초록
전기전자 기술의 발달로 센서의 기능이 더욱 강력해지면서, 센서 네트워크의 활용 분야는 더욱 다양해지고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션을 사용하는 주 목적은 관심 지역(예, 공장 물품 창고, 재난지역, 야생 서식지 등)에서 발생하는 현상들을 관찰하고, 유용한 정보를 얻기 위한 것이다. k-근접 노드(KNN: K Nearest Neighbor) 탐색 질의는 특정 위치에서 지리적으로 근접한 k개의 이웃 객체를 찾기 위한 질의로서, 센서 네트워크 환경에서도 중요한 어플리케이션 중 하나이다. 그러나 이전 방법들은 센서 네트워크 환경에서 사용하기 부적합하거나 에너지 효율성 문제를 가지고 있었다. 본 논문에서는 센서 네트워크 환경의 특성을 고려하면서, k개의 근접 노드를 에너지 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 k개의 근접 노드를 찾을 때까지 탐색 영역을 점진적으로 확장하고, 영역 내 센서들을 선별적으로 방문하여 원하는 위치 정보를 얻어내는 것이다. 이를 통해 원하는 k개의 근접 노드를 찾아내면서도 에너지 소모를 줄일 수 있다 본 논문에서는 제안하는 방법이 기존의 방법보다 효율적이라는 것을 다양한 조건의 실험을 통해 설명한다.
As rapid improvement in electronic technologies makes sensor hardware more powerful and capable, the application range of sensor networks Is getting to be broader. The main purpose of sensor networks is to monitor the phenomena in interesting regions (e.g., factory warehouses, disaster areas, wild fields, etc) and return required data. The k Nearest Neighbor (KNN) query that finds k objects which are geographically close to the given point is an Important application in sensor networks. However, most previous approaches are either seem to be impractical or are not energy-efficient in resource-limited sensor networks. In this paper. we propose an efficient KNN query processing method in sensor networks. In the proposed method, we dynamically increase searching boundary, if necessary, and traverse nodes inside the boundary until finding k nearest neighbors. Since only the representative sensor nodes are visited, our algorithm reduces a number of messages. We show thorough experiments that the proposed method performs better than the existing method in various network environments.
