KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
The spationtemporal databases support a historical informations as well as spatial managements for various kinds of objects in the real world, and can be efficiently used in many applications such as geographic information system, urban plan system, car navigation system. However it is difficult to represent efficiently historical operations with conventional database query language for spatial objects. In terms of cost for query processing, it also degenerates performance of query processing because of syntactic limitations which is innate in conventional query representation. So in this paper, we introduce a new query language, entitled as STQL, which has been extended on the basis of the most popular relational database query language SQL. And we implement as well as evaluate a spationtemporal query processing system that get a query written by STQL and then process it in a main memory.
시간지원 데이터베이스는 유효시간과 거래시간을 통해 객체에 대한 효율적인 이력관리를 제공한다. 유효시간은 현실세계에서 객체에 발생한 시간을 의미하며, 거래시간은 객체가 데이터베이스에서 정의된 연산 뿐만 아니라 사용자 질의에 내포된 이력정보에 관련된 연산을 처리할 수 있도록 확장되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 시간지원 질의언어인 TQuel(temporal query language)을 대상으로 하는 이전에 제안된 시간지원 질의 처리 시스템에 대하여 시간지원 구문분석과 시간지원 의미분석, 그리고 시간지원 코드 생성 및 시간지원 실행기 등의 기본적인 요소를 기반으로 거래시간 관리, 시간지원 집계, 시간지원 뷰, 그리고 시간지원 죠인 및 최적화 기능을 추가로 설계 구현하고, 그 처리과정을 예를 들어 설명한다.
시공간 데이터베이스는 현실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력 정보를 동시에 제공함으로써 지리정보시스템, 도시계획시스템, 자동주행시스템 등과 같이 다양한 응용분야에서 사용된다. 지금까지 시공간 데이터베이스 모델에 관한 기본적인 연구가 진행되었으나, 시공간 데이터베이스 질의 언어에 대한 연구는 매우 미비한 상태이다. 따라서 이 논문에서는 먼저 시공간 객체를 데이터베이스화하기 위한 모델을 살펴보고, 시공간 질의언어가 제공하는 기능들을 정리한다. 또한 관계형 질의 언어인 SQL을 기반으로 효율적인 이력 정보와 공간 관리기능을 제공하는 시공간 데이터베이스 질의언어인 STQL을 제안하며, 제안된 질의언어의 시공간 질의 연산 수행을 보인다.
유비쿼터스 시대의 텔레매틱스 데이터 관리는 자동차의 위치나 속도, 엔진의 속도, 타이어의 상태, 운전자의 관심사항 등의 실시간으로 유입되는 스트림 데이터에 대한 질의를 처리하는데 있다. 본 논문에서는 기존의 스트림 DBMS의 질의처리 연구현황을 비교 분석하고, 스트림 DBMS에서 다뤄야 하는 모든 유형의 질의를 질의 전처리기를 사용하여 하나의 통합된 시스템에서 처리할 수 있는 통합 하이브리드 모델을 제안한다. 최근 각종 장치의 가격은 하락하는 반면, 성능은 수직 상승함에 따라 DB와 큐등을 위한 공간을 추가함으로써 최대의 병렬성을 보장받을 수 있다. 그 결과 제안된 하이브리드 모델에서는 다양한 유형의 스트림 DBMS 질의들을 단일 시스템 내에서 일괄적이며 효율적으로 처리하여 시스템 성능 향상을 기대 할 수 있다.
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.
시공간 데이터베이스의 영역에는 그게 이동객체를 다루는 시계열 데이터베이스 영역과 이력객체를 다루는 서열 데이터베이스 영역으로 나뉜다. 최근에는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 선택도 추정 연구가 활발히 진행되었으나, 기존 연구는 주로 시계열 데이터베이스의 선택도 추정에 의한 질의 최적화에 중점을 두었고 서열 데이터베이스에 대한 질의 최적화 연구는 전무하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 T-Minskew 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 선택도 추정 기법을 제안한다. 또한 임계치 기법을 이용한 효과적인 히스토그램 유지 기법을 제안한다.
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.
무선 센서 네트워크는 공간상에 분포되어 거의 무제한적이고, 연속적으로 데이터를 발생시키며, 주로 샘플링이나 시놉시스 등을 이용하여 수집되는 데이터를 저장한다. 그러나 이러한 방법은 원시 데이터의 정확한 저장 및 장기간 수집된 이력 데이터로부터의 분석을 요구하는 응용환경에는 적합하지 않다. 따라서 이 논문에서는 센서로부터 수집된 데이터를 손실 없이 저장하는 동시에 시간에 따라 누적되는 센서 데이터의 이력을 효율적으로 관리할 수 있는 저장 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 센서의 측정값이 변경된 시점을 기준으로 동일한 값이 지속된 기간을 Time-segment와 Time- point로 저장한다. 이러한 방법은 센서의 모든 측정값을 정확하게 저장할 수 있고, 특정 시간에 걸쳐 중복되는 데이터들을 하나의 튜플에 저장하기 때문에 장기간 동안 수집된 데이터를 메모리에서 유지할 수 있다.
스트림 데이터들은 매우 용량이 크며, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고 시간을 가진다. 이러한 시스템의 질의는 최신의 값을 검색하는 현재질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 슬라이딩 윈도우 질의 등이 있다. 이 논문에서는 소규모 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 스트림 데이터들을 효율적으로 관리하는 기법을 제안하고자한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 질의를 포함한 다양한 질의를 수용하는 질의 모델을 제안한다. 제안한 기법들을 원자로 안전 운전원 모듈에 적용하여 그 유용성을 검증하고자 한다. 운전원 모듈(COM)은 QNX 운영체제를 기반으로 하며, 파일 데이터베이스는 QNX COM의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버젼과 버퍼링 등의 방법을 도입한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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