RFID 스트리밍 데이터 처리를 위한 연속 질의의 변환 기법

Abstract

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 middleware systems collect and filter the RFID streaming data gathered continuously by numerous readers in order to process requests from applications. These requests are called continuous queries because they are kept on executing during certain periods. To enhance the performance of the middleware, it is required to build an index to process the continuous queries efficiently. Several approaches of building an index on not data records but queries, called Query Index, are proposed and widely used for evaluating continuous queries over streaming data. The EPCglobal proposed an Event Cycle Specification (ECSpec) model, which is a standard query interface for RFID applications. Continuous queries based on ECSpec consist of a large number of segments for representing the query conditions. The problem with using any of the existing query indexes on these continuous queries is that it takes a long time to build the index because it is necessary to insert a large number of segments into the index. To solve this problem, we propose an Aggregate Transformation that converts a group of segments into a compressed data which is representative of the segments. We compare the performance of a transformed index with the existing query indexes.