Kim, Jeong Joon;Kang, Jeong Jin;Rothwell, Edward J.;Lee, Ki Young
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제5권2호
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pp.1-4
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2013
With the recent development of the ubiquitous computing technology, there are increasing interest and research in technologies such as sensors and RFID related to information recognition and location positioning in various ubiquitous fields. Especially, RTLS (Real-Time Locating Services) dealing with spatio-temporal data is emerging as a promising technology. For these reasons, the ISO/IEC published RTLS standard specification for compatibility and interoperability in RTLS. Therefore, in this paper, we designed and implemented Spatio-temporal Query Processing Systems for efficiently managing and searching the incoming Spatio-temporal data stream of moving objects. Spatio-temporal Query Processing Systems's spatio-temporal middleware maintains interoperability among heterogeneous devices and guarantees data integrity in query processing through real time processing of unceasing spatio-temporal data streams and two way synchronization of spatio-temporal DBMSs. Web Server uses the SOAP(Simple Object Access Protocol) message between client and server for interoperability and translates client's SOAP message into CQL(Continuous Query Language) of the spatio-temporal middleware.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2488-2511
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2015
Data redundancy has high impact on Wireless Sensor Network's (WSN) performance and reliability. Spatial and temporal similarity is an inherent property of sensory data. By reducing this spatio-temporal data redundancy, substantial amount of nodal energy and bandwidth can be conserved. Most of the data gathering approaches use either temporal correlation or spatial correlation to minimize data redundancy. In Collective Prediction exploiting Spatio Temporal correlation (CoPeST), we exploit both the spatial and temporal correlation between sensory data. In the proposed work, the spatial redundancy of sensor data is reduced by similarity based sub clustering, where closely correlated sensor nodes are represented by a single representative node. The temporal redundancy is reduced by model based prediction approach, where only a subset of sensor data is transmitted and the rest is predicted. The proposed work reduces substantial amount of energy expensive communication, while maintaining the data within user define error threshold. Being a distributed approach, the proposed work is highly scalable. The work achieves up to 65% data reduction in a periodical data gathering system with an error tolerance of 0.6℃ on collected data.
최근 인간 중심의 미래 컴퓨터 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 실현을 위한 기술의 연구 개발이 활발히 진행됨에 따라 시공간 데이타를 다루는 GIS 기술이 대두되고 있다. 또한, 다양한 이기종 환경에서 호환성을 제공하기 위해서 생성된 데이타를 가공하여 사용자에게 원만하게 서비스를 제공하기 위한 미들웨어의 필요성이 증가되고 있다. 이와 같은 미들웨어의 핵심 기술로는 위치 측위 시스템으로부터 끊임없이 연속으로 들어오는 데이타 스트림을 실시간으로 처리하는 기술과 다양한 컴퓨팅 디바이스간의 데이타 동기화를 위한 기술이 요구된다. 하지만, 기존의 데이타 스트림 처리 기술은 비시공간 데이타를 대상으로 개발되었기 때문에 시공간 데이타에 대한 질의 처리가 효율적으로 지원되지 않는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 시공간 DBMS(DataBase Management System)와 서버 시공간MMDBMS (Main Memory DBMS)간의 상호운용성을 제공하기 위한 시공간 미들웨어를 설계 및 구현하였다. 시공간 미들웨어는 끊임없이 연속으로 들어오는 시공간 데이타 스트림을 실시간으로 처리하고 시공간 DBMS간의 양방향 동기화를 지원하여 이기종 장치들간의 호환성을 유지하고 질의 처리를 하는데 있어 데이타의 무결성을 보장한다. 또한, 각 시공간 DBMS와 연결된 세션의 상태를 관리하고, 시공간 미들웨어가 안정적으로 작동될 수 있기 위한 자원 관리 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 논문에서는 시공간 미들웨어를 실시간 위치추적 시스템에 적용해 봄으로써 시공간 미들웨어의 효용성을 입증하였다.
비디오 데이터 자체가 시간적 구조와 공간적 구조로 이루어져 있기 때문에 비디오 데이터에 대한 내용 기반 검색은 두 관계를 중섬으로 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 비디오 데이터 구조가 시간의 흐름에 따라 논리적 계충 구조로 표현 가능하며, 각각의 계층은 각기 시간의 흐름에 따라 시간 관계성을 지닌다는 특성을 반영한 검색 기능을 설계하였다 그리고 비디오 데이터의 시간적 관계를 계승, 캡슐화, 함수 중복 등의 객체 지향 특성을 이용하여 객체 관계 DBMS로 구현하였다 기존의 제한적인 시간 함수가 아닌 본 논문에서 제시한 다양한 비디오 데이터의 시간 관계성에 따른 좀 더 확장되고 다양한 시간 함수를 제공함으로 써, 사용하기 편리한 인터페이스와, 여러 가지 시간 질의어를 제공한다.
We present in this paper a novel mid and long term power load prediction method using temporal pattern mining from AMR (Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.
차세대 무선 인터넷의 킬러 어플리케이션으로 주목받고 있는 위치기반서비스는 시간에 따른 시공간 객체의 위치 및 영역 변화에 대한 분석 기능이 필수적이다. 시공간 데이터베이스 시스템은 대용량 시공간객체의 실시간 위치 정보를 효과적으로 저장하고 빠른 검색을 제공하는 시스템으로 그 필요성이 증가하고 있다. 또한, 시공간 데이터베이스 시스템에서는 시공간 객체의 비공간정보와 공간정보 및 시간정보를 통합 관리할 수 있고, 시간 정보와 관련된 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 시공간 데이터모델에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 시간 흐름에 따라 동적으로 변화하는 시공간 객체 정보들을 현재 시점의 상태와 과거의 변화 과정에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 시공간 데이터 모델을 제안한다. 또한 제안하는 시공간 데이터 모델을 위한 다양한 시공간 연산을 설계하며, 시공간 데이터와 시공간 객체 연산의 무결성을 유지하기 위한 제약조건을 제시한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 교통(u-Transport), 복지(u-Care), 문화(u-Fun), 환경(u-Green), 산업(u-Business), 행정(u-Government), 도시(u-City) 뿐만 아니라 사용자의 위치와 다양한 공간 정보를 제공하는 u-GIS가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 장치에서 시공간 데이타를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있는 모바일 시공간 질의 처리 시스템을 개발하였다. 모바일 시공간 질의 처리 시스템은 OpenGIS "Simple Features Specification for SQL"에서 명시하는 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이타 타입과 시공간 연산자를 제공하고 시공간 데이타 특성을 고려한 산술 연산 코딩 압축 기법을 제공하고 모바일 시공간 질의 처리 시스템과 u-GIS 서버 사이에서 시공간 데이타 수입/수출의 성능 향상을 위한 데이타 캐슁 기능을 지원한다.
Research interests on temporal data have been almost focused on data models. There has been relatively less research in the area of temporal data management. In this paper, we propose two data migration strategies based on time-segmented storage structure: the migration strategy by Time Granularity, the migration strategy by LST-GET. We describe the criterion for data migration and moving process. We simulated the performance of the migration strategy by Time Granularity in order to compare it with non-segmentation method. We compared and analyzed two data migration strategies for temporal data.
시간지원 데이터 모텔은 시간 의미를 데이터 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 데이터 모델이다. 시간지원 데이터 모델은 실세계에서 사건이 발생한 시간인 유효시간을 지원하는 데이터 모델과 데이터가 수록된 시간을 지원하는 거래시간 데이터 모델 그리고 거래시간과 유효시간을 모두 지원하는 이원시간 데이터 모델이 있다. 대부분의 시간지원 데이터 모델은 관계형 모델을 확장하여 시간지원 데이터를 처리할 수 있도록 설계된다. 시간지원 데이터 모델의 두부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 튜플 타임 스탬프와 속성 타임 스탬프의 두 가지 형식이 있다. 본 논문에서는 기존의 데이터 모델에서 시간추가를 위한 기본적인 시간 개념과 시간지원 데이터 모델을 위한 고려사항을 설명하고 시간지원 데이터 모텔을 지원시간에 따라 비교하였다. 또한 유효시간이 지원되는 시간 지원 집계에 적합한 데이터 모델을 제안하고 그 성능을 분석 하였다.
근래의 다양한 데이터베이스 응용 분야 중에는 시간에 따라 변화하는 데이터에 대한 관리와 다양한 형태의 사건 발생적 데이터 처리를 필요로 하는 분야가 적지 않으며 그들을 위한 데이터베이스는 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 요구한다. 그 동안 시간지원 데이터베이스와 능동 데이터베이스에 대해 개별적으로는 많은 연구가 진전되었지만 두 가지 기능을 동시에 지원하는 데이터베이스 시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 이 논문은 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 지원하는 시간지원 데이터베이스 상의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하고 그를 위한 능동적 시간지원 규칙 표현 언어를 함께 제시하였다. 제시된 능동적 시간지원 규칙 모델은 시간지원 데이터베이스의 능동 기능 확장, 능동 규칙에서의 시간속성을 갖는 데이터 접근 사건의 개념과 표현 기법의 정립 및 데이터베이스의 응용 영역 확장 등에 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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