DOI QR코드

DOI QR Code

An Energy-Efficient In-Network Join Query Processing using Synopsis and Encoding in Sensor Network

센서 네트워크에서 시놉시스와 인코딩을 이용한 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 질의 처리

  • 여명호 (국방과학연구소) ;
  • 장용진 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 김현주 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2010.12.23
  • Accepted : 2011.02.15
  • Published : 2011.02.28

Abstract

Recently, many researchers are interested in using join queries to correlate sensor readings stored in different regions. In the conventional algorithm, the preliminary join coordinator collects the synopsis from sensor nodes and determines a set of sensor readings that are required for processing the join query. Then, the base station collects only a part of sensor readings instead of whole readings and performs the final join process. However, it has a problem that incurs communication overhead for processing the preliminary join. In this paper, we propose a novel energy-efficient in-network join scheme that solves such a problem. The proposed scheme determines a preliminary join coordinator located to minimize the communication cost for the preliminary join. The coordinator prunes data that do not contribute to the join result and performs the compression of sensor readings in the early stage of the join processing. Therefore, the base station just collects a part of compressed sensor readings with the decompression table and determines the join result from them. In the result, the proposed scheme reduces communication costs for the preliminary join processing and prolongs the network lifetime.

최근 많은 연구자들은 서로 다른 영역에 저장된 센서 데이터를 이용한 조인 질의에 관심을 갖고 있다. 기존 기법은 예비 조인 조정자가 센서 노드로부터 시놉시스를 수집하고, 조인 질의 처리에 필요한 센서 데이터를 결정한다. 기지국은 전체 데이터를 수집하는 대신 일부 센서 데이터를 수집하여 최종 조인 처리를 수행한다. 하지만, 예비 조인을 수행하는 과정에서 통신 오버헤드를 발생시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하는 새로운 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크 내부에서 예비 조인 조정자를 선정한다. 예비 조인 조정자는 조인의 초기 단계에서 조인 결과에 포함되지 않는 데이터를 제거하고 센서 데이터의 압축을 수행한다. 기지국은 압축된 데이터의 일부와 데이터 압축을 위한 인코딩 테이블을 수집하고 조인 결과를 결정한다. 그 결과, 제안하는 기법은 예비 조인 처리를 위한 통신 비용을 줄이고 네트워크 수명을 연장시킨다.

Keywords

References

  1. C. Intanagonwiwat, R. Govindan, and D. Estrin, "Directed diffusion: a scalable and robust communication paradigm for sensor networks", In proceedings of the 6th annual international conference on Mobile computing and networking, pp.56-67, 2000(8).
  2. I. F. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, and E. Cayirci, "Wireless sensor networks: a survey", Computer Networks, Vol. 38, No. 4, pp.393-422, 2002(3). https://doi.org/10.1016/S1389-1286(01)00302-4
  3. Y. Yao and J. Gehrke, "The cougar approach to innetwork query processing in sensor networks", SIGMOD Record, Vol.31, No.3, pp.9-18, 2002(9). https://doi.org/10.1145/601858.601861
  4. S. Madden, M. J. Franklin, J. M. Hellerstein, and W. Hong, "TAG: A tiny aggregation service for ad-hoc sensor networks", In proceedings of the 5th symposium on Operating systems design and implementation, pp.131-145, 2002(12).
  5. S. Madden, M. J. Franklin, J. M. Hellerstein, and W. Hong, "TinyDB: an acquisitional query processing system for sensor networks”, ACM Transactions on Database Systems, Vol.30, No.1, pp.122-173, 2005(3). https://doi.org/10.1145/1061318.1061322
  6. H. Yu, E. P. Lim, and J. Zhang, “On in-network synopsis join processing for sensor networks", In proceedings of the 7th International Conference on Mobile Data Management, pp.32-40, 2006(5). https://doi.org/10.1109/MDM.2006.113
  7. S. Nath, P. B. Gibbons, S. Seshan, and Z. R. Anderson, "Synopsis diffusion for robust aggregation in sensor networks", ACM Transactions on Sensor Networks, Vol.4, No.2, pp.1-40, 2008(3).
  8. D. J. Abadi, S. R. Madden, and W. Lindner, "REED: Robust, Efficient Filtering and Event Detection in Sensor Networks," In proceedings of the 31st international conference on Very large data bases, pp.769-780, 2005(8).
  9. B. Karp and H. T. Kung, "GPSR: Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks," In Proceedings of the 6th annual international conference on Mobile computing and networking, pp.243-254, 2000(8).