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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 배해영
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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GeoSensor 환경에서 모든 센서들을 하나의 표준 프로토콜로 접근 및 제어하기 위한 Sensor Web Enablement가 제안되었다. Spatial-Sensor Observation Service(Spatial-SOS) 서버는 요청된 센서 데이터와 공간 연산을 함께 제공하기 때문에 응답속도가 느리다. 이는 실시간성이 요구되는 다양한 위치기반 서비스에서 사용자의 의사결정을 지연시키는 문제점을 발생시킬 수 있다.
기존의 Least Recently Used와 Adaptive Replacement Cache와 같은 데이터 캐싱 기법들은 비공간 데이터를 대상으로 연구되어 데이터의 공간적 특성을 고려하지 않았다. 또한 백엔드와 캐시 데이터베이스를 두어 빠른 응답 속도를 보장했던 Janus 기법 연구의 경우 질의의 시간적 특성이 고려되지 않아 시공간 질의를 처리하는 Spatial-SOS 서버에 적합하지 않다.
본 논문은 기존의 연구에서 제안된 Spatial-SOS 서버의 응답 속도를 향상시키며 빠른 시공간 질의 처리를 위한 Spatial-SOS 프로토콜에 최적화된 시공간 캐싱 기법을 제안한다. 공간질의의 특성 상 모든 영역이 아닌 자주 사용하는 특정 영역의 센서 데이터 캐싱을 통해 더욱 빠른 결과를 도출할 수 있다. Spatial-SOS 서버는 빠른 검색을 위해 모든 GeoSensor들을 R-tree로 관리한다. 그리고 Spatial-SOS의 특정 영역에 대한 시간별 센서 데이터 요청이 잦은 특성에 따라 별도의 MBR 캐싱 테이블을 두어 시공간 질의가 자주 사용되는 영역을 시공간 별로 캐싱한다. 클라이언트로부터 공간 연산이 요청되면 해당 영역의 센서 데이터를 타임스탬프와 함께 캐싱 테이블에 등록하고 자동으로 MBR 캐시 테이블을 구성한다. 연산이 요청될 때마다 각 영역에 대한 우선순위 값을 증가시키고 이때 캐싱된 영역의 시공간연산이 요청되면 해당 연산은 디스크 입출력에 따른 지연 없이 즉시 결과를 제공할 수 있다. 이로 인해 실시간성의 요구되는 응용프로그램에서 Spatial-SOS 서버의 응답지연을 최소화하여 다양한 위치기반 서비스에 효율적으로 사용될 수 있다.
성능평가를 통해서 제안 기법은 MBR 캐싱 테이블을 적용했을 때 Spatial-SOS 서버의 히트율과 디스크 I/O 비교 평가를 통하여 제안방법의 우수성을 보인다.
기존의 Least Recently Used와 Adaptive Replacement Cache와 같은 데이터 캐싱 기법들은 비공간 데이터를 대상으로 연구되어 데이터의 공간적 특성을 고려하지 않았다. 또한 백엔드와 캐시 데이터베이스를 두어 빠른 응답 속도를 보장했던 Janus 기법 연구의 경우 질의의 시간적 특성이 고려되지 않아 시공간 질의를 처리하는 Spatial-SOS 서버에 적합하지 않다.
본 논문은 기존의 연구에서 제안된 Spatial-SOS 서버의 응답 속도를 향상시키며 빠른 시공간 질의 처리를 위한 Spatial-SOS 프로토콜에 최적화된 시공간 캐싱 기법을 제안한다. 공간질의의 특성 상 모든 영역이 아닌 자주 사용하는 특정 영역의 센서 데이터 캐싱을 통해 더욱 빠른 결과를 도출할 수 있다. Spatial-SOS 서버는 빠른 검색을 위해 모든 GeoSensor들을 R-tree로 관리한다. 그리고 Spatial-SOS의 특정 영역에 대한 시간별 센서 데이터 요청이 잦은 특성에 따라 별도의 MBR 캐싱 테이블을 두어 시공간 질의가 자주 사용되는 영역을 시공간 별로 캐싱한다. 클라이언트로부터 공간 연산이 요청되면 해당 영역의 센서 데이터를 타임스탬프와 함께 캐싱 테이블에 등록하고 자동으로 MBR 캐시 테이블을 구성한다. 연산이 요청될 때마다 각 영역에 대한 우선순위 값을 증가시키고 이때 캐싱된 영역의 시공간연산이 요청되면 해당 연산은 디스크 입출력에 따른 지연 없이 즉시 결과를 제공할 수 있다. 이로 인해 실시간성의 요구되는 응용프로그램에서 Spatial-SOS 서버의 응답지연을 최소화하여 다양한 위치기반 서비스에 효율적으로 사용될 수 있다.
성능평가를 통해서 제안 기법은 MBR 캐싱 테이블을 적용했을 때 Spatial-SOS 서버의 히트율과 디스크 I/O 비교 평가를 통하여 제안방법의 우수성을 보인다.
목차
1. 서론 12. 관련연구 42.1 기존 SOS의 특징 분석 42.2 공간 연산 지원을 위한 Spatial-SOS Server 62.3 질의 처리 속도 향상을 위한 캐싱 기법 73. Spatial-Sensor Observation Service(Spatial-SOS)의 공간 캐싱 기법 103.1 Spatial-SOS의 공간 질의처리 캐싱 구조 103.2 Spatial-SOS의 공간 질의처리 캐싱 과정 143.3 Spatial-SOS의 공간 질의처리 캐싱의 예 204. 성능 분석 234.1 실험 환경 234.2 성능 평가 245. 결론 및 향후연구 27참고문헌 28
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