초록
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 Lazy 필터링 기법을 통한 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC 기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 53% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 44% 증가하였다.
In sensor networks, many methods have been proposed to process in-network aggregation effectively. Contrary to normal aggregation queries, skyline query processing that compare multi-dimension data for producing result is very hard. It is important to filter unnecessary data for energy-efficient skyline query processing. Existing approach like MFTAC restricts unnecessary data transitions by deploying filters to whole sensors. However, network lifetime is reduced by energy consumption for filters transmission. In this paper, we propose a lazy filtering-based skyline query processing algorithm of in-network for reducing energy consumption by filters transmission. The proposed algorithm creates the skyline filter table (SFT) in the data gathering process which sends from sensor nodes to the base station and filters out unnecessary transmissions using it. The experimental results show that the proposed algorithm reduces false positive by 53% and improves network lifetime by 44% on average over MFTAC.
