센서 네트워크에서 효율적인 다중 이벤트 탐지

An Efficient Multiple Event Detection in Sensor Networks

  • 양동윤 (한국과학기술원 전산학과) ;
  • 정진완 (한국과학기술원 전산학과)
  • 발행 : 2009.08.15

초록

무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.

Wireless sensor networks have a lot of application areas such as industrial process control, machine and resource management, environment and habitat monitoring. One of the main objects of using wireless sensor networks in these areas is the event detection. To detect events at a user's request, we need a join processing between sensor data and the predicates of the events. If there are too many predicates of events compared with a node's capacity, it is impossible to store them in a node and to do an in-network join with the generated sensor data This paper proposes a predicate-merge based in-network join approach to efficiently detect multiple events, considering the limited capacity of a sensor node and many predicates of events. It reduces the number of the original predicates of events by substituting some pairs of original predicates with some merged predicates. We create an estimation model of a message transmission cost and apply it to the selection algorithm of targets for merged predicates. The experiments validate the cost estimation model and show the superior performance of the proposed approach compared with the existing approaches.

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참고문헌

  1. K. Romer and F. Mattern, 'The design space of wireless sensor networks,' Wireless Communica-tions, IEEE, vol.11, no.6, pp.54-61, Dec. 2004 https://doi.org/10.1109/MWC.2004.1368897
  2. Salem Hadim and Nader Mohamed, 'Middleware: Middleware challenges and approaches for wireless sensor networks,' IEEE Distributed Systems Online, vol.7, no.3, Mar. 2006 https://doi.org/10.1109/MDSO.2006.19
  3. Yong Yao and Johannes Gehrke, 'Query processing in sensor networks,' Proc. Of CIDR, 2003
  4. Daniel J. Abadi, Samuel Madden, and Wolfgang Lindner, 'REED: Robust, efficient filtering and event detection in sensor networks,' Proc. Of VLDB Conference, pp.769-780, 2005
  5. Samuel Madden, Michael J. Franklin, Joseph M. Hellerstein, and Wei Hong, 'TAG: A tiny aggregation service for ad-hoc sensor networks,' Proc. of OSDI, pp.131-145, 2002 https://doi.org/10.1145/844128.844142
  6. Samuel Madden, Michael J. Franklin, Joseph M. Hellerstein, and Wei Hong, 'TinyDB: an acquisitional query processing system for sensor networks,' ACM Trans. Database Syst., vol.30, no.1, pp.122-173, 2005 https://doi.org/10.1145/1061318.1061322
  7. Shuoqi Li, Sang Hyuk Son, and John A, Stankovic. 'Event detection services using data service middleware in distributed sensor networks,' Proc of IPSN, pp.502-517, 2003
  8. Wenwei Xue, Qiong Luo, Lei Chen 0002, and Yunhao Liu, 'Contour map matching for event detection in sensor networks,' Proc of SIGMOD Conference, pp.145-156, 2006 https://doi.org/10.1145/1142473.1142491
  9. Xiaoyan Yang, Hock-Beng Lim, M. Tamer Ozsu, and Kian-Lee Tan, 'In-network execution of monitoring queries in sensor networks,' Proc of SIGMOD Conference, pp.521-532, 2007 https://doi.org/10.1145/1247480.1247538
  10. Burton H. Bloom, 'Space/time trade-off's in hash coding with allowable errors,' Commun. ACM, vo.13, no.7, pp.422-426, 1970 https://doi.org/10.1145/362686.362692
  11. Philip A. Bernstein and Dah-Ming W. Chiu, 'Using semi-joins to solve relational queries,' J. ACM, vol.28, no.1, pp.25-40, 1981 https://doi.org/10.1145/322234.322238
  12. Samuel Madden, Intel lab data, http://db.csail.mit.edu/labdata/labdata.html