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유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타의 효율적인 처리를 위한 인덱스
김동오,강홍구,홍동숙,한기준,Kim, Dong-Oh,Kang, Hong-Koo,Hong, Dong-Suk,Han, Ki-Joon 한국공간정보시스템학회 2006 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.8 No.3
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술의 급속한 발전으로 센서가 여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 일반적으로, 유비쿼터스 센서 네트워크에서 각 센서 노드로부터 센싱되는 데이타는 검색의 효율성을 위해 중앙 서버에 저장된다. 이러한 환경에서 센싱된 데이타의 갱신 비용을 줄이기 위한 갱신지연 등으로 인해 중앙 서버에 불확실한 데이타가 저장되며, 이로 인해 질의 처리 시 잘못된 결과를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타 처리 방법에 대해서 살펴보고, 불확실한 데이타를 효율적으로 처리하기 위한 인덱스를 제시한다. 이 인덱스는 불확실한 데이타가 실제 존재할 가능성이 있는 영역인 불확실성 영역 내에서 갱신을 지연시킴으로써 갱신 비용을 감소시킨다. 특히, 갱신 지연은 특정 갱신 영역 내에서만 수행되도록 제한함으로써 갱신 지연으로 인해 검색의 정확성이 감소되는 문제를 해결한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 이 인덱스의 성능을 분석하여 우수성을 입증한다. With the rapid development of technologies related to Ubiquitous Sensor Network (USN), sensors are being utilized in various application areas. In general, the data sensed by each sensor node on ubiquitous sensor networks are stored into the central server for efficient search. Because update is delayed to reduce the cost of update in this environment, uncertain data can be stored in the central server. In addition, Uncertain data make query processing produce wrong results in the central server. Thus, this paper examines how to process uncertain data in ubiquitous sensor networks and suggests a new index for efficient processing of uncertain data. The index reduces the cost of update by delaying update in uncertainty areas. Uncertainty areas are areas where uncertain data are likely to exist. In addition, it solves the problem of low accuracy in search resulting from update delay by delaying update only for specific update areas. Lastly, we analyze the performance of the index and prove the superiority of its performance by comparing its performance evaluation.
김동오,주성완,장인성,한기준,Kim, Dong-Oh,Ju, Sung-Wan,Jang, In-Sung,Han, Ki-Joon 한국공간정보학회 2005 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.7 No.1
최근 이동 객체의 위치 데이타를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 또한, 이동 객체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이러한 서비스를 지원하기 위해서는 이동 객체의 위치 데이타를 효과적으로 저장할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 시스템은 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이타가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이타 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 질의를 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 해쉬 기법, 클러스터링 기법, 시간 질의 검색 기법을 제시하였다. 그리고, 대용량의 이동 객체 위치 데이타를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 시공간 질의 기능과 불확실한 과거 위치 데이타 처리 기능을 제공하는 디스크 기반의 대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 SQL-Server과 성능 비교한 결과 이동 객체 저장 성능은 약 5% 증가하였으며, 이동 객체 검색성능은 약 300% 증가하였다. Recently, the wireless positioning techniques and mobile computing techniques were developed with rapidly to use location data of moving objects. Also, the demand for LBS(Location Based Services) which uses location data of moving objects is increasing rapidly. In order to support various LBS, a system that can store and retrieve location data of moving objects efficiently is required necessarily. The more the number of moving objects is numerous and the more periodical sampling of locations is frequent, the more location data of moving objects become very large. Hence the system should be able to efficiently manage mass location data, support various spatio-temporal queries for LBS, and solve the uncertainty problem of moving objects. Therefore, in this paper, we presented a hash technique, a clustering technique and a trajectory search technique to manage location data of moving objects efficiently And, we have developed a Mass Moving Object Location Data Management System, which is a disk-based system, that can store and retrieve location data of mass moving objects efficiently and support the query for spatio-temporal data and the past location data with uncertainty. By analying the performance of the Mass Moving Object Locations Management system and the SQL-Server, we can find that the performance of our system for storing and retrieving location data of moving objects was about 5% and 300% better than the SQL-Server, repectively.
김동오 ( Dong-oh Kim ),차명훈 ( Myung-hoon Cha ),김홍연 ( Hong-yeon Kim ),김영균 ( Young-kyun Kim ),김성엽 ( Sung Yub Kim ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
다양한 응용 분야에서 대량의 데이타 저장이 빈번해 짐에 따라 분산 파일 시스템에 대한 효용성이 커지고 있으며,이로 인해 수많은 분산 파일 시스템이 개발되고 있다. 이러한,분산 파일 시스템의 효율성을 검증할 수 있는 방법에 대한 필요성이 커지고 있다. 또한,SSD와 같은 우수한 성능을 가지는 장치를 사용하는 분산 파일 시스템에서는 SSD와 같은 장치의 효율성을 보기 위한 복잡한 워크로드를 생성 하여 시험할 수 있어야 한다. 하지만 기존의 입출력 시험 도구에서는 복잡한 상황을 시험하는 것이 매우 어렵다. 따라서,본 논문에서는 필요에 따라 파일의 분포에 따라 다른 입출력 패턴을 가지는 여러 부하 상황을 생성이 가능하며,웹을 통해 손쉽게 시험할 수 있는 분산 파일 시스템을 위한 웹기반 워크로드 생성기를 개발하였다.
유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타의 효율적 검색을 위한 그룹화 기법
김동오(Dong-Oh Kim),홍동숙(Dong-Suk Hong),한기준(Ki-Joon Han) 대한공간정보학회 2007 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2007 No.6
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술이 급속히 발전하고 센서가 여러 분야에서 활용됨에 따라 센싱되는 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타는 계통적 오차와 측정 방법의 부적합 등으로 인한 불확실성을 가지며, 또한 센싱하는 환경 및 제약으로 인해 데이타가 유사하거나 반복되는 제한성을 가진다. 그러나 기존의 연구들은 센싱되는 데이타의 이러한 특성을 고려하지 못함으로 인해 검색이 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 불확실한 데이타를 고려한 기존의 인덱스를 확장하여 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타 중 제한성을 가지는 데이타를 그룹화함으로써 효율적인 검색을 지원하는 그룹화 기법을 제시한다. 본 논문은 센싱된 데이타를 그룹화하는 기법으로써 처음에 그룹으로 설정된 영역을 이용해 그룹화하는 최초 그룹화 기법, 한 그룹 내에 최대한 많은 데이타를 그룹화하는 최적 그룹화 기법 센싱된 데이타를 최대한 근접하게 그룹화하는 최근접 그룹화 기법을 제시한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 본 논문에서 제시한 그룹화 기법을 이용한 인덱스에 대한 검색 성능의 우수성을 입증한다.