Data-Aware Priority-Based Energy Efficient Top-k Query Processing in Sensor Networks

센서 네트워크를 위한 데이터 인지 우선순위 기반의 에너지 효율적인 Top-k 질의 처리

  • 여명호 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 성동욱 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 유재수 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2009.06.15

Abstract

Top-k queries are important to many wireless sensor applications. Conventional Top-k query processing algorithms install a filter at each sensor node and suppress unnecessary sensor updates. However, they have some drawbacks that the sensor nodes consume energy extremely to probe sensor reading or update filters. Especially, it becomes worse, when the variation ratio of top-k result is higher. In this paper, we propose a novel Top-k query processing algorithm for energy-efficiency. First, each sensor determines its priority as the order of data gathering. Next, sensor nodes that have higher priority transmit their sensor readings to the base station until gathering k sensor readings. In order to show the superiority of our query processing algorithm, we simulate the performance with the existing query processing algorithms. As a result, our experimental results show that the network lifetime of our method is prolonged largely over the existing method.

Top-k 질의는 많은 센서 네트워크 응용 분야에서 중요하게 사용된다. 기존에 제안된 필터 기반의 Top-k 질의 처리 기법은 질의 결과에 영향을 미치는 값만을 수신하기 위해 각 센서 노드의 측정 허용 범위를 필터로 설정함으로써 센서 데이타의 전송 횟수를 줄인다. 하지만, 센서 데이타의 재검증과 필터의 재배포 과정에서 추가적인 에너지를 소모한다. 또한, 질의 결과값이 빈번히 변경될수록 필터의 재배포 횟수가 증가하여 에너지의 소모가 더욱 증가한다. 본 논문에서는 Top-k 질의를 처리하기 위해서 측정한 데이타를 기반으로 우선 순위를 결정하고, 우선 순위에 따라 최소한의 센서 데이타를 수집하는 새로운 Top-k 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 필터 기반의 기법에 비해 네트워크의 수명이 크게 향상되었다.

Keywords

References

  1. R. Szewczyk, A. Mainwaring, J. Polastre, and D. Culler, 'An Analysis of a Large Scale Habitat Monitoring Application,' Proc. ACM Conf. Embedded Networked Sensor Systems (SenSys '04) Nov. 2004 https://doi.org/10.1145/1031495.1031521
  2. R. Szewczyk, E. Osterweil, J. Polastre, M. Hamilton, A. Mainwaring, and D. Estrin, 'Habitat Monitoring with Sensor Networks,' Comm. ACM, Vol.47, No.6, pp. 34-40, Jun. 2004 https://doi.org/10.1145/990680.990704
  3. Considine, F. Li, G. Kollios, and J. Byers, 'Approximate Aggregation Techniques for Sensor Databases,' Proc. IEEE Int'l Conf. Data Eng. (ICDE '04), Mar. 2004 https://doi.org/10.1109/ICDE.2004.1320018
  4. K. Mouratidis, D. Papadias, S. Bakiras, and Y. Tao, 'A Threshold-Based Algorithm for Continuous Monitoring of k Nearest Neighbors,' IEEE Trans. Knowledge and Data Eng., Vol.17, No.11, pp. 1451-1464, Nov. 2005 https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.172
  5. M.A. Sharaf, J, Beaver, A. Labrinidis, and P.K. Chrysanthis, 'Balancing Energy Efficiency and Quality of Aggregate Data in Sensor Networks,' VLDB J, Vol.13, No.4, pp. 374-403, Dec. 2004 https://doi.org/10.1007/s00778-004-0138-0
  6. N. Shrivastava, C. Buragohain, D. Agrawal, and S. Suri, 'Medians and Beyond: New Aggregation Techniques for Sensor Networks,' Proc. ACM Conf. Embedded Networked Sensor Systems (SenSys '04) Nov. 2004 https://doi.org/10.1145/1031495.1031524
  7. 김진수, 박찬흠, 김종근, 강병욱, '센서 네트워크에서 계층적 필터링을 이용한 에너지 효율적인 데이터 집계연산', 한국컴퓨터정보학회논문지, 제12권, 제1호, pp.79-99, 2007
  8. 김혜정, 지경복, 김창화, 김상경, 박찬정, '해양 센서 네트워크 아키텍쳐 중심의 질의 최적화를 위한 데이터 병합 기법', 한국정보과학회 2007 가을 학술발표 논문집, 제34권, 제2호(D), pp. 215-220, 2007년 10월
  9. 김현태, 유태영, 정규수, 전영배, 나인호, '무선 센서 네트워크에서 데이터 수집의 효율성 및 정확성 향상을 위한 데이터 병합기법', 한국지능시스템학회 논문지(퍼지 및 지능), 제16권, 제5호, pp.531-536, 2006년 10월
  10. S. Madden, M.J, Franklin, J,M. Hellerstein, and W. Hong, 'TAG: A Tiny Aggregation Service for Ad Hoc Sensor Networks,' Proc. Usenix Fifth Symp. Operating Systems Design and Implementation (OSDI '02), pp. 131-146, Dec. 2002 https://doi.org/10.1145/844128.844142
  11. W. Minji, X. Jianliang, T. Xueyan, L. Wang-Chien, 'Top-k Monitoring in Wireless Sensor Networks,' IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering, Vol.19, No.7, pp. 962-976, Jul. 2007 https://doi.org/10.1109/TKDE.2007.1038
  12. W. Heinzelman, 'Application-Specific Protocol Architectures for Wireless Networks', PhD dissertation, Massachusetts Inst. Of Technology, 2000
  13. X. Tang, and J, Xu, 'Extending Network Lifetime for Precision-Constrained Data Aggregation in Wireless Sensor Networks,' Proc. IEEE INFOCOM, Apr. 2006 https://doi.org/10.1109/INFOCOM.2006.149
  14. Live from Earth and Mars (LEM) Project, http://www-k12.atmos.washington.edu/k12/grayskies/, 2006