데이터 중심 저장 기법(DCS)은 무선 센서 네트워크에서 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구이다. DCS 기법에서는 발생하는 데이터를 값에 따라 저장을 담당하는 노드들이 할당되어 있다. 이러한 특성으로 인해 노드의 결함에 매우 취약하다는 문제점이 있다. 본 논문은 DCS 환경에서 노드 결함에 의한 데이터 소실이 발생하였을 경우, C-Point(Character-Point)기반 근사 복구 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리 데이터의 공간 연속성을 이용하여 소실 데이터를 복구하여 질의 결과의 정확도를 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 결함이 발생하는 DCS 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 성능평가 결과, 약 2.5%의 에너지 소모량 증가를 통해 정확도를 약 28% 향상시켰다.
최근 무선 센서 네트워크 환경에서 감지되는 데이타를 네트워크상에 효과적으로 저장하고 처리하기 위한 다양한 기법들이 제안되었다. 데이타 중심 저장(Data-Centric Storage : DCS) 기법은 분할된 데이타 영역을 센서들에게 할당하고, 수집된 데이타를 해당 데이타 영역을 담당하는 센서에 저장하는 기법이다. 기존 연구된 DCS 기반 기법들은 데이타 전송을 위한 통신비용의 감소와 정합 질의(Exact Query) 및 영역 질의(Range Query)의 효과적인 처리를 위해 제안되었다. 하지만 방대한 데이타가 발생하는 데이타 영역을 담당하는 센서의 저장 부하 문제는 고려되지 않았다. 최근 이와 같은 저장 부하 문제를 해결하기 위해 K-D 트리를 기반으로 동적 분할 데이타 영역을 사용하는 KDDCS가 제안되었다. 하지만 KDDCS를 포함한 모든 기존 DCS 기반 기법들은 인기 있는(많은 질의 요청을 받는) 데이타 영역에 대한 질의 부하가 고려되지 않았기 때문에, 결과적으로 전체 센서 네트워크의 수명이 단축된다. 그래서 본 논문에서는 저장 부하뿐만 아니라 질의 부하도 효과적으로 해결할 수 있는 새로운 DCS 기반 기법인 TPDCS(Time parameterized DCS)를 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 차원뿐만 아니라 시간 차원을 함께 고려하여 센서에 할당되는 데이타 영역을 분할한다. 제안하는 방법은 데이타 저장과 질의 처리 분산을 통해 전체 센서 네트워크의 수명을 크게 연장시킨다. 또한 본 논문에서는 대표적인 기존 DES기반 기범들과 다양한 성능 비교 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
센서네트워크에서 데이터를 효율적으로 전송하는 것은 매우 중요한 문제이다. 수집된 데이터를 외부의 저장소나 시스템에 저장하기보다는 센서네트워크 내에 있는 노드들에 직접 저장하는 데이터 중심 저장소 기법은 높은 접근성을 제공할 수 있다. 센서네트워크에서 사용되는 데이터 저장소 기법을 사용하면 데이터를 외부 저장소로 전송하기 위한 지연시간과 에너지 낭비없이 실시간으로 수집된 데이터에 접근할 수 있다는 것이다. 그러나 데이터를 저장하는 일부 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며, 부하집중으로 노드의 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다. 본 논문에서는 질의를 처리하는 저장소 노드에 발생하는 부하를 주위의 여러 노드들로 분산시켜 질의에 대한 응답지연시간을 줄이고, 사용자의 이동성을 지원하는 프록시개념의 프록시 트라젝토리를 형성하는 프록시 트라젝토리 저장기법(APT)기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안기법의 노드별 질의 응답시간의 단축과 응답 홉 수의 감소를 검증하였다.
최근 자연 환경 조사, 군사 응용 시스템, 환경 변화 감시 등의 여러 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 자체를 데이터 저장 장치로 활용하는 데이터 중심 저장기법(DCS)에 대한 연구들이 진행되고 있다. 기존에 제안된 데이터 중심 저장기법들은 데이터들의 지역성이 고려되지 않아 범위질의 처리에 비효율적인 문제점(Q-NiGHT)과 센서 배포밀도가 불균일한 경우 각 센서의 데이터에 대한 저장 부하가 불균등해지는 문제점(KDDCS)을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하고자, 데이터 저장 위치의 지역성(Locality)를 만족시키며 센서 배포 밀도를 고려한 새로운 데이터 중심 저장 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전체 센서 영역을 그리드로 나누고, 각 셀의 센서 밀도정보를 비트로 표현하는 배포 밀도 비트맵을 만들어 배포한다. 센서들은 데이터를 저장 하거나 탐색할 때 배포 밀도 비트맵을 이용하여 데이터 저장위치를 계산함으로써 별도의 통신 없이 최적의 저장위치를 선정할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존 연구와의 성능 평가 하여 센서들의 배포밀도가 균일한 환경뿐만 아니라 불균일한 환경에서도 각 센서들의 데이터 저장부하를 고르게 분산시키고, 범위질의 처리 또한 효율적으로 처리됨을 보였다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다, 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장되어 있는 전체 데이터가 소설 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인 네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소설 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소설 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다.
최근 무선 센서 네트워크의 수집 데이터에 대해 에너지 효율적인 저장 및 질의 처리를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 데이터 중심 저장 (DCS: Data-Centric Storage) 기법은 인-네트워크 방식 기반의 효율적인 데이터 저장과 질의 처리를 위해 제안된 기법이다. DCS 기법은 수집 데이터의 값에 따라 저장 될 위치를 미리 결정하여 각 데이터가 발생시 해당 위치에 인-네트워크 방식으로 저장한다. 이를 통해 질의 처리시 불필요한 질의 배포를 최소화 시킨다. 하지만 기존에 제안된 DCS 기법들은 수집되는 데이터의 발생 범위를 고정적으로 설정한다. 따라서 시기별로 상이한 범위의 데이터가 발생되는 실제 응용에 서는 저장 공간 활용의 불균등을 초래하여 네트워크 수명을 단축시킨다. 본 논문은 시간이 지남에 따라 변화 하는 데이터 발생 패턴에 상황 적응적인 범위 설정 기법을 적용하여 네트워크 전반에 걸쳐 노드들의 저장 공간을 균등하게 사용하는 상황 인지 데이터 중심 저장 방식을 제안한다. 또한 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 DCS 기법과 성능을 비교평가 한다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 데이터 중심 라우팅에 기반하여 이루어지기 때문에 공표/신청 통신 패러다임과 부합한다. 공표/신청 패러다임은 공간 분리성, 시간 분리성, 동기화 분리성이라는 세가지 분리 특성을 통해 대규모 애플리케이션 환경을 위한 확장성과 강건성을 제공할 수 있다. 그러나 현존하는 무선 센서 네트워크의 데이터 전송 방안들은 이 분리성들을 완전히 만족하지 못한다. 따라서, 우리는 세가지 분리성을 온전히 만족하기 위한 새로운 데이터 전송 방안인 ARBITER를 제시한다. ARBITER는 독립 네트워크 구조체를 구성하여, 공표자와 신청자 간의 정보 교환이 구조체를 통해 간접적이고 비동기적으로 이루어지도록 한다. ARBITER는 또한 공표자와 신청자가 서로 다른 시기에 연결을 시도하더라도 이를 지원할 수 있도록 구조체가 데이터와 쿼리를 저장하고 서로간의 매핑을 관리한다. 시뮬레이션 결과는 ARBITER가 확장성, 네트워크 강건성, 데이터 신뢰성, 이동성 지원, 그리고 에너지 효율성에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장 되어 있는 전체 데이터가 소실 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인-네트워크 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소실 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였으며, 그 결과 평균 98% 이상의 질의 결과 정확도를 보였고, 질의 처리 시 기존 기법에 비교하여 약 80% 이상의 에너지 소모를 감소 시켰다.
최근 다수의 콘텐츠 서비스 제공자가 제공하는 콘텐츠 중심 서비스가 클라우드로 이전함과 동시에 온라인 상의 유사 중복 콘텐츠가 급격히 증가함에 따라, 불필요한 과잉 검색 결과를 초래하는 등 클라우드 기반 데이터 검색 서비스의 품질이 저하하고 있다. 또한 데이터 보호법 등에 의거, 각 서비스 제공자는 서로 다른 비밀키를 이용하여 콘텐츠를 암호화하기 때문에 데이터 검색이 어렵다. 따라서, 검색 프라이버시를 보장하면서 유사 중복 데이터 검색의 정확도까지 보장하는 서비스의 구현은 기술적으로 어려운 실정이다. 본 연구에서는, 클라우드 환경에서 데이터 복호 없이 불필요한 검색 결과를 제거함으로써 검색서비스 품질을 제고하며, 동시에 효율성까지 개선된 유사 중복 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 검색 프라이버시와 콘텐츠 기밀성을 보장한다. 또한, 사용자 측면의 연산 비용 및 통신 절감을 제공하며, 빠른 검색 평가기능을 제공함으로써 유사 중복 검출 결과의 신뢰성을 보장한다. 실제 데이터를 통한 실험을 통해, 제안 기법은 기존 연구 대비 약 70.6%로 성능이 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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