센서 네트워크에서 저장 공간의 활용성과 에너지 효율성을 위한 시간 매개변수 기반의 데이타 중심 저장 기법

박용훈(Yong Hun Park),윤종현(Jong Hyun Yoon),서동민(Dong Min Seo),김준(June Kim),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.2

최근 무선 센서 네트워크 환경에서 감지되는 데이타를 네트워크상에 효과적으로 저장하고 처리하기 위한 다양한 기법들이 제안되었다. 데이타 중심 저장(Data-Centric Storage : DCS) 기법은 분할된 데이타 영역을 센서들에게 할당하고, 수집된 데이타를 해당 데이타 영역을 담당하는 센서에 저장하는 기법이다. 기존 연구된 DCS 기반 기법들은 데이타 전송을 위한 통신비용의 감소와 정합 질의(Exact Query) 및 영역 질의(Range Query)의 효과적인 처리를 위해 제안되었다. 하지만 방대한 데이타가 발생하는 데이타 영역을 담당하는 센서의 저장 부하 문제는 고려되지 않았다. 최근 이와 같은 저장 부하 문제를 해결하기 위해 K-D 트리를 기반으로 동적 분할 데이타 영역을 사용하는 KDDCS가 제안되었다. 하지만 KDDCS를 포함한 모든 기존 DCS 기반 기법들은 인기 있는(많은 질의 요청을 받는) 데이타 영역에 대한 질의 부하가 고려되지 않았기 때문에, 결과적으로 전체 센서 네트워크의 수명이 단축된다. 그래서 본 논문에서는 저장 부하뿐만 아니라 질의 부하도 효과적으로 해결할 수 있는 새로운 DCS 기반 기법인 TPDCS(Time parameterized DCS)를 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 차원뿐만 아니라 시간 차원을 함께 고려하여 센서에 할당되는 데이타 영역을 분할한다. 제안하는 방법은 데이타 저장과 질의 처리 분산을 통해 전체 센서 네트워크의 수명을 크게 연장시킨다. 또한 본 논문에서는 대표적인 기존 DCS기반 기법들과 다양한 성능 비교 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 보인다. In wireless sensor networks, various schemes have been proposed to store and process sensed data efficiently. A Data-Centric Storage(DCS) scheme assigns distributed data regions to sensors and stores sensed data to the sensor which is responsible for the data region overlapping the data. The DCS schemes have been proposed to reduce the communication cost for transmitting data and process exact queries and range queries efficiently. Recently, KDDCS that readjusts the distributed data regions dynamically to sensors based on K-D tree was proposed to overcome the storage hot-spots. However, the existing DCS schemes including KDDCS suffer from Query Hot-Spots that are formed if the query regions are not uniformly distributed. As a result, it causes reducing the life time of the sensor network. In this paper, we propose a new DCS scheme, called TPDCS (Time-Parameterized DCS), that avoids the problems of storage hot-spots and query hot-spots. To decentralize the skewed data and queries, the data regions are assigned by a time dimension as well as data dimensions in our proposed scheme. Therefore, TPDCS extends the life time of sensor networks. It is shown through various experiments that our scheme outperform the existing schemes.

GDCS : 센서네트워크를 위한 에너지 효율적인 그리드 기반 데이터중심 저장 시스템

신재룡(Jae-Ryong Shin),유재수(Jae-Soo Yoo),송석일(Seok-Il Song) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.1

이 논문에서는 동적으로 작업부하의 변화에 대응하는 새로운 데이터 중심 스토리지를 제안한다. 제안하는 데이터 중심 스토리지는 가상의 다중 레벨 그리드를 기반으로 구성되며 동적으로 핫스폿 영역의 부하를 분산할 수 있다. 또한, 제안하는 데이터 중심 스토리지는 기존의 GPSR (Greedy Perimeter Stateless Routing)과 같은 라우팅 기법을 적용하여 수집한 데이터를 특정 센서 노드에 저장할 수 있다. 시뮬레이션을 수행하여 기존에 제안된 데이터 중심 스토리지에 비해 데이터를 저장하는데 소요되는 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 그리고, 제안하는 방법을 실제 센서 네트워크용 운영체제를 기반으로 구현하고 시뮬레이션 도구를 이용해서 실행한 후 제안하는 방법이 부하를 효과적으로 분산할 수 있음을 보인다. In this paper, new data centric storage that is dynamically adapted to the change of work load is proposed. The proposed data centric storage distributes the load of hot spot area by using multilevel grid technique. Also, the proposed method is able to use existing routing protocol such as GPSR (Greedy Perimeter Stateless Routing) with small changes. Through simulation the proposed method enhances the lifetime of sensor networks over one of the state-of-the-art data centric storages. We implement the proposed method based on a operating system for sensor networks, and evaluate the performance through running based on a simulation tool.

데이터 중심 저장 환경에서 높은 정확도를 갖는 소실 데이터 보정 기법

박준호,유석종,성동욱,유재수 한국정보과학회 2011 데이타베이스 연구 Vol.27 No.1

In wireless sensor networks (WSNs), various data‐centric storage (DCS) schemes have been proposed to store the collected data and to efficiently process a query. The DCS scheme assigns divided data regions to sensor nodes and stores the collected data to the sensor which is responsible for the data region to process the query efficiently. However, since the whole data stored in a node will be lost when the fault of a node occurs, the accuracy of the query processing becomes low. To solve such a problem, we propose a new data correction method for high accuracy in DCS schemes with faults. The proposed method assures the high accuracy of the query result in the case of data losses due to the faults of the nodes in the DCS scheme. When a data loss occurs, the proposed method generates a compensation model against the area of the data loss data distribution patterns and data variation rate of the data. It returns the query results including virtual data by using the compensation model. Therefore, it guarantees the query result with high accuracy in spite of the faults of the nodes. To show the superiority of our proposed method, we compare the proposed method with the conventional data‐loss correction method. In the result, the proposed method shows about 19% accuracy rates on average in the various data sets. 최근 무선 센서 네트워크 환경에서 감지되는 데이터를 네트워크상에 효과적으로 저장하고 처리하기 위한 다양한 기법들이 제안되었다. 대표적인 연구로 데이터중심 저장 기법이 있다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의 처리에는 효과적이지만, 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장 되어 있는 전체 데이터가 소실 됨에따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 최근 이와 같은 데이터 소실 문제를 해결하기 위해 선형 회귀 분석 기법을 기반으로 보정 모델을 생성하는E‐KDDCS가 제안되었다. 하지만 E‐KDDCS의 경우, 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 데이터의 분포 패턴이나 변화율을 고려하지 않는 단순한 보정 모델을 생성하기 때문에, 결과적으로 낮은 정확도의 질의 결과를 보인다. 본 논문에서 데이터중심 저장 기법에서의 정확도 높은 소실 데이터 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 존재 영역의 데이터의 분포 패턴 및 변화율을 고려하여 보정 모델을 생성함으로써, 기존의 기법에 비해 높은 정확도를 가지는 가상 데이터를생성하는 것이 가능하다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을통해 기존의 소실 데이터 보정(EKDDCS) 기법과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 19% 이상의 질의 결과 정확도의 향상을 보였다.

데이터 중심 저장 환경에서 소실 데이터 보정 기법을 이용한 인-네트워크 병합 질의 처리

박준호(Jun Ho Park),이효준(Hyo Joon Lee),성동욱(Dong Ook Seong),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.37 No.6

센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장 되어 있는 전체 데이터가 소실 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인-네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소실 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소실 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다. In Wireless Sensor Networks (WSNs), various Data-Centric Storages (DCS) schemes have been proposed to store the collected data and to efficiently process a query. A DCS scheme assigns distributed data regions to sensor nodes and stores the collected data to the sensor which is responsible for the data region to process the query efficiently. However, since the whole data stored in a node will be lost when a fault of the node occurs, the accuracy of the query processing becomes low. In this paper, we propose an in-network aggregation query processing method that assures the high accuracy of query result in the case of data loss due to the faults of the nodes in the DCS scheme. When a data loss occurs, the proposed method creates a compensation model for an area of data loss using the linear regression technique and returns the result of the query including the virtual data. It guarantees the query result with high accuracy in spite of the faults of the nodes. To show the superiority of our proposed method, we compare E-KDDCS (KDDCS with the proposed method) with existing DCS schemes without the data-loss correction method. In the result, our proposed method increases accuracy and reduces query processing costs over the existing schemes.

Continuous Skyline Query on Sensor Network

송석일 한국정보기술학회 2011 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CON Vol.1 No.2

Data centric storages for sensor networks have been proposed to efficiently process multi-dimensional range queries as well as exact matches. Usually, a sensor network does not process only one type of the query but supports various types of queries such as range queries, exact matches and skyline queries. Therefore, a sensor network based on a data centric storage for range queries and exact matches should process skyline queries efficiently. However, existing algorithms for skyline queries have not considered the features of data centric storages. Some of the data centric storages store similar data in sensor nodes that are placed on geographically similar locations. Consequently, all data are ordered in a sensor network. In this paper, we propose a new skyline query processing algorithm that exploits the above features of data centric storages.

A grid-based dynamic load balancing approach for data-centric storage in wireless sensor networks

Liao, W.H.,Shih, K.P.,Wu, W.C. Pergamon Press ; Elsevier Science Ltd 2010 Computers & electrical engineering Vol.36 No.1

In many data-centric storage techniques, each event corresponds to a hashing location by event type. However, most of them fail to deal with storage memory space due to high percentage of the load is assigned to a relatively small portion of the sensor nodes. Hence, these nodes may fail to deal with the storage of the sensor nodes effectively. To solve the problem, we propose a grid-based dynamic load balancing approach for data-centric storage in sensor networks that relies on two schemes: (1) a cover-up scheme to deal with a problem of a storage node whose memory space is depleted. This scheme can adjust the number of storage nodes dynamically; (2) the multi-threshold levels to achieve load balancing in each grid and all nodes get load balancing. Simulations have shown that our scheme can enhance the quality of data and avoid hotspot of the storage while there are a vast number of the events in a sensor network.

무선 센서 네트워크를 위한 상황 인지 데이터 중심 저장 기법

김현주,이충희,박준호,성동욱,유재수 한국정보과학회 2011 데이타베이스 연구 Vol.27 No.2

In wireless sensor networks, various data‐centric storage schemes (DCS) are one of representative researches to efficiently store sensor readings and to process a query. The DCS scheme assigns distributed data regions to sensor nodes and stores sensor readings to the sensor node which is responsible for the data region to process the query efficiently. However, the existing DCS schemes have some drawbacks that the sensor nodes have the fixed ranges to store sensor readings. Because the ranges of sensor readings change periodically in real world applications, they have problems that they use storage space unevenly in entire sensors and their network lifetimes are reduced. To solve such a problem, we propose a context aware data‐centric storage scheme to store sensor readings equally in the entire sensor network. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing DCS schemes. Our experimental results show that our proposed scheme improves about 377.7% lifetime over the existing schemes on average. 센서 네트워크에서 데이터 중심 저장 기법은 측정값을 효율적으로 저장하고 질의를 처리하기 위한 대표적인 연구 중 하나이다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를수집한다. 하지만 기존에 제안된 DCS 기법들은 데이터의 저장 범위를 고정적으로 설정한다. 그러므로 시기별로 상이한 범위의 데이터가 발생되는 실제 응용에서는 저장 공간 활용의 불균등을 초래하여 네트워크 수명을 단축시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 시간이 지남에 따라 변화 하는 데이터 발생 패턴에상황 적응적인 범위 설정 기법을 적용하여 네트워크 전반에 걸쳐 노드들의 저장 공간을 균등하게 사용하는 상황 인지 데이터 중심 저장 방식을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존 DCS기법과 성능을 비교평가 하였다. 그 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 네트워크 수명이 평균377.7% 증가하였다.

센서 네트워크에서 지리적인 라우팅과 데이터 핫스팟을 고려한 인-네트워크 데이터 중심 저장 기법

여명호(Myungho Yeo),성동욱(Dongook Seong),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.3

센서 네트워크에서 데이터 중심 저장 기법은 원격 센서 노드로 센서 데이터를 전송하거나 저장 부하를 조절하기 위하여 많은 에너지를 소모하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 지리적인 라우팅과 데이터 압축을 지원하는 새로운 데이터 중심 저장 기법을 제안한다. 센서 노드는 위치를 기반으로 지리적인 그룹을 구성하고, 각 그룹에서 대표 노드를 선출한다. 대표 노드는 인코딩 정책을 이용하여 센서 데이터를 압축하고, 센서 데이터를 효율적으로 저장하도록 센서 노드 그룹을 운영한다. 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 연구에 비해 저장 공간을 확장하고, 데이터 통신 비용과 데이터 손실을 줄인다. Data-centric storage (DCS) schemes have some problems that sensor nodes consume a lot of energy for transmitting sensor readings to remote sensor node or for balancing storage load in sensor networks. In this paper, we propose a novel data-centric storage scheme to support data compression and geographical routing. Sensor nodes organize geographical groups based on their locations and elect a representative node in each group. The representative node compresses sensor data with encoding policy and operates corresponding sensor node group to store sensor data efficiently. In the experimental result, the proposed scheme extends the storage space and reduces communication cost and data losses over the existing schemes.

데이터 중심 저장 기법을 위한 효율적인 센서 데이터 압축 기법

노규종(Kyu-Jong Roh),여명호(Myung-Ho Yeo),성동욱(Dong-Ook Seong),복경수(Kyoung-Soo Bok),신재룡(Jae-Ryong Shin),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.11

데이터 중심 저장 기법은 센서 네트워크에서 측정값을 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구 중 하나이다. 이 기법은 센서가 센싱한 데이터를 특정 센서 노드로 보내 저장한다. 하지만, 측정값을 네트워크 내부의 특정 노드로 전송하는 과정에서 많은 에너지를 소모하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 데이터의 전송 비용을 줄이기 위한 새로운 센서 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 측정값의 안전영역(Safe Region) 범위를 설정하고, 측정값이 안전영역을 벗어나는 경우만 데이터를 전송한다. 이를 통해 데이터의 전송을 줄이고 네트워크의 수명을 연장 시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 제안하는 기법의 에너지 소모가 60% 감소하였다. Data-centric storage schemes(DCS) are one of representative researches that efficiently store and manage sensor readings in sensor nodes in the sensor networks. In DCS, a sensor sends the sensed data to a specific node in order to store them. However, it has a problem that sensor nodes consume a lot of energy for transmitting their readings to remote sensor node. In this paper, we propose a novel sensor data compression algorithm to reduce communication costs for DCS. The proposed algorithm establishes a safe region and transmits the sensed data only when current measurement is out of the safe region, As a result, the proposed algorithm extends network life time and reduces data transmission. It is shown through performance evaluation that our proposed algorithm reduces energy consumption by about 60% over the conventional algorithm.

무선 센서 네트워크 데이터 중심 저장 환경을 위한 소실 데이터 근사 복구 기법

성동욱(Dong-ook Seong),박준호(Junho Park),홍승완(Seungwan Hong),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.7

데이터 중심 저장 기법(DCS)은 무선 센서 네트워크에서 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구이다. DCS 기법에서는 발생하는 데이터를 값에 따라 저장을 담당하는 노드들이 할당되어 있다. 이러한 특성으로 인해 노드의 결함에 매우 취약하다는 문제점이 있다. 본 논문은 DCS 환경에서 노드 결함에 의한 데이터 소실이 발생하였을 경우, C-Point(Character-Point)기반 근사 복구 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리 데이터의 공간 연속성을 이용하여 소실 데이터를 복구하여 질의 결과의 정확도를 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 결함이 발생하는 DCS 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 성능평가 결과, 약 2.5%의 에너지 소모량 증가를 통해 정확도를 약 28% 향상시켰다. The data centric storage (DCS) scheme is one of representative methods to efficiently store and maintain data generated in wireless sensor networks. In the DCS schemes, each node has the specified data range for storing data. This feature is highly vulnerable to the faults of nodes. In this paper, we propose a new recovery scheme for the lost data caused by the faults of nodes in DCS environments. The proposed scheme improves the accuracy of query results by recovering the lost data using the spatial continuity of physical data. To show the superiority of our proposed scheme, we simulate it in the DCS environments with the faults of nodes. In the result, our proposed scheme improves the accuracy by about 28% through about 2.5% additional energy consumption over the existing scheme.