초록
최근 인터넷의 급격한 발전과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 그리고 센서 네트워크와 같은 많은 정보들의 교환이 이루어지는 환경에서 연속적으로 전송되는 데이터에 대한 처리가 요구되고 있다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 빠르게 발생하는 스트림 데이터로부터 유용한 정보를 발견하기 위한 기반 연구로써 트리거를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반의 XML 빈발구조 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스트림 데이터에 대한 마이닝과 연속질의 처리등을 위해 트리거를 이용하여 데이터의 흐름을 자동으로 제어할 수 있는 기반이 된다.
In ubiquitous computing environment, rising large scale data exchange through sensor network with sharply growing the internet, the processing of the continuous stream data is required. Therefore there are some mining researches related to the extracting of frequent structures and the efficient query processing of XML stream data. In this paper, we propose a mining method to extract frequent structures of XML stream data in recent window based on the active window sliding using trigger rule. The proposed method is a basic research to control the stream data flow for data mining and continuous query by trigger rules.