RFID 미들웨어의 성능 평가시 실제 장비를 이용하는 것은 고비용이 요구됨에 따라, 테스트 데이터셋을 이용한 시뮬레이션 테스팅이 널리 사용되고 있다. 이때, 부하 테스트에서 벗어나 미들웨어의 정확성올 검증하기 위해서는 테스트에 사용되는 데이터셋이 실제 리더에서 생성된 데이터셋과 유사하여야 한다. 하지만, 데이터셋을 서로 비교하거나 또는 데이터셋의 특성을 파악하기 위한 기준이 제시되어 있지 않음으로 인해 테스트 데이터셋의 품질을 객관적으로 평가하기가 매우 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 RFID 데이터셋인 물리 이벤트 데이터셋, 논리 이벤트 데이터셋 각각에 대해 품질을 평가하기 위한 다양한 품질 지표를 제안한다. 제안하는 품질 지표들은 중복성, 불확실성과 같은 실제 RFID 데이터셋의 특징을 분석하고 이들을 수치화함으로써 객관적인 비교 평가가 가능한 특징이 있다. 그리고, 실제 RFID 데이터셋과 가상 데이터셋을 대상으로 제안한 품질 지표를 이용하여 비교 평가하는 실험을 통해 품질 지표의 효용성과 유용성용 입증한다.
Simulation-based testing with test datasets is a general approach to evaluate RFID middleware since testing with RFID devices requires huge cost. To evaluate correctness of RFID middleware in addition to performance of the middleware, the test dataset should be compatible with the real dataset which is obtained from real devices. Comparing two datasets or identifying features of a dataset is a difficult job because guidelines for measuring quality of the dataset are not given yet. To handle this, this paper proposes several quality metrics for two kinds of RFID dataset: physical event dataset and logical event dataset. Proposed metrics provide numerical measurements based on various characteristics of RFID dataset such as redundancy and uncertainty. Using them, it is possible to specify features of an RFID dataset as well as to compare two datasets. The experiments with real and virtual test dataset show usability and effectiveness of quality metrics.
