Recently, the role of Ubiquitous Sensor Network(USN) has been considered to be essential for supporting the near future Network Centric Warfare(NCW) and Tactical Information Communication Network(TICN). In this paper, we explore a set of data storage methods(external storage, local storage and data storage) and query processing methods in WSN. In particular, we focus on analyzing a novel data structure for supporting the local storage method, named the partial ordered tree(POT). The main idea behind POT is that sensor readings are usually correlated with the physical spatial domain. With the help of POT, only a small portion of sensor nodes participate in query processing tasks, and thus network lifetime is greatly increased. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the POT based local storage method clearly outperforms the existing data storage methods in terms of the energy-efficiency, which directly affects the network lifetime, for processing exact match queries, range queries and top-k queries.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.909-937
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2011
Energy efficiency is one of the most critical issues in the design of wireless sensor networks. In object-tracking sensor networks, the data storage and query processing should be energy-conserving by decreasing the message complexity. In this paper, a Prediction-based Energy-conserving Approximate StoragE schema (P-EASE) is proposed, which can reduce the query error of EASE by changing its approximate area and adopting predicting model without increasing the cost. In addition, focusing on reducing the unnecessary querying messages, P-EASE enables an optimal query algorithm to taking into consideration to query the proper storage node, i.e., the nearer storage node of the centric storage node and local storage node. The theoretical analysis illuminates the correctness and efficiency of the P-EASE. Simulation experiments are conducted under semi-random walk and random waypoint mobility. Compared to EASE, P-EASE performs better at the query error, message complexity, total energy consumption and hotspot energy consumption. Results have shown that P-EASE is more energy-conserving and has higher location precision than EASE.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
센서 네트워크에서 데이터 저장소 기법은 해쉬 테이블을 기반으로 네트워크상의 센서노드들을 저장소로 간주한다. 센서노드들은 해쉬 테이블에서 추출된 노드에 데이터를 저장하며 질의를 전송하는 사용자들도 해쉬 테이블을 이용하여 원하는 데이터가 저장된 센서노드에 접근한다. 이러한 데이터 저장소 기법의 문제점들 중 하나는 데이터를 저장하는 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며 부하집중으로 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 적응적 지역 트라젝토리 기반의 데이터 저장소 (Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, ALT)기법을 제안한다. ALT기법에서는 데이터를 저장할 노드를 중심으로 트라젝토리를 형성하며 질의 빈도의 변화에 따라 적응적으로 트라젝토리 범위를 변화시킨다. 실험을 통하여 제안하는 ALT기법이 기존의 데이터 저장소 기법에 비해 질의 빈도에 따라 빠른 응답시간을 제공함을 보이며 질의처리를 위한 부하가 여러 노드로 분산됨을 보인다. 또한 이를 통하여 노드의 에너지 소모도 분산됨으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있음을 설명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2111-2131
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2015
Tiered wireless sensor network is a network model of flexibility and robustness, which consists of the traditional resource-limited sensor nodes and the resource-abundant storage nodes. In such architecture, collected data from the sensor nodes are periodically submitted to the nearby storage nodes for archive purpose. When a query is requested, storage nodes also process the query and return qualified data as the result to the base station. The role of the storage nodes leads to an attack prone situation and leaves them more vulnerable in a hostile environment. If any of them is compromised, fake data may be injected into and/or qualified data may be discarded. And the base station would receive incorrect answers incurring malfunction to applications. In this paper, an efficient verifiable top-k query processing scheme called EVTQ is proposed, which is capable of verifying the authentication and completeness of the results. Collected data items with the embedded information of ordering and adjacent relationship through a hashed message authentication coding function, which serves as a validation code, are submitted from the sensor nodes to the storage nodes. Any injected or incomplete data in the returned result from a corresponded storage node is detected by the validation code at the base station. For saving communication cost, two optimized solutions that fuse and compress validation codes are presented. Experiments on communication cost show the proposed method is more efficiency than previous works.
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.
센서네트워크에 사용되는 최신의 센서노드 기술은 많은 데이터 저장능력과 빠른 처리능력을 제공함으로써 다양한 응용분야에서 좀 더 효율적인 네트워크 환경을 구성할 수 있게 되었다. 그리고 네트워크 구축 환경도 트리 기반에서 클러스터 기반으로 변환 되었다. 그러나 기존 트리 기반의 센서네트워크에서 사용되던 질의처리 방법은 클러스터 기반의 네트워크에서는 효율성이 떨어진다. 따라서 클러스터 기반 네트워크에서 효율적으로 질의를 처리하는 새로운 방법이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 클러스터 기반의 센서네트워크에서 데이터 속성 분류를 통한 필터링을 이용하여 에너지를 효율적으로 사용하는 질의 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 기반의 네트워크 장점을 최대한 활용하여 질의 처리에 드는 에너지를 줄이고 좀 더 지능적으로 질의를 분배하도록 설계 하였다. 그리고 MATLab을 이용하여 제안된 기법이 에너지 효율성 측면에서 우수함을 입증하였다 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다.
An Internet of Things (IOT) sensor network is an effective solution for monitoring environmental conditions. However, IOT sensor networks generate massive data such that the abilities of massive data storage, processing, and query become technical challenges. To solve the problem, a Hadoop cloud platform is proposed. Using the time and workload genetic algorithm (TWLGA), the data processing platform enables the work of one node to be shared with other nodes, which not only raises efficiency of one single node but also provides the compatibility support to reduce the possible risk of software and hardware. In this experiment, a Hadoop cluster platform with TWLGA scheduling algorithm is developed, and the performance of the platform is tested. The results show that the Hadoop cloud platform is suitable for big data processing requirements of IOT sensor networks.
센서 네트워크를 위한 데이터 중심 저장구조는 다차원의 범위 질의는 물론 정합질의를 효과적으로 처리하기 위해서 제안되었다. 하나의 센서 네트워크는 범위질의 하나만 처리하거나 스카이라인 질의 하나만을 처리하기 위해서 설치될 수도 있지만 일반적으로 다양한 질의를 같이 처리하기 위해서 사용된다. 따라서, 데이터 중심 저장구조에서 다차원의 범위질의 뿐만 아니라 스카이라인 질의도 효과적으로 처리될 필요가 있다. 기존에 제안된 스카이라인 질의 처리 알고리즘들은 데이터 중심 저장구조의 존재를 고려하지 않고 있다. 일부 대표적인 데이터 중심 저장구조는 유사한 데이터를 지리적으로 인접한 센서노드에 저장하는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특징을 고려하여 데이터 중심 저장구조에서 보다 효과적으로 동작할 수 있는 스카이라인 질의 처리기법을 제안한다.
u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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