 패턴의 비율이 적게 생성되어 시간 및 공간 복잡도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로 주목 받고 있는 RFID (Radio Frequency Identification) 기술의 발달로 인해 이를 이용하여 사람들에게 편의를 제공하는 응용들이 점점 늘어나고 있다. 이러한 응용들을 쉽게 개발하기 위해서는 다양한 센서를 관리하며, 센서를 통해 수집된 태그 데이타 스트림으로부터 의미있는 데이타를 추출하여 응용에 전달해주는 미들웨어 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 UbiCore (Ubiquitous Core)라 불리는 in 기반 RFID 미들웨어 시스템을 제안한다. UbiCore는 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, XQueryStream이라는 XQuery에 기반한 연속 질의 언어를 제공한다. 둘째, 프리 필터링과 중간 결과 재사용을 통해 스트림 데이타에 대한 질의 처리 속도를 향상 시킨다. 셋째, 연속적으로 생성되어 들어오는 실시간 데이타뿐 아니라 트리거에 기반하여 저장된 이력 데이타에 대한 질의를 지원한다. 넷째, 컨텍스트와 서비스의 연계 정보를 표현하기 위한 마크업 언어인 CSML(Context-driven Service Markup Language)을 제공한다.
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.
RFID 이벤트는 연속적으로 발생하는 대용량의 스트림 데이타이다. 연속적인 RFID 스트림으로부터 비즈니스 이벤트를 검출하기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 그러나 기존 연구는 실제 비즈니스 이벤트가 발생하는 최소 조건을 만족하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불필요한 비즈니스 이벤트 검출 연산을 제거하기 위하여 비즈니스 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 비즈니스 이벤트를 검출하는 연산을 제안한다. 비즈니스 이벤트의 최소 조건을 검사하기 위하여 비즈니스 이벤트를 그리드 색인에 등록하고 질의 색인과 비트맵을 사용하여 비즈니스 이벤트를 추출한다. 제안하는 비즈니스 이벤트 검출 기법의 우수성을 입증하기 위해서 기존의 연구와 성능 비교 평가를 수행한다.
Logistics is in the limelight as one of a variety of RFID applications. The RFID technology is actively being applied to improve the competitiveness power of companies through the synthetic management of products and information. The RFID system generates large volume of stream data. It has problems which occur waste of storage and long processing time when storing large data and processing queries. Recently, many studies have been done to solve the problems which are generated in RFID system. In this thesis, we propose an efficient data management scheme for path queries and containment queries which are occurred frequently. The proposed data management scheme considers a change of the containment of products during a transport and supports a path of changed products by representing a path of various containments. Also, the compression utilizing the structure of supply chain reduces the stored data volumes. In order to show the superiority of our approach, we compare it with the existing schemes. As a result, our experimental results show that our scheme outperforms the existing scheme in terms of storage efficiency and query processing time.
최근 들어, 사용자가 주변 환경 및 요구 정보의 변화를 의식하지 않고 작업 환경과 수행하는 일에 집중하도록 배려하는 인간 중심 컴퓨팅 환경에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서 미들웨어는 사용자에게 RFID센서로부터 들어오는 대량의 정보에 대한 처리 부하를 줄이기 위하여 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 데이터 웨어하우징이나 데이터마이닝에 필요한 확률, 통계 정보에 대한 요청, 또는 반복적이면서 동일한 데이터에 대한 요청을 처리할 수 없다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존의 미들웨어에서 문제가 되었던 과거 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해, 사용자가 빈번하게 요구하는 데이터들을 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS에서 관리하는 센서미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자가 요구하는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 과거 스트림 정보를 사용한 서비스 요청을 위해, 미들웨어에서 필터링된 과거 스트림 데이터를 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 그리고 디스크 데이터베이스에 저장된 스트림 데이터 중에서 사용자에 대한 높은 재사용 빈도를 가지는 데이터들을 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에 저장하고 이를 관리한다. 또한, 본 시스템은 메모리 데이터베이스에 저장된 스냅샷 데이터의 높은 데이터 재사용성과 신속한 서비스를 유지하기 위해서 주기적인 메모리 데이터베이스 관리 정책을 수행한다. 본 논문은 기존의 미들웨어에서의 스트림 데이터에 대한 반복적인 요청, 또는 과거 스트림 데이터를 이용한 정책 결정 서비스 요청에 대한 서비스를 제공할 수 없는 문제들을 해결하였다. 그리고 메모리에 저장된 데이터에 대한 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서 사용자에게 지속적으로 다양하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, RFID 태그를 이용해 이동 객체의 위치 및 상태 정보를 제공하는 다양한 RTLS(Real-Time Locating Systems)가 개발됨에 따라 RTLS에서의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위한 표준 명세가 필요하게 되었다. 이에, ISO/IEC에서는 RTLS의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 위해 공간 DSMS(Data Stream Management System)기반 RTLS를 설계 및 구현하였다. 공간 DSMS는 Stanford 대학교에서 개발한 STREAM(STanford stREam datA Manager)을 다양한 공간 연산이 가능하도록 확장한 시스템이다. 공간 DSMS 기반 RTLS는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 공간 DSMS의 CQL(Continuous Query Language)로 변환한다. 마지막으로, 공간 DSMS 기반 RTLS를 사원 위치 관리 서비스에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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