Massive event stream brings us great challenges in its volume, velocity, variety, value and veracity. Picking up some valuable information from it often faces with long detection time, high memory consumption and low detection efficiency. Aiming to solve the problems above, an efficient complex event detection method based on NFA_HTS (Nondeterministic Finite Automaton_Hash Table Structure) is proposed in this paper. The achievement of this paper lies that we successfully use NFA_HTS to realize the detection of complex event from massive RFID event stream. Specially, in our scheme, after using NFA to capture the related RFID primitive events, we use HTS to store and process the large matched results, as a result, our scheme can effectively solve the problems above existed in current methods by reducing lots of search, storage and computation operations on the basis of taking advantage of the quick classification and storage technologies of hash table structure. The simulation results show that our proposed NFA_HTS scheme in this paper outperforms some general processing methods in reducing detection time, lowering memory consumption and improving event throughput.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4307-4325
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2016
With the aim of solving the problems of long processing times, high memory consumption and low event throughput in the current processing approaches in out-of-order RFID event streams, an efficient complex event processing method based on INFA-HTS (Improved Nondeterministic Finite Automaton-Hash Table Structure) is presented in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we use INFA and HTS to successfully realize the detection of complex events for out-of-order RFID event streams. Specifically, in our scheme, to detect the disorder of out-of-order event streams, we expand the traditional NFA model into a new INFA model to capture the related RFID primitive events from the out-of-order event stream. To high-efficiently manage the large intermediate capturing results, we use the HTS to store and process them. As a result, these problems in the existing methods can be effectively solved by our scheme. The simulation results of our experiments show that our proposed method in this paper outperforms some of the current general processing approaches used to process out-of-order RFID event streams.
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.
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.
RFID 미들웨어 시스템은 애플리케이션의 질의를 처리하기 위해서 다수의 RFID 판독기에 의해 지속적으로 인식되는 RFID 스트리밍 데이터를 수집 및 정제한다. 이러한 질의들은 미들웨어에서 일정기간 동안 수행되기 때문에 연속 질의라고 불린다. 미들웨어의 성능을 개선하기 위해서는, 이러한 연속 질의를 효과적으로 처리하기 위한 색인이 필수적이다. 최근, 데이터가 아닌 질의를 기반으로 색인을 구축하는 질의 색인 기법들이 제안되었으며 이러한 기법들은 이동체 위치 스트리밍 데이터 혹은 센서 스트리밍 데이터에 대하여 연속 질의를 처리하는 환경에서 향상된 성능을 보여준다. EPCglobal은 RFID 애플리케이션을 위한 표준 질의 인터페이스인 Event Cycle Specification (ECSpec)을 제안하였다. ECSpec 기반의 연속 질의는 질의의 조건을 대상 도메인 공간에 표현하면 다수의 세그먼트로 표현되는 특징이 있다. 이러한 RFID 질의 색인의 데이터에 대하여 기존의 질의 색인을 사용하면 다수의 데이터를 삽입해야 하기 때문에 색인을 구축 및 유지하기 위한 비용이 커지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 이 논문에서는 다수의 세그먼트를 새로운 변환공간으로 표현하고 이것을 결집하여 단일 데이터로써 표현하는 결집 변환(Aggregate Transformation) 기법을 제안한다. 또한, 기존 질의 색인과 변환 기법을 적용한 색인의 성능을 비교한다.
RFID 기술 표준화를 추진하고 있는 EPCglobal의 ALE(Application Level Event)는 응용 애플리케이션과 RFID 미들웨어 사이의 인터페이스로서 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 정의하고 있다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세이며, ECReports는 ECSpec이 제시한 조건에 적합한 결과를 보고하기 위한 것이다. ECSpec은 애플리케이션이 미들웨어에 등록하는 이벤트 여과를 위한 명세로서 일정 시간 동안 반복적으로 수행되는 연속질의(continuous query)와 유사한 특성을 가진다. ECSpec을 연속질의로 변환할 때 해당 질의가 가지는 술어(Predicate)는 매우 긴 길이를 가지는 간격이 된다. 기존 질의색인들은 긴 간격 데이타에 의해 삽입과 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 ECSpec을 연속질의의 형태로 변환하고 해당 질의가 가지는 술어인 2차원 간격의 특성을 반영한 새로운 질의 색인 구조로써 TLC-Index를 제안한다. 색인 구조는 그리드 방식의 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조와 선분 모양의 가상 분할 구조를 병행하는 하이브리드 구조이다. TLC-index는 긴 간격을 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조로 분할 삽입함으로써 저장 공간의 소모를 줄이고 삽입 성능을 향상 시킨다. 또한 짧은 간격들을 짧은 길이를 가지는 가상 분할 구조들로 분할 삽입함으로써 그리드 방식이 가질 수 있는 부분적 겹침을 제거하여 검색 성능을 향상시킨다.
센서 태그의 데이터는 태그 정보와 센싱 정보를 동시에 가지며 미들웨어 또는 상위 레벨에서의 필터링 및 가공이 필요하다는 특정을 가지고 있다. 기존의 필터링 알고리즘에서는 태그데이터와 센서 데이터를 각각 필터링하는 알고리즘이 주로 제안되었다. 그러나 센서 태그의 사용 요구는 점차 증가하고 있으며, 사용요구에 적합한 필터링을 위해서는 센싱 데이터와 RFID 데이터를 통합 처리할 수 있는 새로운 필터링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 필터링 알고리즘에서는 각 태그의 시간 축에 대한 필터링만을 고려하는 것이 아니라 공간적으로 근접한 태그의 데이터도 함께 고려하여 필터링하여 오류 및 이벤트 검출의 정확성을 향상시키고 데이터의 대표값 저장으로 데이터 저장에 필요한 비용을 감소시킬 수 있다.
In recent years, there is a remarkable progress in ICTs (Information and Communication Technologies), and then many attempts to apply ICTs to other industries are being made. In the field of disaster managements, ICTs such as RFID (Radio Frequency IDentification) and USN (Ubiquitous Sensor Network) are used to provide safe environments. Actually, various types of early warning systems using USN are now widely used to monitor natural disasters such as floods, landslides and earthquakes, and also to detect human-caused disasters such as fires, explosions and collapses. These early warning systems issue alarms rapidly when a disaster is detected or an event exceeds prescribed thresholds, and furthermore deliver alarm messages to disaster managers and citizens. In general, these systems consist of a number of various sensors and measure real-time stream data, which requires an efficient and rapid data processing technique. In this study, an event-driven architecture (EDA) is presented to collect event effectively and to provide an alert rapidly. A publish/subscribe event processing method to process simple event is introduced. Additionally, a complex event processing (CEP) technique is introduced to process complex data from various sensors and to provide prompt and reasonable decision supports when many disasters happen simultaneously. A basic concept of CEP technique is presented and the advantages of the technique in disaster management are also discussed. Then, how the main processing methods of CEP such as aggregation, correlation, and filtering can be applied to disaster management is considered. Finally, an example of flood forecasting and early alarm system in which CEP is incorporated is presented It is found that the CEP based on the EDA will provide an efficient early warning method when disaster happens.
이절적인 하드웨어 플랫폼, 네트워킹, 프로토콜, 미들웨어 등 다양한 기술들이 존재하는 홈 네트워크에서 OSGi는 로컬 네트워크에서 상호 호환성을 보장하고, 각 하드웨어에서 관리되는 서비스들의 배포 및 공유에 대한 플랫폼을 제공한다. 하지만 현재 OSGi를 이용한 홈 네트워크에서는 단순한 제어와 이벤트성 데이터 처리에 대한 고려만 있을 뿐, RFID/USN 센서 등을 이용한 실시간 데이터스트림 처리에 대한 고려가 충분치 않다. 따라서 OSGi를 이용한 홈 네트워크 환경에서 개발자로 하여금 실시간 데이터스트림 생성 장치를 효과적으로 활용하여 OSGi 응용을 개발할 수 있도록 하기 위한 아키텍처 및 API 제공 방법 등에 관한 연구가 필요하다. 본 논문은 OSGi 프레임워크로 제공되는 다양한 형태의 실시간 데이터스트림을 필터링, 그룹핑, 그리고 카운팅 등 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다.
In this paper, the study focus on continuous query in EPC Information Services(EPCIS) middleware which is a component of RFID system. We can consider EPCIS as a data stream system with a repository. In our work continuous query is implemented in two query execution model. One is standing query model another is traditional query execution model in which continuous query run over database periodically. Furthermore a balance strategy is presented. It is used to determine which continuous query implementation model is suitable for the query. Finally we conclude our work and issue some research topic for future work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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