KR100644037B1 - Ｒｆｉｄ 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법에 관한 것으로서, 다수의 컴포넌트로 구성된 마스터 서번트(Master Savant)에서 상기 태그 데이터로 인한 초과 큐가 발생할 경우에 상기 마스터 서번트와 동일 컴포넌트 설정 구조를 갖는 슬레이브 서번트(Slave Savant)로 초과된 태그 데이터를 전달하여 태그 데이터를 분산처리함으로써, 호스트 어플리케이션(Host Application)의 일정량의 처리를 미들웨어에게 전담시켜서 호스트 어플리케이션의 개발 부담을 줄일 수 있고, 미들웨어는 호스트 어플리케이션의 수용능력 범위에서 실시간 처리를 확보해 줄 수 있다.
RFID, Tag, EPCGlobal, Savant, EMS, TMS, RIED, QoS

Description

ＲＦＩＤ 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법{Method for processing enormous volume tag data of RFID middleware}
도 1은 RFID 미들웨어의 개념도,
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리를 위한 시스템 및 흐름도,
도 3은 본 발명에 일실시예에 의한 분산 Queue 처리 방법을 확장 적용한 개념도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
1, 1', 20, 20' : RFID 리더
2, 30, 30' : 마스터 서번트(Master Savant)
2', 70, 70', 70" : 슬레이브 서번트(Slave Savant)
3 : 어뎁터(Adapter)
4, 4' : 컴포넌트(Component)
5, 5' : 로거(Logger)
6, 50 : ONS
7, 60 : EPCIS
8, 40 : 통신망
9 : 래거시/호스트 어플리케이션(Lagacy/Host Application)
10, 90 : 사용자단말
본 발명은 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 대용량 태그 데이터(Tag Data)에 대한 RFID 시스템 미들웨어 자체의 로드밸런싱(Load balance) 기술을 통해 트래픽을 분산시켜 시스템의 부하를 줄임과 아울러 실시간 데이터 처리를 가능케 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법에 관한 것이다.
앞으로의 유비쿼터스 시대를 고려할 때 유비쿼터스 컴퓨팅의 영역내에 있을 모든 사물에 대하여 컴퓨터에게 사물 자신의 정보를 공개하기 위해서는 RFID 기술이 직결될 것이며, 컴퓨터 1대가 인식해야 할 사물 즉, RFID 태그의 개수는 계속해서 증가할 것이며, 경우에 따라서는 컴퓨터의 수용능력을 초과하는 경우도 발생할 수 있다. 예를 들어 RFID를 이용한 자체 전산망(TIS) 시스템을 구축하였을 경우 어떤 지역에서 평일에 초당 10대의 자동차가 지나갔을 경우, 시스템은 초당 20대의 처리능력으로 만들어졌다고 하면 명절때 갑자기 교통량이 늘어나서 초당 100대의 트래픽(Traffic)이 발생한다면 시스템은 계속해서 처리하지 못하는 큐(Queue)를 쌓게 될 것이다.
이와 같이, 앞으로의 유비쿼터스 시대에는 더 많은 객체에 RFID(Radio Frequency Identification) 태그(Tag)가 삽입되게 될 것이고, 호스트 어플리케이션(Host Application)과 태그(Tag)의 중간자 역할을 수행할 RFID 미들웨어의 처리 영역이 점점 확대될 것이다. 미들웨어에서 ONS(Object Naming Service)에 의한 주소 취득, EPCIS(Electronic Product Code Information System)나 EPCDS(Electronic Product Code Discovery Server)로부터의 데이터 질의 처리, 미들웨어간의 통신, 스마트 태그(Smart Tag)의 경우 더 많은 데이터 송수신 및 중앙처리장치(CPU)가 처리해야 하는 프로세스의 양이 증가하게 될 것이다. 즉, 태그 자체의 정보량 증가로 인해 처리량도 많아질 것이며, 처리해야 할 태그 수량도 증가하게 될 것이다.
이러한 대량화되는 태그 데이터(Tag Data) 처리에 있어 분산 처리 기술이 해결책으로서 제안되고 있으며, 이 분산 처리를 위해서는 네트워크가 구성되어야 하고, 네트워크 구성에 주로 이용되는 기술은 무선 LAN 기술, 블루투스 기술, IPV6 등을 들 수 있다.
도 1은 RFID 미들웨어의 개념도이다. 구체적으로, RFID 미들웨어에 대해 EPCGlobal, Inc.에서 정의하는 서번트(Savant)의 기본 개념을 나타낸 것이다.
오토 아이디 센터(Auto-ID Center)는 태그 데이터의 효과적인 처리를 위해서 모듈화된 컴포넌트를 구성하고 있으며, 이들 컴포넌트간 유기적인 구조화를 위해 서번트(Savant)라는 미들웨어 모델을 제시하고 있다.
서번트(Savant)는 크게 3개의 컴포넌트, 즉 RIED(Real-time In memory Event Database), TMS(Task Management System), EMS(Event Management System)로 구성되어 지며, 분산 처리를 위한 데이터 로드 밸런싱(Data Load Balancing) 기술은 EMS 의 세부 컴포넌트에 적용된다.
EMS는 RFID 리더(Reader)로부터 태그 데이터, EPC(Electronic Product Code)를 취득하는 리더 어뎁터(Reader Adapter)와, 취득한 데이터를 유저(User)의 이용 목적에 맞게 처리하는 필터(Filter)와, 그리고 어플리케이션(Application)과 연계시켜 주는 로거(Logger)로 구성되어 지며, 각각의 기능은 컴포넌트화되어 도 1과 같이 레고 블럭과 같이 구성되어질 수 있도록 한다. 유저가 구성한 블럭의 순서와 방향대로 데이터가 처리되는 것이다.
그러나, 서번트에서는 도 1과 같이 각 컴포넌트가 큐(Queue)를 갖고 미처리 데이터를 시간의 순서에 따라 처리할 수 있도록 하고 있으나, 현재의 실시간 데이터 처리 요구와 서비스품질(QoS : Quality of Service)에 부합되지 못하는 면이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 마스터 서번트(Master Savant) 및 슬레이브 서번트(Slave Savant)를 연계시키는 서번트 대 서번트 통신(Savant-to-Savant Communication)을 이용하여 특정 서번트에 설정된 큐 사이즈(Queue Size)를 초과할 경우에 초과된 데이터를 다른 서번트로 전달하여 분산처리하게 함으로써 실시간 데이터 처리 및 서비스품질(QoS)을 확보할 수 있는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법을 제공하는데 있다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 하나의 양상은, 수집된 태그 데이터(Tag Data)를 호스트 어플리케이션(Host Application) 또는 래거시(Legacy)와 연동시키는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법에 관한 것으로서, 본 발명은 다수의 컴포넌트로 구성된 마스터 서번트(Master Savant)에서 상기 태그 데이터로 인한 초과 큐가 발생할 경우에 상기 마스터 서번트와 동일 컴포넌트 설정 구조를 갖는 슬레이브 서번트(Slave Savant)로 초과된 태그 데이터를 전달하여 태그 데이터를 분산처리하는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법에 관계한다.
이 때, 상기 분산처리 과정은, RFID 리더로부터 전달된 태그 데이터를 EMS의 어뎁터에서 수신하여 각 컴포넌트의 구성을 정의하는 설정파일(Configuration. xml)을 이용하여 일괄 처리하는 제 1 단계; 상기 마스터 서번트에서 슬레이브 서번트로의 설정파일 복사가 이루어지는 제 2 단계; 상기 태그 데이터가 미리 설정된 큐 사이즈(Queue Size)를 초과할 경우에, 초과된 큐는 데이터를 PML(Product Makeup Language)로 변환하여 슬레이브 서번트로 전송하는 제 3 단계; 상기 슬레이브 서번트에서 PML을 전달받아 인스턴스(Instance) 객체로 변환하는 제 4 단계; 처리할 해당 컴포넌트를 검색하여 인스턴스 객체를 입력시키는 제 5 단계; 및 태그 데이터의 처리를 수행하고, 미리 설정된 다음 컴포넌트로 태그 데이터를 인계하는 제 6 단계를 포함한다.
한편, 상기 제 5 단계와 제 6 단계 사이에, 상기 컴포넌트에 초과된 큐가 있는가를 판별하는 단계; 및 상기 컴포넌트에 초과된 큐가 있을 경우에, 다음 슬레이 브 서번트로 상기 제 2 단계 내지 제 5 단계의 과정을 반복 수행하는 단계를 더 진행할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 더욱 상세하게 설명한다.
먼저, “RFID 미들웨어”는 태그 데이터(Tag Data)를 수집하고, 수집된 태그 데이터를 분산, 집합, 필터링(Filtering)을 통해 호스트 어플리케이션(Host Application)이나 래거시(Legacy)에게 연동시키는 역활을 수행한다.
한편 상기한 바와 같이, 서번트(Savant)는 크게 RIED(Real-tIme in memory Event Database), TMS(Task Management System), EMS(Event Management System)의 컴포넌트로 구성되어 있다. 본 발명에서는 EMS에서의 세부 컴포넌트에 대한 데이터 로드 밸런싱(Data Load Balancing) 기술이 적용되는 하나의 예에 대해 설명할 것이다.
상기 EMS는 RFID 리더(Reader)로부터 태그 데이터, EPC(Electronic Product Code)를 취득하는 리더 어뎁터(Reader Adapter)와, 취득한 데이터를 유저(User)의 이용 목적에 맞게 처리하는 필터(Filter)와, 그리고 어플리케이션(Application)과 연계시켜 주는 로거(Logger)로 구성되어 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리를 위한 시스템 및 흐름도이다. 즉, 도 2에는 RFID 미들웨어의 처리 중 큐(Queue)가 일정량 이상 쌓였을 경우에 분산 처리하는 과정을 나타내고 있다.
도 2를 참조하면, 물류창고의 입/출고시, 마트에서 계산대를 카트가 통과할 때, 대중교통을 이용할 경우 등, 원격지에 배치된 다수의 RFID 리더(1, 1')를 통해 일시에 대량의 태그 데이터(Tag Data)가 미들웨어(2, 2')로 들어오게 된다(S1). 미들웨어의 어뎁터(Adapter, 3)는 이러한 태그 데이터를 취득하여 유저(User)가 정의한 일련의 처리를 거치게 된다.
이 때, 각 컴포넌트의 구성을 정의하는 설정파일(Configuration. xml)을 갖고 어뎁터(3)로부터 얻은 데이터를 일괄 처리하는 서번트를 마스터 서번트(Master Savant)라 한다. 한편, 마스터 서번트는 적어도 1개 이상의 슬레이브 서번트(Slave Savant)를 갖게 된다.
상기 미들웨어의 어뎁터(3)에 의해 마스터 서번트(2)로부터 슬레이브 서번트(2')로의 설정파일(Configuration. xml)의 복사가 이루어지게 되며, 이에 슬레이브 서번트(2')는 마스터 서번트(2)와 동일한 구조를 형성하고, 마스터 서번트(2)로부터 발생될 수 있는 큐를 받을 준비 상태를 유지하게 된다. 이와 같이, 마스터 서번트(2)는 기동과 동시에 슬레이브 서번트(2')에게 자신의 컴포넌트 설정 구조를 복사시켜서 슬레이브 서번트(2')가 자신의 구조와 같은 컴포넌트 구성을 설정하도록 한다(S2).
미들웨어의 컴포넌트(4) 중에는 태그 ID(EPC)로부터 ONS(Object Naming Service, 6)를 통해 EPCIS(Electronic Product Code Information System, 7)의 주소를 취득하고 EPCIS(7)에 접속하여 상품에 대한 정보를 취득해 온다. 이 때, 통신망(8), 예를 들어 인터넷망을 거칠 수 있으며, EPCIS(7)에서는 DB 액세스 및 일련의 정보에 대한 PML(Product Makeup Language)로의 편집처리를 거쳐야 한다. 따라 서 기존방법에 의하면, 태그 하나를 처리하는데 있어 지금의 웹 페이지(Web Page) 하나를 처리하는 만큼의 부하 및 처리시간이 소요될 수 있고, 이를 담당하는 컴포넌트는 큐(Queue)에 태그 데이터(Tag Data)가 쌓이게 된다.
이에 대한 해결책으로서, 본 발명에서는 마스터 서번트(2)의 각 컴포넌트에 싱글톤(Singletone) 객체를 통해 최대 큐 사이즈(Max Queue Size)를 공유하도록 하고, 설정된 큐 사이즈(Queue Size)를 초과할 경우에(S3), 초과된 큐는 데이터를 PML로 변환하여(S4) TCP/IP를 통해 슬레이브 서번트(2')로 전송한다(S5). 이후, 전송된 마스터 서번트(2)의 큐는 삭제한다.
슬레이브 서번트(2')는 마스터 서번트(2)로부터 PML을 전달받아(S6) 상기 PML을 슬레이브 서번트(2')가 처리할 수 있는 인스턴스(Instance) 객체로 변환하고(S7), 마스터 서번트(2)의 어느 컴포넌트에서 발생한 큐인지 검색을 수행하여 처리가 수행되어야 할 컴포넌트를 찾아 인스턴스 객체를 입력시킨다(S8). 이 때, 상기 검색은 PML과 같이 전송된 고유한 컴포넌트 명칭을 가지고서 이루어지게 된다.
이어서, 상기 컴포넌트에 초과된 큐가 있는가를 판별하여(S9), 초과된 큐가 없을 경우에는 슬레이브 서번트(2')에서 PML을 입력받은 컴포넌트는 마스터 서번트(2)에서 수행되어야 할 처리를 대신하여 수행하고, 정의된 다음 컴포넌트에게 데이터를 인계한다(S9).
한편, 상기 컴포넌트에 초과된 큐가 있을 경우에는, 즉 슬레이브 서번트(2')에서도 큐가 초과된다면 상기 단계 S2와 동일한 과정을 슬레이브 서번트(2')의 슬레이브 서번트(미도시)로 행하게 된다. 즉, 슬레이브 서번트(2')가 마스터 서번트 (2)의 컴포넌트 구성 설정을 복사해 올 때, 슬레이브 서번트(2')의 슬레이브 서번트(미도시)로 컴포넌트 구성 설정을 복사시키는 것이다. 이후, 슬레이브 서번트(2')에서 슬레이브 서번트(2')의 슬레이브 서번트(미도시)로 큐를 PML 형태로 전송하고 슬레이브 서번트(2')의 큐를 소모한다.
이같이 분산 처리된 데이터는 로거(5, 5')에서 출력되어 래거시(Legacy)/호스트 어플리케이션(9)으로 전달되며, 이 데이터를 사용자단말(10)에서 모니터링하게 된다.
도 3은 본 발명에 일실시예에 의한 분산 Queue 처리 방법을 확장 적용한 개념도이다.
도 3을 참조하면, 각 영역(대중교통, 물류창고, 등등)에는 다수의 RFID 리더(20, 20')가 마련될 수 있으며, 이들 각각에 마스터 서번트(30, 30')가 마련될 수 있다. 상기 각 마스터 서번트(30, 30')는 통신망(40)을 통해 ONS(50) 및 EPCIS(60)과 연동되어 있다.
또한, 각 마스터 서번트(30, 30')는 복수의 슬레이브 서번트(70, 70', 70")를 관리할 수 있다. 마스터 서번트(30)에 연동되는 슬레이브 서번트(70, 70")와 같이 순차적으로 분산 처리 구조를 형성시킬 수도 있으며, 마스터 서번트(30')에 연동되는 슬레이브 서번트(70, 70')와 같이 병렬적으로 분산 처리 구조를 형성시킬 수도 있다.
이와 같은 구조를 통해, 만약 초과 큐가 200개 발생하였을 경우에, 각각 100개씩 병렬 분산시켜서 처리할 수도 있고, 또는 순차적으로 슬레이브 서번트(70)에 서 100개를 처리하고, 이어서 다음 슬레이브 서번트에서 100개를 처리할 수도 있다. 즉, 1 : 1이 아닌 n : n의 분산 처리가 가능하여 트래픽(Traffic)량에 따라 구성을 자유롭게 증가시킬 수 있다.
결국, 래거시/호스트 어플리케이션(80))에게는 실시간 태그 데이터와 미들웨어에서 처리되어 추가된 하이레벨의 데이터(DB로부터 취득한 상품에 대한 추가 정보들)를 제공할 수 있게 된다.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의하여 많은 변형이 가능함은 명백할 것이다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법은, 호스트 어플리케이션(Host Application)의 일정량의 처리를 미들웨어에게 전담시켜서 호스트 어플리케이션의 개발 부담을 줄일 수 있고, 미들웨어는 호스트 어플리케이션의 수용능력 범위에서 실시간 처리를 확보해 줄 수 있다. 따라서 서비스품질(QoS)을 높일 수 있고, 미들웨어를 운용하는 컴퓨터의 사양을 최대 트래픽(Max Traffic)에 맞추지 않아도 되므로 운용 컴퓨터의 유지보수에 따른 비용절감에 유리하다. 또한, 복수의 마스터 서번트 컴퓨터에 대하여 1대의 슬레이브군 컴퓨터를 이용하여 서비스품질 확보와 비용절감을 꾀할 수 있다.

Claims (8)

  1. 수집된 태그 데이터(Tag Data)를 호스트 어플리케이션(Host Application) 또는 래거시(Legacy)와 연동시키는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법에 있어서,
    다수의 컴포넌트로 구성된 마스터 서번트(Master Savant)에서 상기 태그 데이터로 인한 초과 큐가 발생할 경우에 상기 마스터 서번트와 동일 컴포넌트 설정 구조를 갖는 슬레이브 서번트(Slave Savant)로 초과된 태그 데이터를 전달하여 태그 데이터를 분산처리하는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 컴포넌트는,
    RFID 리더로부터 태그 데이터, EPC(Electronic Product Code)를 취득하는 리더 어뎁터(Reader Adapter);
    상기 취득한 태그 데이터에 대해 미리 설정된 필터링 처리를 수행하는 필터(Filter); 및
    처리된 태그 데이터를 상기 호스트 어플리케이션과 연동시키는 로거(Logger)
    로 이루어진 EMS(Event Management System)를 포함하는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 분산처리 과정은,
    RFID 리더로부터 전달된 태그 데이터를 EMS의 어뎁터에서 수신하여 각 컴포넌트의 구성을 정의하는 설정파일(Configuration. xml)을 이용하여 일괄 처리하는 제 1 단계;
    상기 마스터 서번트에서 슬레이브 서번트로의 설정파일 복사가 이루어지는 제 2 단계;
    상기 태그 데이터가 미리 설정된 큐 사이즈(Queue Size)를 초과할 경우에, 초과된 큐는 데이터를 PML(Product Makeup Language)로 변환하여 슬레이브 서번트로 전송하는 제 3 단계;
    상기 슬레이브 서번트에서 PML을 전달받아 인스턴스(Instance) 객체로 변환하는 제 4 단계;
    처리할 해당 컴포넌트를 검색하여 인스턴스 객체를 입력시키는 제 5 단계; 및
    태그 데이터의 처리를 수행하고, 미리 설정된 다음 컴포넌트로 태그 데이터를 인계하는 제 6 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 제 5 단계와 제 6 단계 사이에,
    상기 컴포넌트에 초과된 큐가 있는가를 판별하는 단계; 및
    상기 컴포넌트에 초과된 큐가 있을 경우에, 다음 슬레이브 서번트로 상기 제 2 단계 내지 제 5 단계의 과정을 반복 수행하는 단계
    를 더 진행하는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
  5. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서, 상기 큐의 전송이 이루어지면 전송 주체의 큐는 삭제하는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
  6. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서, 상기 슬레이브 서번트는 직렬적으로 마스터 서번트에 접속되어 초과된 큐의 순차적인 처리가 이루어지는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
  7. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서, 상기 슬레이브 서번트는 병렬적으로 마스터 서번트에 접속되어 초과된 큐의 병렬적인 처리가 이루어지는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
  8. 제 3 항에 있어서, 상기 처리할 해당 컴포넌트를 검색은 PML과 같이 전송된 고유한 컴포넌트 명칭을 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 RFID 미들웨어의 대용량 태그 데이터 처리 방법.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101039250B1 (ko) * 2009-04-30 2011-06-07 자바정보기술 주식회사 Ｒｆｉｄ 미들웨어의 대용량 분산처리 장치 및 방법
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