센서 네트워크에서 시간 관계성을 활용한 효율적인 연속 스카이라인 처리Efficient continuous skyline query processing using a temporal correlation in sensor networks

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
  • Hit : 438
  • Download : 0
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisor정진완-
dc.contributor.advisorChung, Chin-Wan-
dc.contributor.author선진호-
dc.contributor.authorSun, Jin-Ho-
dc.date.accessioned2011-12-13T06:08:22Z-
dc.date.available2011-12-13T06:08:22Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=327346&flag=dissertation-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/34881-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2009. 8., [ iv, 30 p. ]-
dc.description.abstract스카이라인 질의 처리는 센서 네트워크 응용에서 다차원 데이터를 효과적으로 활용할 수 있어서 그 역할이 중요하다. 센서 네트워크는 배터리 제약 사항을 가지고 있기 때문에, 센서 네트워크에서의 스카이라인에 관한 연구는 에너지 소비를 최소화 하는데 그 목표를 두고 있다. 이를 위해 기존연구에서 필터링 기법이 제안되었다. 하지만 기존 필터링 기법은 일회성 질의에 초점을 맞추고 있고, 상위 노드의 정보만을 활용하기 때문에 그 성능의 한계가 있다. 본 논문에서는 연속스카이라인 질의 처리를 위한 상향식 필터링 투플 선정 방법을 제안한다. 하위노드에서 생성된 이전 스카이라인 정보를 각 센서노드에 저장하고, 필터링 투플 선정에 활용함으로써 불필요한 데이터 통신을 감소시킬 수 있다. 이와 더불어 추가 필터링 투플을 선택할 때 사용될 수 있는 SFT(Support Filtering Tuple)방법을 제안한다. 센서 데이터의 경우, 이전 센싱된 데이터와 현재 데이터 간의 시간 관계성(temporal correlation)의 특징을 갖고 있다. SFT 방법은 저장된 과거 데이터를 기반으로 현재데이터를 예측하여 추가 필터링 투플을 선정하여 필터링 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법들이 기존 방법에 비해 데이터 감소율과 총 통신량 측면에서 효율적임을 보여준다.kor
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.subjectSensor network-
dc.subjectSkyline-
dc.subjectContinuous query-
dc.subjectEnergy efficiency-
dc.subject센서 네트워크-
dc.subject스카이라인-
dc.subject연속 질의-
dc.subject에너지 효율-
dc.subjectSensor network-
dc.subjectSkyline-
dc.subjectContinuous query-
dc.subjectEnergy efficiency-
dc.subject센서 네트워크-
dc.subject스카이라인-
dc.subject연속 질의-
dc.subject에너지 효율-
dc.title센서 네트워크에서 시간 관계성을 활용한 효율적인 연속 스카이라인 처리-
dc.title.alternativeEfficient continuous skyline query processing using a temporal correlation in sensor networks-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN327346/325007 -
dc.description.department한국과학기술원 : 전산학전공, -
dc.identifier.uid020073246-
dc.contributor.localauthor정진완-
dc.contributor.localauthorChung, Chin-Wan-
Appears in Collection
CS-Theses_Master(석사논문)
Files in This Item
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0