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- 저자 : 현동준(Dongjoon Hyun) (검색결과 3 건)
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박노준(No Joon Park),현동준(Dongjoon Hyun),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.32 No.4
각 센서들이 측정한 데이타의 평균값 등을 구하는 집계연산은 센서 네트워크에서 자주 사용되는 응용이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서는 작은 배터리로 작동되기 때문에 센서의 에너지 소모를 줄이는 것은 센서 네트워크의 중요한 문제이다. 센서의 에너지 소모를 줄이기 위한 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것인데, 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링이 집계연산 시 전송되는 메시지 수를 줄이기 위한 효과적인 방법이라고 알려져 있다. 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링을 동시에 수행하면 더 많은 메시지를 줄일 수 있으며, 최근에 이 방법을 근간으로 한 연구가 있었다. 본 논문에서는, 기존의 데이타 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드의 자기 조정에 기반하고 있기 때문에 더 쉽고 간단하다. 다양한 실험을 통해서, 본 논문에서 제안하는 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이는 것을 확인하였다. Aggregation such as computing an average value of data measured in each sensor commonly occurs in many applications of sensor networks. Since sensor networks consist of low-cost nodes with limited battery power, reducing energy consumption must be considered in order to achieve a long network lifetime. Reducing the amount of messages exchanged is the most important for saving energy. Earlier work has demonstrated the effectiveness of in-network data aggregation and data filtering for minimizing the amount of messages in sensor networks. In this paper, we propose an adaptive error adjustment scheme that is simpler, more effective and efficient than previous work. The proposed scheme is based on self-adjustment in each sensor node. We show through various experiments that our scheme reduces the network traffic significantly, and performs better than existing methods.
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송인철(In Chul Song),노요한(Yohan Roh),현동준(Dongjoon Hyun),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.33 No.2
연속 질의는 센서 네트워크에서 일반적으로 사용되는 질의로서, 한 번 요청되면 일정한 주기로 여러 번 실행되어 그 질의의 결과를 베이스 스테이션으로 모은다. 이것은 지속적으로 많은 메시지 전송을 유발시키므로 베이스 스테이션으로 데이타를 모으는 데 드는 통신 비용을 줄이는 것이 중요하다. 센서 네트워크에서 네트워크내 프로세싱 기법은 중간 노드에서 집계 질의의 결과 데이타들에 대해 부분 집계를 수행하거나 그 데이타들을 하나의 메시지에 담아 보냄으로써 메시지 전송 횟수를 줄이며, 이것은 결국 통신 비용을 줄인다. 본 논문에서는 질의별로 구성되는 라우팅 트리인 질의 기반 라우팅 트리(Query Specific Routing Tree: QSRT)를 제안한다. QSRT의 핵심 아이디어는 네트워크내 프로세싱의 기회를 최대화하는 것이다. QSRT는 질의가 전달되는 과정을 통해 생성되며, 질의의 결과들이 베이스 스테이션으로 전달되는 도중 가능한 한 빨리 서로 만나게 만들어 부분 집계 및 패킷 합병의 기회를 최대화시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 QSRT가 기존의 라우팅 트리보다 메시지 전송 횟수를 18% 이상 줄일 수 있음을 보여 준다. Once a continuous query, which is commonly used in sensor networks, is issued, the query is executed many times with a certain interval and the results of those query executions are collected to the base station. Since this comes many communication messages continuously, it is important to reduce communication cost for collecting data to the base station. In sensor networks, in-network processing reduces the number of message transmissions by partially aggregating results of an aggregate query in intermediate nodes, or merging the results in one message, resulting in reduction of communication cost. In this paper, we propose a routing tree for sensor nodes that qualify the given query predicate, called the query specific routing tree(QSRT). The idea of the QSRT is to maximize in-network processing opportunity. A QSRT is created seperately for each query during dissemination of the query. It is constructed in such a way that during the collection of query results partial aggregation and packet merging of intermediate results can be fully utilized. Our experimental results show that our proposed method can reduce message transmissions more than 18% compared to the existing one.
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이은규(Eunkyu Lee),김명호(Myoung Ho Kim),손인근(In Keun Son),현동준(Dongjoon Hyun),정연돈(Yon Dohn Chung) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.32 No.4
전기전자 기술의 발달로 센서의 기능이 더욱 강력해지면서, 센서 네트워크의 활용 분야는 더욱 다양해지고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션을 사용하는 주 목적은 관심 지역(예, 공장 물품 창고, 재난 지역, 야생 서식지 등)에서 발생하는 현상들을 관찰하고, 유용한 정보를 얻기 위한 것이다. k-근접 노드(KNN: k Nearest Neighbor) 탐색 질의는 특정 위치에서 지리적으로 근접한 k개의 이웃 객체를 찾기 위한 질의로서, 센서 네트워크 환경에서도 중요한 어플리케이션 중 하나이다. 그러나 이전 방법들은 센서 네트워크 환경에서 사용하기 부적합하거나 에너지 효율성 문제를 가지고 있었다. 본 논문에서는 센서 네트워크 환경의 특성을 고려하면서, k개의 근접 노드를 에너지 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 k개의 근접 노드를 찾을 때까지 탐색 영역을 점진적으로 확장하고, 영역 내 센서들을 선별적으로 방문하여 원하는 위치 정보를 얻어내는 것이다. 이를 통해 원하는 k개의 근접 노드를 찾아내면서도 에너지 소모를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법이 기존의 방법보다 효율적이라는 것을 다양한 조건의 실험을 통해 설명한다. As rapid improvement in electronic technologies makes sensor hardware more powerful and capable, the application range of sensor networks isgetting to be broader. The main purpose of sensor networks is to monitor the phenomena in interesting regions (e.g., factory warehouses, disasterareas, wild fields, etc) and return required data. The k Nearest Neighbor (KNN) query that finds k objects which are geographically close to the givenpoint is an important application in sensor networks. However, most previous approaches are either seem to be impractical or are not energy-efficientin resource-limited sensor networks. In this paper, we propose an efficient KNN query processing method in sensor networks. In the proposedmethod, we dynamically increase searching boundary, if necessary, and traverse nodes inside the boundary until finding k nearest neighbors. Sinceonly the representative sensor nodes are visited, our algorithm reduces a number of messages. We show thorough experiments that the proposedmethod performs better than the existing method in various network environments.
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