KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권2호
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pp.209-218
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2009
In a wireless sensor network(WSN) each sensor node deals with numerous sensing data elements. For the sake of energy efficiency and network lifetime, sensing data must be handled effectively. A technique used for this is data aggregation. Sending/receiving data involves numerous steps such as MAC layer control packet handshakes and route path setup, and these steps consume energy. Because these steps are involved in all data communication, the total cost increases are related to the counts of data sent/received. Therefore, many studies have proposed sending combined data, which is known as data aggregation. Very effective methods to aggregate sensing data have been suggested, but there is no means of deciding how long the sensor node should wait for aggregation. This is a very important issue, because the wait time affects the total communication cost and data reliability. There are two types of data aggregation; the data counting method and the time waiting method. However, each has weaknesses in terms of the delay. A hybrid method can be adopted to alleviate these problems. But, it cannot provide an optimal point of aggregation. In this paper, we suggest a stochastic-based data aggregation scheme, which provides the cost(in terms of communication and delay) optimal aggregation point. We present numerical analysis and results.
본 논문은 센서 네트워크의 각 이벤트 영역에서의 데이터 취합 및 전달을 위한 방법들을 비교 평가한다. 이를 위해 이벤트 영역내의 두 가지 전송 방법인 직접적인 전송 방식과 취합 노드를 통한 전송 방식을 비교한다. 직접적인 전송 방식은 모든 노드가 자신이 측정한 데이터를 전송하기 때문에 데이터의 중복성과 네트워크의 트래픽을 증가시키는 단점을 가진다. 반면에 취합 노드를 통한 전송 방식은 이벤트 영역 내에서 노드들의 데이터를 취합함으로써 데이터의 중복을 방지하고 데이터를 간소화 할 수 있다. 취합 노드의 선정 방식은 노드의 위치에 기반 한다. 즉, 취합 노드가 이벤트 영역의 중앙에 위치한 노드 혹은 싱크 노드와 가장 가까운 노드를 선정하는 것이다. 위 두 가지 방법을 바탕으로 취합 노드 선정 방식들을 모델링 하여 이벤트 영역의 증가에 따른 각 방법의 에너지 소비를 측정한다. 이를 위해, 이벤트 노드와 취합 노드의 거리와 취합 노드와 싱크 노드의 거리를 구하고, 이를 수식으로 간략히 정리한다. 또한, 기존의 에너지 수식을 적용하여 거리 수식과 같이 적용하여 에너지 소비 모델을 만든다. 이를 통해 취합 노드 방식들의 에너지 소비를 비교 평가하여 센서 네트워크에 에너지 효율적인 방식을 찾아낸다.
In wireless mesh sensor networks (WMSNs), sensor nodes are connected in the form of a mesh topology and transfer sensor data by multi-hop routing. A data aggregation method for WMSNs is required to minimize the number of routing hops and the energy consumption of each node with limited battery power. This paper presents a shortest path data aggregation method for WMSNs. The proposed method utilizes a simple hash function based on shuffled row major indexing for addressing sensor nodes. This allows sensor data to be aggregated without complex routing tables and calculation for deciding the next hop. The proposed data aggregation algorithms work in a fractal fashion with different mesh sizes. The method repeatedly performs gathering and moves sensor data to sink nodes in higher-level clusters. The proposed method was implemented and simulations were performed to confirm the accuracy of the proposed algorithms.
Because sensor nodes have limited resources in wireless sensor networks, data aggregation can efficiently reduce communication overhead and extend the network lifetime. Although many existing methods are particularly useful for data aggregation applications, they incur unbalanced communication cost and waste lots of sensors' energy. In this paper, we propose a privacy-preserving, energy-saving data aggregation scheme (EBPP). Our method can efficiently reduce the communication cost and provide privacy preservation to protect useful information. Meanwhile, the balanced energy of the nodes can extend the network lifetime in our scheme. Through many simulation experiments, we use several performance criteria to evaluate the method. According to the simulation and analysis results, this method can more effectively balance energy dissipation and provide privacy preservation compared to the existing schemes.
Data aggregation is a fundamental problem in wireless sensor networks that has attracted great attention in recent years. On constructing a robust algorithm for minimizing data aggregation delay in wireless sensor networks, we consider limited transmission range sensors and approximate the minimum-delay data aggregation tree which can only be built in networks of unlimited transmission range sensors. The paper proposes an adaptive method that can be applied to maintain the network structure in case of a sensor node fails. The data aggregation tree built by the proposed scheme is therefore self-healing and robust. Intensive simulations are carried out and the results show that the scheme could adapt well to network topology changes compared with other approaches.
In this paper, we analyze the effect of the data aggregation level on the MAC performance when RFID (Radio Frequency Identification) logistics data, which can be aggregated at RFID readers to reduce the transmission overhead, are transmitted in IEEE 802.11 wireless LANs. For various data aggregation levels, the throughputs and latencies of the DCF (Distributed Coordination Function) and PCF (Point Coordination Function) MAC protocols are analyzed by computer simulation. From the simulation analysis, we propose the appropriate input traffic load for real-time RFID logistics data transmitted in IEEE 802.11 wireless LANs.
무선 애드혹 네트워크에서 MAC layer의 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로서 사용되는 MAC frame aggregation은 MAC layer에서 여러 개의 MPDU (MAC protocol data units)를 하나의 PPDU (PHY protocol data units)로 aggregation 시켜서 성능을 향상시키는 방법이다. 애드혹 네트워크에서 TCP 성능 향상을 위해서 사용되는 방법의 하나로서 CWL (congestion window limit)의 설정 방법이 있는데 이는 congestion window의 상한을 두어 부적절한 congestion window 크기가 선택에 따른 영향을 최소화 하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 MAC frame aggregation이 가능한 MANET에서 최적화된 TCP 성능을 위하여 CWL를 조정하는 방법에 대하여 다룬다.
수중센서네트워크 응용은 적용 대상 및 지역적 범위에 따라 효과적인 모델링이 필요하고 이러한 특정화된 응용 모델 기반에서 에너지 효율적인 데이터통합 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수중에 고정된 닻으로 좌우 움직임이 가능한 센서노드들로 구성된 3차원 육각기둥 벌집모델에 기초하여 오염 및 침투 감시용 응용 모델링 및 이를 기초로 한다. 이 모델에서는 층별 구성 셀들의 이벤트 감지 데이터와 해당 층 위치 데이터를 수면기지국까지 효율적으로 전송하면 그 목적이 달성된다. 여기서 기존의 데이터통합 방법을 적용하면 최소 경로나 멀티캐스트 트리에 기반된 관계로 과정이 복잡하여 에너지 비효율적이다. 본 논문에서는 층별 셀들에서 발생되는 이벤트 데이터를 해당 층 헤드노드로 효과적으로 전달하기위한 클러스터 내부에서 클러스터 기반의 에너지 효율적인 세 가지 가능한 데이터통합 방법을 제시한다. 그리고 층별 클러스터 헤드노드에서 수집된 데이터를 기지국까지 효율적으로 전달하기위한 클러스터 간 세 가지 데이터통합 방법도 제시한다. 제시된 데이터통합 방법들은 주어진 영역 침투 감시등과 같은 특정화된 응용 대상으로 동작의 단순성과 에너지 효율화 측면이 주된 고려 요소이다. 마지막으로 시뮬레이션과 성능 비교분석을 통해 제시된 클러스터 층별 및 층간 데이터통합 방법의 조합 중 가장 우수한 에너지 효율적인 데이터통합 방법을 도출한다.
무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 병합 트리의 생성 방법을 제안한다. 본 제안 방안은 빠른 정보 수집을 위하여 센서노드와 싱크노드간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 병합 트리를 생성한다. 시뮬레이션 결과, 제안 방법은 기존 방법 보다 병합 트리를 보다 더 낮은 복잡도로 생성 가능하며 기존 방식 대비 높은 에너지 효율을 보여 준다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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