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센서 네트워크의 데이터 스트림 마이닝을 위한 온톨로지 기반의 전처리 기법
Ontology based Preprocessing Scheme for Mining Data Streams from Sensor Networks 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.15 no.3, 2009년, pp.67 - 80  

정재은 (영남대학교 컴퓨터공학과)

초록
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다양한 센서의 개발과 센서 네트워크 구축으로 인해 특정 공간의 환경 데이터를 수집할 수 있다. 보다 유용한 정보 및 지식의 발견을 위하여 데이터 마이닝(Data mining) 기법이 활용되는 연구들이 소개되었다. 본 연구에서는 이와 같은 데이터 마이닝 기법의 효율성 증대를 위하여 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림의 전처리 과정(Preprocessing)을 수행하고자 한다. 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 i) 세션확인(Session identification)과 ii) 오류검증(Error detection) 문제를 해결하고자 한다. 특히, 이를 위해 각센서 장비로부터 수집되는 데이터의 의미(Semantics)를 표현하고 있는 온톨로지(Ontology)를 적용한다. 본 연구 결과의 성능 평가를 위하여 센서 네트워크 테스팅 환경을 교내에 설치하였으며 30여일 동안 수집된 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 실행하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

By a number of sensors and sensor networks, we can collect environmental information from a certain sensor space. To discover more useful information and knowledge, we want to employ data mining methodologies to sensor data stream from such sensor spaces. In this paper, we present a novel data prepr...

주제어

#Ontology   #Sensor networks   #Knowledge discovery   #Stream Mining  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 센서 스트림 데이터로부터 빈발 순차 패턴(Frequent sequential pattern)의 발견(Agrawal and Srikant, 1995)에 초점을 맞추고자 한다. 빈발 순차 패턴은 특정 데이터들의 순서를 고려하면서 자주 발생되는 패턴을 일컫는다.
  • 즉, 우리 주변의 다양한 환경 정보를 손쉽게 수집할 수 있음을 예상할 수 있다. 본 연구에서는 전통적인 데이터 마이닝 기법이 효과적으로 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림에 적용되게 하기 위한 온톨로지 기반의 데이터 전처리 과정(Preprocessing)을 제안하고 평가하였다.
  • 본 연구의 목적은 이와 같은 이질적인(Heterogeneous) 센서 네트워크 환경들 간의 정보 공유를 통하여 정보 융합 컴퓨팅(Information fusion computing) 플랫폼을 설계하고 개발하고자 한다. 센서 네트워크의 각 센서 노드(Node)들을 통해 수집되는 센서 신호(Sensor signal)는 온톨로지를 통해 정확한 의미를 추론할 수 있으며, 사용자들에게 보다 효과 적인 상황 인식 기반의 서비스(Context-aware service) 를 제공할 수 있게 된다.
  • 이와 같은 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 온톨로지를 이용한 의미 유사도의 분포(SS distribution) 정보를 적용하는 세션화 기법을 제안한다. 이 방법을 위해서는 슬라이딩 윈도우(Sliding window, W)를 사용하는데, 윈도우의 크기는 |W| = w로 표기한다.
  • 본 장에서는 온톨로지 기반 센서 공간에서 수집 되는 센서 스트림의 전처리 과정을 설명하기 위한 주요 배경 지식으로 i) 온톨로지 기반 센서 네트워크와 ii) 스트림 데이터 마이닝 기술들을 설명한다. 이와 더불어, 본 연구와 유사한 기존 연구들을 소개하고자 한다.
  • 특히, 이와 같이 구축된 온톨로지는 owl:import를 이용하여 기존에 개발되어 있는 다양한 유비쿼터스 온톨로지를 재사용하여 확장하여 사용하고자 한다. 센서 데이터의 시맨틱 어노테이션를 수행함으로서 우리는 RDF 스트림을 구할 수 있게 될 것이다.

가설 설정

  • 1) 첫 번째 단계는 센서 공간들간의 정보 공유이다. 센서 노드들을 통해 수집된 데이터는 해당 센서 공간의 게이트웨이(Gateway)를 통해서로 공유된다.
  • H 1-1：의미 유사도 평균이 기준값(τμ) 이하 일때, RDF 센서 스트림은 새로운 세션을 시작함을 의미한다.
  • H 1-2：의미 유사도 표준 편차가 기준값(τσ) 이상 일 때, RDF 센서 스트림은 새로운 세션을 시작함을 의미한다.
  • H 2-1：의미 유사도 평균이 상승에서 하강으로 변할 때, RDF 센서 스트림은 새로운 세션을 시작함을 의미한다.
  • H 2-2：의미 유사도 표준 편차가 하강에서 상승으로 변할 때, RDF 센서 스트림은 새로운 세션을 시작함을 의미한다.
  • ：세션화 과정이 없다. 즉, 단순히 각각의 스트림 데이터들이 항상 유일한 상황의 의미로만 이루어져있다고 가정하는 방법이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
본 연구에서 제안하는 플랫폼에서의 지능형 서비스 제공은 어떤 단계로 이루어져있는가? 1) 첫 번째 단계는 센서 공간들간의 정보 공유이다. 센서 노드들을 통해 수집된 데이터는 해당 센서 공간의 게이트웨이(Gateway)를 통해서로 공유된다. <그림 1>과 같이 센서 공간 S1은 특정 사용자 Uk에게 서비스를 제공하기 위해 제안하는 정보 융합 플랫폼을 통해 S2와 S3들이 저장하고 있는 해당 사용자에 대한 추가 정보를 전송 받을 수 있다. 2) 두 번째 단계는 플랫폼 내에서의 지능형 서비스 제공을 위한 적절한 데이터마이닝(Data mining) 알고리즘을 적용을 통한 유용한 패턴의 발견이다. 예를 들어, 지질 정보, 교통량(Traffic) 정보, 날씨 정보의 결합을 통한 세 가지 센서 웹 환경의 정보 융합이 될 수 있을 것이며, 충분한 데이터의 수집이 있다면 교통량(Traffic) 정보와 날씨 정보 간의 효과적인 관계를 추론해 내기 위한 통계학적 데이터 마이닝 방법론을 적용할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅이란 무엇인가? 유비쿼터스(Ubiquitous) 컴퓨팅은 “언제 어디서나” 사용자들의 상황(Context)를 정확하게 인식함으로써 그들에게 시기적절한 정보 및 서비스를 제공할 수 있는 지능형 기술 및 시스템을 일컫는다. 이 개념은 80년대 후반에 Mark Weiser에 의해 소개된 이후, 다양한 기술 개발이 진행되어오고 있으며 우리 사회와 삶에 많은 변화를 있다(Weiser et al.
본 연구에서 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 어떤 문제를 해결하는가? 본 연구에서는 이와 같은 데이터 마이닝 기법의 효율성 증대를 위하여 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림의 전처리 과정(Preprocessing)을 수행하고자 한다. 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 i) 세션확인(Session identification)과 ii) 오류검증(Error detection) 문제를 해결하고자 한다. 특히, 이를 위해 각센서 장비로부터 수집되는 데이터의 의미(Semantics)를 표현하고 있는 온톨로지(Ontology)를 적용한다.
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참고문헌 (17)

  1. Agrawal, R. and Srikant, R., "Mining Sequential Patterns", In P. S. Yu and A. S. P. Chen, editors, Proceedings of the 11th International Conference on Data Engineering, Taipei, Taiwan, 1995, 3-14. 

  2. Chen, H., F. Perich, T. Finin, and Joshi, A., "SOUPA: Standard Ontology for Ubiquitous and Pervasive Applications", In Proceedings of the 1st Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems : Networking and Services(Mobiquitous 2004), Boston, Massachusetts, USA, August(2004), 22-26. 

  3. Culler, D., D. Estrin, and M. Srivastava, "Overview of Sensor Networks", Computer, Vol.37, No.8(2004), 41-49. 

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  4. Eagle, N. and A. Pentland, "Reality Mining: Sensing Complex Social Systems", Personal and Ubiquitous Computing, Vol.10, No.4(2006), 255-268. 

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  5. Eid, M., R. Liscano, and A. Saddik, "A Universal Ontology for Sensor Networks Data", In Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications, Ostuni, Italy, June(2007), 27-29. 

  6. Estrin, D., D. Culler, K. Pister, and G. Sukhatme, "Connecting the Physical World with Pervasive Networks", IEEE Pervasive Computing, Vol.1, No.1(2002), 59-69. 

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  7. Fox, M. S., "The TOVE Project Towards a Common-Sense Model of the Enterprise", In F. Belli and F. J. Radermacher, editors, Proceedings of the 5th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems (IEA/AIE-92), Paderborn, Germany, June 9-12, 1992, Lecture Notes in Computer Science, Vol.604, 25-24. 

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  9. Jung, J. J., "Semantic preprocessing of web request streams for web usage mining", Journal of Universal Computer Science, Vol.11, No.8(2005), 1383-1396. 

  10. Jung, J. J., "Exploiting Semantic Annotation to Supporting User Browsing on the Web", Knowledge-Based Systems, Vol.20, No.4(2007), 373-381. 

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  11. Jung, J. J., "Contextualized mobile recommendation service based on interactive social network discovered from mobile users", Expert Systems with Applications, Vol.36, No.9(2009), 11950-11956. 

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  12. Lim, H. B., Y. M. Teo, P. Mukherjee, V. T. Lam, W. F. Wong, and S. See, "Sensor Grid : Integration of Wireless Sensor Networks and the Grid", In Proceedings of the 2005 IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN'05), Sydney, Australia, 2005. 

  13. Sheth, A., C. Henson, and S. S. Sahoo, "Semantic Sensor Web", IEEE Internet Computing, Vol.12, No.4(2008), 78-83. 

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  15. Storey, M.-A., M. Musen, J. Silva, C. Best, N. Ernst, R. Fergerson, and N. Noy, "Jambalaya : Interactive visualization to enhance ontology authoring and knowledge acquisition in Protege", In Proceedings of the International Workshop on Interactive Tools for Knowledge Capture (K-CAP 2001), 2001. 

  16. Valle, E. D., S. Ceri, D. F. Barbieri, D. Braga, and A. Campi, "A First Step Towards Stream Reasoning", The Large Knowledge Collider (LarKC), European Union Framework Programme 7, Deliverables, 2008. 

  17. Weiser, M., R. Gold, and J. S. Brown, "The origins of ubiquitous computing research at PARC in the late 1980s", IBM Systems Journal, Vol.38, No.4(1999), 693-696. 

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