무선 센서 네트워크에서 다중 질의 최적화를 위한 시간에 따른 데이터 공유기법

Abstract

최근의 무선센서네트워크 기술은 센서 웹 등과 같이 센서네트워크를 하나의 네트워크로 통합하려는 방향으로 연구가 진행되고 있고, 그러한 환경에서 동시 다수의 사용자로부터 요청되는 다중 질의를 처리해야 할 필요성이 증대되고 있다. 기존의 센서네트워크에서의 다중질의 처리에 관한 연구는 주로 질의들을 의미적으로 분석하고 재 작성하여, 질의들의 조건 절들간에 유사성을 바탕으로 데이터를 공유하는 방법이 대부분이었다. 본 논문에서는 보다 더 에너지 효율적으로 다중질의를 처리하기 위해서 근사적인 방식을 도입한다. 특별히, 다중질의 환경에서 시간적인 관계성을 이용할 기회가 많아진다는 점에 입각해서 시간 관계성을 기반으로 한 근사적인 데이터 수집에 초점을 맞춘다. 그러한 관점에서 본 논문에서는 새로운 근사화 방식인 Linear Temporal Suppression을 제안한다. Linear Temporal Suppression에서는 센서데이터가 비교적 짧은 시간차이에는 선형적으로 변한다는 점을 이용하여 많은 데이터를 오차범위 내에서 예측함으로써 메시지 전송을 최소화 한다. 또한, 본 논문에서는 일반적인 예측모델을 기반으로 적용될 수 있는 Temporal Tuple Merge라는 최적화 기법에 대해 제안한다. 이 방법을 통해 비교적 작은 사이즈를 갖는 Tuple들이 산발적으로 전송되는 것을 방지함으로써, 추가적인 에너지를 절약할 수 있다. 실험결과를 통해 데이터가 어느 정도의 시간적인 관계성을 가지는 경우, 본 논문에서 제안하는 Linear Temporal Suppression과 Temporal Tuple Merge를 통해 많은 에너지를 절약할 수 있음을 보여준다.