• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.59-66
• /
• 2008

GeoSensor 네트워크란 지리공간상에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 특정형태의 센서네트워크 인프라 및 관련 소프트웨어를 의미한다. 그리고 이러한 GeoSensor 네트워크는 데이터스트림과 공간 속성의 데이터를 가진 스트림, 또는 공간 릴레이션과의 조합으로 구현될 수 있다. 하지만, 최근까지 연구된 센서 네트워크 시스템은 공간 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 GeoSensor 네트워크에서 데이터스트림과 공간 데이터가 결합된 형태의 공간 데이터스트림의 정의 및 그들 간의 조인 전략들을 제안한다. 본 논문에서 정의하고 있는 공간 데이터스 트림에는 이동 객체 형태의 동적 공간 데이터스트림과 고정된 형태의 정적 공간 데이터스트림이 있다. 동적공간 데이터스트림은 GPS와 같이 동적으로 이동하는 센서에 의해 전송되는 데이터스트림을 말한다. 반면, 정적 공간 데이터스트림은 일반 센서 형태의 데이터스트림과 이러한 센서들의 위치 값을 가지고 있는 릴레이션과의 조인으로 만들어 진다. 본 논문은 동적 공간 데이터스트림과 정적 공간 데이터스트림의 조인 및 조인 비용을 추정하는 모델을 제안하고 있다. 또한, 실험을 통해 제안하는 비용 모델의 검증 및 조인 전략에 따른 조인 성능을 보이고 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.162-169
• /
• 2009

The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.

• Spatial Information Research
• /
• 제18권1호
• /
• pp.69-76
• /
• 2010

센서로부터 획득되는 데이터 스트림들 중에 특히 이동 객체에 대한 공간 정보를 담은 데이터 스트림은 상황 인지의 여러 응용 분야에 매우 유용하다. 하지만, 실시간으로 공간 스트림을 처리하는 것과 공간 상황 인지를 위한 복잡한 연산 처리 사이에는 중요한 기능적인 격차가 존재하는데, 이는 공간 스트림 처리와 상황 인지를 통합하는데 매우 큰 어려움을 준다. 본 논문에서는, 공간 스트림 처리와 공간 상황 인지 사이에 존재하는 기능적인 격차를 해결하기 위한 공간 데이터 스트림 처리 시스템인 SCONSTREAM(Spatial CONtext STREAm Management)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 불필요한 공간 데이터 스트림을 전처리하고 상황 인지에 용이한 형태로 가공한다. 실험을 통해, 본 시스템이 공간 스트림 처리와 공간 상황 인지 사이에 존재하는 기능적인 격차를 해소할 수 있음을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.2713-2719
• /
• 2012

위치를 기반으로 하는 서비스가 다양해짐에 따라 고가용성과 고확장성을 제공하기 위한 분산 데이터 스트림 처리 기법에 대한 연구가 널리 수행되고 있다. 기존 연구는 분산된 노드들에서 부하의 균형을 유지하기 위해 공간 데이터 스트림의 지리적인 특성을 고려하지 않고 있어 공간적으로 인접한 연산을 수행함에 있어 전체 시스템의 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위해 공간 영역의 겹침을 고려한 연산배치 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 인접한 공간 영역을 대상으로 하는 연산을 효율적으로 분리하기 위해 질의 영역이 겹치는 부분의 연산을 우선적으로 동일 노드에 분배하여 중복 영역에 대한 공유의 최대화를 보장한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.8370-8377
• /
• 2015

공간 데이터 스트림 관리 시스템에 실시간으로 입력되는 공간 데이터 스트림은 제한된 주기억장치의 용량을 초과할 수 있으므로 부하를 제한할 필요가 있다. 그러나 기존의 연구에서는 부하 제한을 위해 공간 데이터 스트림을 생성하는 데이터 소스의 특성이나 입력 변화, 그리고 공간 데이터 이용 정도를 효율적으로 적용하지 못함으로써 질의 처리의 정확도와 성능을 감소시키는 문제를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 공간 데이터 스트림 질의 관리 시스템에서 발생할 수 있는 부하를 제한하고 공간 질의 처리의 성능과 정확도를 높이기 위한 다단계 부하제한 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 먼저 데이터를 수집하는 단계에서 데이터의 수량과 입력 빈도 변화를 이용하여 부하를 제한하고, 과부하 발생시 공간 이용도에 따라 질의 참여 확률이 낮은 데이터를 대상으로 추가적인 부하제한을 수행한다. 실험 결과에서 제안 기법은 기존 부하제한 기법에 비해 11% 이상의 부하 제한 발생 빈도를 감소시키면서 입력 데이터 스트림의 증가와 질의 영역에 증가에 따른 질의 처리 결과의 정확도는 0.04% 이상의 우위를 보였다. 또한, 질의 처리 성능에서도 기존 기법에 비해 3% 이상의 향상을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.2158-2164
• /
• 2015

u-GIS 환경에서는 실시간으로 유입되는 공간 데이터 스트림으로 인해 발생되는 부하를 제한하기 위한 연구가 계속되고 있다. 그러나 기존의 비공간 데이터 기반의 부하 제한 기법은 공간 데이터의 특성을 고려하지 않아 공간 질의 처리의 정확도를 감소시킨다. 또한, 공간 데이터 기반의 부하 제한 기법도 공간 데이터 스트림의 입력 빈도 변화와 공간 데이터의 밀집도를 반영하지 않아 질의 처리 정확도와 질의 처리 성능이 저하되는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 u-GIS 환경에서 부하 발생 빈도를 최소화하고 연속 질의 처리 성능과 정확도를 향상시키기 위해 공간 데이터의 밀집도와 공간데이터스트림의 입력 변화량을 이용하여 동적으로 부하를 제한하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부하제한 요구시 공간 이용도에 따라 질의에 참여할 확률이 낮은 데이터를 샘플링함으로써 연속 질의 처리 결과의 정확도와 질의 처리 속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.45-57
• /
• 2007

최근 센서 장치의 발달은 무선 센서 네트워크와 같은 진보된 기술에 대한 연구를 가속화시켰다. 뿐만 아니라, GPS(Global Positioning System) 기능을 보유한 공간 센서는 공간 정보와 비공간 정보를 동시에 사용하는 유비쿼터스 시대를 이끌어가고 있다. 이러한 새로운 시대에 있어서, 공간 센서 데이타에 대한 실시간 처리 시스템은 필수적이다. 이 때문에, DSMS(Data Stream Management System)라 불리는 새로운 개념의 데이타 처리 시스템이 많은 연구자들에 의해 연구되고 있다. 그러나 대부분의 DSMS들이 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 함수를 지원하지 않기 때문에 유비쿼터스 컴퓨팅에 적합하지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 STREAM(STanford stREam datA Manager)을 확장한 공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 즉, Geometry 타입과 공간 함수를 공간 센서 데이타 처리를 위해 추가하였고, 또한 시스템에서 공유되는 공간 객체를 효율적으로 관리하기 위한 공간 객체 관리자를 추가하였다. 특히, 상호운용성을 위하여 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 제시한 Simple Features Specification for SQL을 구현하였고, GEOS(Geometry Engine Open Source)의 알고리즘을 본 시스템에 적용하였다.

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

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.5156-5161
• /
• 2013

분산 공간 데이터 스트림 처리에서는 분산 노드의 활용도를 높이고 고장이 발생한 경우 신속하게 시스템을 복구하기 위해 하위 노드에서 처리된 튜플에 대해 상위 노드로 데이터를 백업한다. 그러나 데이터의 유입량이 증가하고 노드의 연산 결과를 다수의 하위 노드들과 공유할 때 튜플 처리가 지연되면 상위 노드의 삭제 지연으로 인해 백업 데이터의 손실을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드들의 데이터 유입량과 하위 노드의 연산 처리율을 분석하고 적응적 업스트림 백업 방법을 적용하여 노드의 평균 부하율을 감소시키고, 노드 연산 결과의 공유에 따른 데이터 손실을 최소화하는 방법을 제안한다. 그리고 실험에서는 제안 기법을 통해 데이터 손실을 방지하고, 노드 모니터링에 소요되는 CPU 사용률을 평균 20% 감소시키는 결과를 나타낸다.

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