초록

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RFID 미들웨어는 응용 서비스를 담당하는 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 빠르게 검출하여 이를 실시간적으로 전달할 수 있어야 한다. RFID 스트림 데이터는 대용량으로 발생되지만 어플리케이션에서 요구하는 비즈니스 이벤트를 항상 만족시키지는 못한다. 이에 따라, 미들웨어는 불필요한 이벤트를 처리하기 위해 많은 시간을 소요할 뿐만 아니라 대용량의 RFID 스트림 데이터를 정해진 시간 내에 처리하지 못하는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 구성하는 최소 조건을 만족하는 후보 집합을 찾는 연산을 제안한다. 이를 통해 후보 집합이 추출되면 실제 비교 연산을 통하여 조건을 만족하는 비즈니스 이벤트를 찾아내고 어플리케이션에 전달한다. 또한, 비트맵으로 이벤트의 발생을 표시를 하고 이 비트맵을 이용하여 실제 비즈니스 이벤트를 검출하는 기법을 제공한다.

RFID 미들웨어는 응용 서비스를 담당하는 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 빠르게 검출하여 이를 실시간적으로 전달할 수 있어야 한다. RFID 스트림 데이터는 대용량으로 발생되지만 어플리케이션에서 요구하는 비즈니스 이벤트를 항상 만족시키지는 못한다. 이에 따라, 미들웨어는 불필요한 이벤트를 처리하기 위해 많은 시간을 소요할 뿐만 아니라 대용량의 RFID 스트림 데이터를 정해진 시간 내에 처리하지 못하는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 구성하는 최소 조건을 만족하는 후보 집합을 찾는 연산을 제안한다. 이를 통해 후보 집합이 추출되면 실제 비교 연산을 통하여 조건을 만족하는 비즈니스 이벤트를 찾아내고 어플리케이션에 전달한다. 또한, 비트맵으로 이벤트의 발생을 표시를 하고 이 비트맵을 이용하여 실제 비즈니스 이벤트를 검출하는 기법을 제공한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 하지만 발생한 이벤트가 비즈니스 이벤트를 구성하는데 사용되지 않아도 이벤트에 대한 연산을 수행하기 때문에 연산의 양이 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 기본 이벤트가 발생할 때마다 비즈니스이벤트를 검사하지 않고 실제 비즈니스 이벤트를 구성하는 기본이벤트가 모두 발생할 때 비즈니스 이벤트를 검사하는 검출 방법을 제안한다. 제안하는 비즈니스 이벤트 검출 방법은 실제 비즈니스 이벤트를 구성하는 기본 이벤트를 색인으로 관리하고 각 비즈니스 이벤트는 연산의 특성에 따라 독립적인 트리를 구성한다.

제안 방법

• 3.1에서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 제안하는 비즈니스이벤트 검출 방법은 비즈니스 이벤트를 구성하는 기본 이벤트들이 모두 발생할 때 비즈니스 이벤트의 후보 집합을 검출하도록 검출 시점을 조절한다. 비즈니스 이벤트에 대해 구성하는 모든 기본 이벤트들이 발생되었는지를 판별하기 위해 색인을 구성한다.
• 이 처리 과정을 SSC(Sequence Scan and Construction) 이라 한다. SSC 를 통하여 구성된 이벤트 조합은 실제 비즈니스 이벤트의 후보 집합으로 selection 연산을 수행하여 비즈니스이벤트의 조건을 만족하는지 검사한다. 또한, WINDOW 연산을 통해 시간적인 조건을 만족하는지 검사한다.
• SSC 를 통하여 구성된 이벤트 조합은 실제 비즈니스 이벤트의 후보 집합으로 selection 연산을 수행하여 비즈니스이벤트의 조건을 만족하는지 검사한다. 또한, WINDOW 연산을 통해 시간적인 조건을 만족하는지 검사한다. 마지막으로 NG(negation) 연산을 통하여 발생하지 않는 데이터를 처리하게 된다.
• 등록된 비즈니스 이벤트는 2에서 4까지 임의의 레벨을 갖는 트리로 구성하였으며 100~10, 000만개의 비 즈니스 이 벤트를 등록한다. 또한, 초당 발생하는 이벤트의 수를 10, 000~1,000, 000까지 변화시켜가면서 50초간의 평균 비즈니스 이벤트를 처리하는 시간을 측정한다
• 그림 3에서 각 이벤트의 최대 연산 시간은10 분이다 이는 사용자가 대여와 반납을 처리하는데 걸리는 최대시간이 10분이라고 가정한 것이다. 비즈니스 이벤트의 트리 거셀 이 이벤트에 의해 갱신되면 비즈니스 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트의 발생 시간이 현재 시간으로부터 최대 연산 시간에 포함되는 여부를 검사한다. 이를 만족하면 적어도 하나의 비즈니스 이벤트가 발생할 가능성이 있으므로 실제 비즈니스 이벤트의 후보 집합을 검출한다
• 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 기본 이벤트가 발생할 때마다 비즈니스이벤트를 검사하지 않고 실제 비즈니스 이벤트를 구성하는 기본이벤트가 모두 발생할 때 비즈니스 이벤트를 검사하는 검출 방법을 제안한다. 제안하는 비즈니스 이벤트 검출 방법은 실제 비즈니스 이벤트를 구성하는 기본 이벤트를 색인으로 관리하고 각 비즈니스 이벤트는 연산의 특성에 따라 독립적인 트리를 구성한다. 실제 기본 이벤트가 발생하면 색인을 통해 비즈니스 이벤트를 검사하고 비즈니스 이벤트 추출 연산의 수행 여부를 판별한다.

성능/효과

• 본 논문에서는 효과적으로 비즈니스 이벤트를 처리하기 위해 비즈니스 이벤트를 구성하는 기본 이벤트들이 모두 발생하는 시점을 검사하고 그 조건을 만족할 때 실제 비즈니스 이벤트를 검사하는 방법을 제안하였다 실험을 통해 초당 발생하는 이벤트의 증가에 따라 검사해야 하는 비즈니스 이벤트의 수는 급격히 증가하는 반면 필터링을 통해 실제 검사를 수행해야 하는 비즈니스 이 벤트 수는 크게 증가하지 않는 것을 보았다 이 논문에서는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 비즈니스 이벤트의 구성 조건을 만족하는 순간에만 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고 초당 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가시켰다.
• 실제로 발생하는 비즈니스 이벤트의 수는 필터링을 통하여 나온 비즈니스이벤트의 수인 150개 전 후가 되며 중간 단계까지의 연산은 후에 버려질 수도 있다. 제안하는 방법에서는 매 초당 150개의 비즈니스 이벤트를 검사하며 전처리를 통하여 약5~10%로 검사를 수행하는 비즈니스 이벤트 수가 줄었음을 의미한다
• [7]. 하지만 제안하는 기법은 전처리를 사용하여 비즈니스 이벤트가 생성될 가능성을 만족하는 시점에서 실제적인 비즈니스 이벤트를 검사하기 때문에 처리해야 할 이벤트의 수가 거의 선형적으로 증가한다

후속연구

• 향후에는 그래프 방식으로 제안된 기존 연구와의 연산 시간을 비교하고 데이터를 디스크에 입출력하는 연산시간을 포함하여 실제 이벤트를 처리하는 모든 비용이 연산 시간 내에 수행하는지를 비교할 예정이다

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이 논문을 인용한 문헌

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