최근 많은 연구자들은 서로 다른 영역에 저장된 센서 데이터를 이용한 조인 질의에 관심을 갖고 있다. 기존 기법은 예비 조인 조정자가 센서 노드로부터 시놉시스를 수집하고, 조인 질의 처리에 필요한 센서 데이터를 결정한다. 기지국은 전체 데이터를 수집하는 대신 일부 센서 데이터를 수집하여 최종 조인 처리를 수행한다. 하지만, 예비 조인을 수행하는 과정에서 통신 오버헤드를 발생시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하는 새로운 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크 내부에서 예비 조인 조정자를 선정한다. 예비 조인 조정자는 조인의 초기 단계에서 조인 결과에 포함되지 않는 데이터를 제거하고 센서 데이터의 압축을 수행한다. 기지국은 압축된 데이터의 일부와 데이터 압축을 위한 인코딩 테이블을 수집하고 조인 결과를 결정한다. 그 결과, 제안하는 기법은 예비 조인 처리를 위한 통신 비용을 줄이고 네트워크 수명을 연장시킨다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 효율적인 조인 처리를 수행하여 통신비용을 최소화할 수있는인-네트워크 조인 전략인 RFB(Record Filtering using Bit-vector) 조인 전략을 제안하였다. 제안하는 조인 전략은 통신비용을 감소하기 위하여 데이터의 크기를 줄이기 위해 비트 벡터(Bit-vector)를 이용한다. 또한, 센서 네트워크의 특성상 조인을 위해 중앙의 서버로 모든 데이터를 전송하기가 어렵기 때문에 본 논문의 조인 전략은 조인 처리의 이른 단계에서 조인 결과에 해당되지 않는 데이터를 제거하여 불필요한 통신비용을 감소시켜 통신비용을 최소화하기 위한 네트워크 내에서 효율적인 조인 질의 수행 전략이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 기존의 대표적인 조인 전략인 시놉시스를 전송하여 조인을 수행하는 시놉시스 조인(Synopsis Join, SNJ)과 비교하여 통신비용 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 센서네트워크 환경에서 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 질의 처리기법을 제안한다. 제안된 기법은 데이터의 요약된 정보 시놉시스를 사용한다. 각 영역의 전체 시놉시스의 크기를 고려 하여 예비 조인 조정자를 선정하는 방법과 최종 데이터를 싱크 노드로 전송하는 비용을 줄인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 성능 비교를 수행한다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 효율적인 조인 처리를 수행하여 통신비용을 최소화할 수 있는 인-네트워크 조인 기법인 SBJ(Semi & Bloom Join)를 제안하였다. SBJ는 하이브리드 기법으로 배터리 소모를 줄이기 위하여 송, 수신하는 데이터의 크기를 줄이는 방법으로 블룸 필터(Bloom Filter)를 이용하여 데이터의 내용을 필터링하도록 하였다. 기존 데이터 대신 작은 크기의 필터링 된 값을 전송함으로써 배터리 소모를 줄이게 된다. SBJ는 조인 처리의 이른 단계에서 조인 결과에 해당되지 않는 데이터를 제거하여 불필요한 통신비용을 감소하여 통신비용을 최소화하기 위한 네트워크 내에서 효율적인 조인 질의 수행 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 조인 기법들과 비교한 결과 SBJ 기법은 블룸 필터를 이용하여 데이터를 필터링 함으로서 센서 노드 배터리 소모량을 크게 줄였으며, 통신 반경에 대한 통신비용도 훨씬 효과적이었다.
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.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600$\sim$700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
GNUnet은 모든 피어에게 익명성(출판자, 저장자, 요구자) 지원방법을 제안한 대표적인 P2P 시스템이다. GNUnet은 익명성 제공을 위하여 파일을 1 Kbyte 블록 단위로 분리하여 인코딩하였고, 인코딩된 정보를 주변 피어에게 분산시키는 방법으 ㄹ채택하였다. 그러나, 대용량화 되는 멀티미디어 파일을 1 Kbyte의 크기로 분리하는 것은 추가적인 블록의 생성을 의미한다. GNUnet에서 제안하고 있는 파일 분리 방법을 분석한 결과 피어들의 검색을 위하여 제공하는 R블록, I블록등이 원본 파일의 4%에 해당되는 저장공간을 추가적으로 요구하고, 분리된 블록을 전송하기 위하여 추가적은 네트워크 트래픽이 발생하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위한 새로운 인코딩과 라우팅 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 블록을 생성할 때 발생하는 추가적인 블록을 기존의 4%에서 1%이내으로 최소화 하였고, 분리된 블록을 분산할 때 발생하는 네트워크 트래픽 최소화를 위한 구조적 위상 방법을 채택하였다. 결론적으로 저장공간의 낭비 및 네트워크 트래픽을 최소화할 수 있다.
본 고에서는 실태조사를 통해 국내 홈네트워크 산업의 시장 및 수출 현황을 분석하였으며, 아울러 홈네트워크 장비산업의 경쟁력을 평가하였다. 2005년도에 국내 홈네트워크 산업의 시장규모는 전년도인 2004년도의 7,104억 원에 비해 53.3% 증가한 1조891억원에 달한 것으로 나타났다. 이중에서 홈네트워크 장비시장이 87%인 9,4701억원에 달했으며, 홈네트워크 서비스시장은 13%인 1,421억 원으로 나타났다. 수급 현황 분석결과 국내 홈네트워크산업은 아직 기대에 비해 본격적인 성장단계에 접어들지 못한 것으로 보인다. 한편 국내 통신장비산업의 경쟁력 또한 4개 장비분야 모두가 경쟁력이100점 만점 기준에 60점대에 머무는 것으로 평가되어 선진기업에 비해 낮은 것으로 나타났다. 특히 브랜드경쟁력과 유통경쟁력이 공통적으로 현저하게 낮은 것으로 나타나 기술개발뿐만 아니라 마케팅 역량 향상을 위한 업계 자체의 노력 및 정부 차원의 지원이 시급한 것으로 나타났다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB 블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600~700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭 과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KByte 블록코기로 분리하는 인코딩 방법, 인코딩된 블록을 비구조적 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키는 방법, 분산된 블록을 검색하여 원본 데이터로 복구하는 방법을 제안하였다. 하지만 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 $600\sim700MB$의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니게 되었다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방에 의하여 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하였다. 셋째, 이용자의 데이터 검색방법에 있어 파일명을 키워드로 생성하는 방법을 제안했기 때문에 키워드 검색의 한계점이 들어났다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안 그리고 데이터 컨텐츠를 이용한 키워드 생성방안을 제안하였다. 따라서 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록생성을 1% 이내로 최소화하였고, 다면체의 구조적 위상에 인코딩된 블록을 전송하기 때문에 네트워크 부하를 감소시켰다. 그리고, 데이터의 컨텐츠를 키워드로 작성한 컨텐츠 기반 키워드 추출방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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