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센서 네트워크 환경에서 비컨 교환을 이용한 아웃라이어 탐지 기법
여명호 ( Myung-ho Yeo ),성동욱 ( Dong-ook Seong ),조용준 ( Yong-jun Cho ),유재수 ( Jae-soo Yoo ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
아웃라이어 탐지는 일반적이지 않은 특징을 가진 데이터를 찾는 기법으로 데이터 마이닝 분야의 중요한 연구 중 하나다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 이용한 응용분야에서 아웃라이어를 효과적으로 탐지하기 위한 인-네트워크 처리 기법을 제안한다. 비컨 교환을 통해 데이터 교환 비용을 줄이고, 슬라이딩 윈도우를 이용하여 센서 노드간 불필요한 데이터 수신(overhearing)을 줄인다. 실험 결과, TDMA 를 이용하여 모든 데이터를 기지국으로 전송하는 NaiVe 기법에 비해 평균 86.92% ~ 133.67% 네트워크 수명이 연장되었다.
센서 데이터의 압축을 위한 시간 슬롯 할당 기법 (pp.846-850)
여명호(Myung Ho Yeo),김학신(Hak Sin Kim),박형순(Hyoung Soon Park),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.11
최근 환경 모니터링, 스마트 빌딩, 의료 분야, 농업 분야 등에서 센서 네트워크가 널리 활용되고 있다. 센서 노드는 배터리로 동작한다. 넓은 지역에 배포된 센서 노드의 배터리를 주기적으로 교체하는 것은 불가능하기 때문에 에너지는 센서 네트워크에서 가장 중요한 자원이다. 따라서, 센서 데이터를 수집하는 동안 네트워크 수명을 연장시키기 위한 에너지 효율적인 메커니즘에 대한 연구는 필수적이다. 대표적인 연구로는 송수신하는 데이터의 크기를 줄이기 위한 데이터 압축 기법과 통신간 충돌을 방지하여 에너지 사용의 효율을 높이기 위한 MAC 프로토콜 기법이 있다. 기존 데이터 압축 기법은 센서 데이터의 공간 또는 시간적인 연관성을 이용하며, 기존 MAC 프로토콜은 TDMA, FDMA, CDMA 등의 방법을 통해 데이터의 충돌을 방지한다. 본 논문에서는 MAC 프로토콜 중 하나로 널리 사용되고 있는 TDMA 스케줄을 조정하여 송수신되는 센서 데이터의 크기를 줄이는 새로운 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 전송 시점을 이용하여 센서의 측정값을 인코딩하여 데이터의 크기를 줄이고, 동적으로 시간 슬롯을 할당함으로써 발생되는 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 실험 결과, 기존 데이터 수집 기법에 비해 통신 비용이 약 52% 감소하였다. Recently, wireless sensor networks have found their way into a wide variety of applications and systems with vastly varying requirements and characteristics such as environmental monitoring, smart spaces, medical applications, and precision agriculture. The sensor nodes are battery powered. Therefore, the energy is the most precious resource of a wireless sensor network since periodically replacing the battery of the nodes in large scale deployments is infeasible. Energy efficient mechanisms for gathering sensor readings are indispensable to prolong the lifetime of a sensor network as long as possible. There are two energy-efficient approaches to prolong the network lifetime in sensor networks. One is the compression scheme to reduce the size of sensor readings. When the communication conflict is occurred between two sensor nodes, the sender must try to retransmit its reading. The other is the MAC protocol to prevent the communication conflict. In this paper, we propose a novel approaches to reduce the size of the sensor readings in the MAC layer. The proposed scheme compresses sensor readings by allocating the time slots of the TDMA schedule to them dynamically. We also present a mathematical model to predict latency from collecting the sensor readings as the compression ratio is changed. In the simulation result, our proposed scheme reduces the communication cost by about 52% over the existing scheme.
무선 센서 네트워크에서 네트워크 트래픽 감소를 위한 데이타 중심 클러스터링 알고리즘 (pp.139-148)
여명호(Myung Ho Yeo),이미숙(Mi Sook Lee),박종국(Jong Guk Park),이석재(Seok Jae Lee),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.35 No.2
센서 네트워크를 사용하는 응용분야에 따라 보다 고차원적인 데이타 처리를 필요로 하는 경우 모든 센서 노드의 수집 데이타를 싱크 노드로 전송한다. 수집된 데이타는 일반적으로 센서 네트워크의 환경적인 특성상 시간적으로 혹은 공간적으로 연관성을 지닌다. 이러한 연관성은 싱크 노드가 일부의 데이타만 수집하고도 모든 데이타를 복원할 수 있는 기회를 제공한다. 센서 네트워크에서는 데이타 수집을 위한 기법으로 클러스터링 기법을 널리 사용한다. 하지만 기존의 클러스터링 기법의 경우 수집한 데이타의 연관성을 고려하지 않고, 센서 노드의 지역성(locality)만을 고려하여 클러스터를 생성하기 때문에 이러한 기회를 활용하기에 비효율적이다. 본 논문에서는 수집된 데이타를 중심으로 클러스터를 생성하고, 싱크 노드로 전송되는 데이타의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 클러스터링 기법의 우수함을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법들에 비해 네트워크 트래픽이 약 4~40% 감소하고, 네트워크의 수명이 약 20~30% 연장되었다. Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Suppression, both temporal and spatial, provides opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm with suppression techniques. To guarantee independent communication among clusters, we allocate multiple channels based on sensor data. Also, we propose a spatio-temporal suppression technique to reduce the network traffic. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the size of data which have been collected in the base-station. As a result, our experimental results show that the size of data was reduced by 4~40%, and whole network lifetime was prolonged by 20~30%.
무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 Top-k 질의 처리
여명호(Myung Ho Yeo),성동욱(Dong Ook Seong),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.4
센서 네트워크 응용 분야에서 Top-k 질의는 가장 높은 혹은 가장 낮은 k개의 센서에 대한 유용한 정보를 제공한다. Top-k 질의 처리 시 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구들이 진행되었다. FILA의 경우, 필터를 이용하여 불필요한 결과의 갱신을 제거하였으며, PRIM의 경우, 센싱된 데이타의 우선 순위를 부여하여 센서 데이타의 전송을 최소화하는 방법을 제안한다. 하지만, 같은 데이타 범위(프레임)에 속한 모든 데이타를 수집하기 때문에 데이타의 집중이 발생하면 많은 False Positive 데이타를 전송하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 Top-k 결과의 False Positive 데이타를 효과적으로 제거하기 위한 클러스터 기반의 새로운 Top-k 질의 처리 기법을 제안한다. 질의 처리 과정은 클러스터 레벨과 트리 레벨로 나누어지며, 각 레벨의 네트워크 토폴로지의 특성을 활용하여 False Positive 데이타를 효과적으로 필터링 한다. 성능 평가 결과, 기존 Top-k 질의 처리 기법에 비해 False Positive 데이타의 수가 70% 감소하고, 네트워크 수명이 약 105% 연장된다. Top-k queries are issued to find out the highest (or lowest) readings in many sensor applications. Many top-k query processing algorithms are proposed to reduce energy consumption; FILA installs a filter at each sensor node and suppress unnecessary sensor updates; PRIM allots priorities to sensor nodes and collects the minimal number of sensor reading according to the priorities. However, if many sensor reading converge into the same range of sensor values, it leads to a problem that many false positives are occurred. In this paper, we propose a cluster-based approach to reduce them effectively. Our proposed algorithm operates in two phases: top-k query processing in the cluster level and top-k query processing in the tree level. False positives are effectively filtered out in each level. Performance evaluations show that our proposed algorithm reduces about 70% false positives and achieves about 105% better performance than the existing top-k algorithms in terms of the network lifetime.