감시정찰 센서네트워크에서 시공간 연관성를 이용한 효율적인 이벤트 탐지 기법

여명호,김용현,김훈규,이노복,Yeo, Myung-Ho,Kim, Yong-Hyun,Kim, Hun-Kyu,Lee, Noh-Bok 한국군사과학기술학회 2011 한국군사과학기술학회지 Vol.14 No.5

In this paper, we present a new efficient event detection algorithm for sensor networks with faults. We focus on multi-attributed events, which are sets of data points that correspond to interesting or unusual patterns in the underlying phenomenon that the network monitors. Conventional algorithms cannot detect some events because they treat only their own sensor readings which can be affected easily by environmental or physical problem. Our approach exploits spatio-temporal correlation of sensor readings. Sensor nodes exchange a fault-tolerant code encoded their own readings with neighbors, organize virtual sensor readings which have spatio-temporal correlation, and determine a result for multi-attributed events from them. In the result, our proposed algorithm provides improvement of detecting multi-attributed events and reduces the number of false-negatives due to negative environmental effects.

수치해석에 의한 시화공단지역 VOCs 확산 특성 연구

여명호,김혜숙,신미수,장동순,이흥우 대한환경공학회 2005 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2005 No.12

Design and Implementation of a Directory System for Disease Services

여명호,이윤경,노규종,박형순,김학신,박준호,강태호,김학용,유재수 한국콘텐츠학회 2010 International Journal of Contents Vol.6 No.1

Recently, biological researches are required to deal with a large scale of data. While scientists used classical experimental approaches for researches in the past, it is possible to get more sophisticated observations easily with the convergence of information technologies and biology. The study on diseases is one of the most important issues of the life science. Conventional services and databases provide users with information such as classification of diseases, symptoms, and medical treatments through the Web. However, it is hard to connect or develop them for other new services because they have independent and different criteria. It may be a factor that interferes the development of biology. In this paper, we propose integrated data structures for the disease databases. We also design and implement a novel directory system for diseases as an infrastructure for developing the new diseases services.

KDBCS-트리 : 캐시를 고려한 효율적인 KDB-트리

여명호,민영수,유재수 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.34 No.4

propose a new cache conscious indexing structure for processing frequently updated data efficiently. Our proposed index structure is based on a KDB-Tree, one of the representative index structures based on space partitioning techniques. In this paper, we propose a data compression technique and a pointer elimination technique to increase the utilization of a cache line. To show our proposed index structure's superiority, we compare our index structure with variants of the CR-tree(e.g. the FF CR-tree and the SE CR-tree) in a variety of environments. As a result, our experimental results show that the proposed index structure achieves about 85%, 97%, and 86% performance improvements over the existing index structures in terms of insertion, update and cache-utilization, respectively. 논문에서는 데이타의 갱신이 빈번한 상황에서 데이타의 갱신을 효율적으로 처리하기 위한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인구조는 대표적인 공간 분할 색인 기법 중 하나인 KDB-트리를 기반으로 하고 있으며, 캐시의 활용도를 높이기 위한 데이타 압축 기법과 포인터 제거 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 기존의 대표적인 캐시를 고려한 색인 구조중 하나인 CR-트리와 실험을 통해 성능을 비교하였으며, 성능평가 결과, 제안하는 색인 구조는 삽입 성능과 갱신 성능, 캐시 활용도 면에서 기존 색인 기법에 비해 각각 85%, 97%, 86% 의 성능이 향상 되었다.

무선 센서 네트워크에서 네트워크 트래픽 감소를 위한 데이터 중심 클러스터링 알고리즘 (pp.169-170)

여명호(Myungho Yeo),이미숙(Misook Lee),박종국(Jongguk Park),이석재(Seokjae Lee),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1A

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

여명호(Myung-Ho Yeo),장용진(Yong-Jin Jang),김현주(Hyun-Ju Kim),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.2

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. 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.

노드 이용률과 검색 속도 개선을 위한 비트 벡터 기반 공간 분할 색인 기법

여명호(Myung Ho Yeo),성동욱(Dong Ook Seong),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.7

KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 KDB<SUB>CS</SUB>?-트리를 제안한다. KDB<SUB>CS</SUB>?-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다. The KDB-tree is a traditional indexing scheme for retrieving multidimensional data. Much research for KDB-tree family frequently addresses the low storage utilization and insufficient retrieval performance as their two bottlenecks. The bottlenecks occur due to a number of unnecessary splits caused by data insertion orders and data skewness. In this paper, we propose a novel index structure, called as KDB<SUB>CS</SUB>?-tree, to process skewed data efficiently and improve the retrieval performance. The KDB<SUB>CS</SUB>?-tree increases the number of fan-outs by exploiting bit-vectors for representing splitting information and pointer elimination. It also improves the storage utilization by representing entries as a hierarchical structure in each internal node.

무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 이중 레이어 분산 클러스터링 기법

여명호(Myung Ho Yeo),김유미(Yu Mi Kim),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.35 No.1

최근 무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야의 플랫폼으로써 사용되고 있다. 무선 센서를 배치하고, 센서 네트워크를 구성함으로써 원격으로 어떤 영역에 포함된 객체들의 동작, 상태, 위치 등에 관한 정보를 얻을 수 있다. 일반적으로 센서 노드들은 제한된 배터리로 동작하기 때문에 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키기 위한 에너지 효율적인 데이타 수집 메커니즘은 필수 조건이다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 에너지 소모를 분산할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 먼저 클러스터 헤드의 역할에 따른 에너지 소모를 분석하고, 클러스터를 수집과 전송을 위한 두 계층으로 분리한다. 그 다음 각 계층을 담당하는 센서 노드를 선출하여 단일 클러스터 헤드의 에너지 소모를 2개의 센서 노드로 분산한다. 제안하는 클러스터링 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 성능을 비교했다. 그 결과, 기존의 알고리즘에 비해 생명 주기(lifetime)가 10%~40% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. Wireless sensor networks have recently emerged as a platform for several applications. By deploying wireless sensor nodes and constructing a sensor network, we can remotely obtain information about the behavior, conditions, and positions of objects in a region. Since sensor nodes operate on batteries, energy-efficient mechanisms for gathering sensor data are indispensable to prolong the lifetime of a sensor network as long as possible. In this paper, we propose a novel clustering algorithm that distirubtes the energy consumption of a cluster head. First, we analyze the energy consumption of cluster heads and divide each cluster into a collection layer and a transmission layer according to their roles. Then, we elect a cluster head for each layer to distribute the energy consumption of single cluster head. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing clustering algorithm in terms of the lifetime of the sensor network. As a result, our experimental results show that the proposed clustering algorithm achieves about 10%~40% performance improvements over the existing clustering algorithms.

데이터 중심 저장구조에 기반한 스카이라인 질의 처리 기법

여명호(Myung-Ho Yeo),성동욱(Dong-Ook Seong),송석일(Seok-Il Song),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.7 No.1

센서 네트워크를 위한 데이터 중심 저장구조는 다차원의 범위질의는 물론 정합질의를 효과적으로 처리하기 위해서 제안되었다. 하나의 센서 네트워크는 범위질의 하나만 처리하거나 스카이라인 질의 하나만을 처리하기 위해서 설치될 수도 있지만 일반적으로 다양한 질의를 같이 처리하기 위해서 사용된다. 따라서, 데이터 중심 저장구조에서 다차원의 범위질의 뿐만 아니라 스카이라인 질의도 효과적으로 처리될 필요가 있다. 기존에 제안된 스카이라인질의 처리 알고리즘들은 데이터 중심 저장구조의 존재를 고려하지 않고 있다. 일부 대표적인 데이터 중심 저장구조는 유사한 데이터를 지리적으로 인접한 센서노드에 저장하는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특징을 고려하여 데이터 중심 저장구조에서 보다 효과적으로 동작할 수 있는 스카이라인 질의 처리기법을 제안한다. Data centric storages for sensor networks have been proposed to efficiently process multi-dimensional range queries as well as exact matches. Usually, a sensor network does not process only one type of the query but supports various types of queries such as range queries, exact matches and skyline queries. Therefore, a sensor network based on a data centric storage for range queries and exact matches should process skyline queries efficiently. However, existing algorithms for skyline queries have not considered the features of data centric storages. Some of the data centric storages store similar data in sensor nodes that are placed on geographically similar locations. Consequently, all data are ordered in a sensor network. In this paper, we propose a new skyline query processing algorithm that exploits the above features of data centric storages.

센서 네트워크를 위한 데이터 인지 우선순위 기반의 에너지 효율적인 Top-k 질의 처리

여명호(Myung Ho Yeo),성동욱(Dong Ook Seong),유재수(Jae Soo Yoo) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.3

Top-k 질의는 많은 센서 네트워크 응용 분야에서 중요하게 사용된다. 기존에 제안된 필터 기반의 Top-k 질의 처리 기법은 질의 결과에 영향을 미치는 값만을 수신하기 위해 각 센서 노드의 측정 허용 범위를 필터로 설정함으로써 센서 데이타의 전송 횟수를 줄인다. 하지만, 센서 데이타의 재검증과 필터의 재배포 과정에서 추가적인 에너지를 소모한다. 또한, 질의 결과값이 빈번히 변경될수록 필터의 재배포 횟수가 증가하여 에너지의 소모가 더욱 증가한다. 본 논문에서는 Top-k 질의를 처리하기 위해서 측정한 데이타를 기반으로 우선 순위를 결정하고, 우선 순위에 따라 최소한의 센서 데이타를 수집하는 새로운 Top-k 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 필터 기반의 기법에 비해 네트워크의 수명이 크게 향상되었다. Top-k queries are important to many wireless sensor applications. Conventional Top-k query processing algorithms install a filter at each sensor node and suppress unnecessary sensor updates. However, they have some drawbacks that the sensor nodes consume energy extremely to probe sensor reading or update filters. Especially, it becomes worse, when the variation ratio of top-k result is higher. In this paper, we propose a novel Top-k query processing algorithm for energy-efficiency. First, each sensor determines its priority as the order of data gathering. Next, sensor nodes that have higher priority transmit their sensor readings to the base station until gathering k sensor readings. In order to show the superiority of our query processing algorithm, we simulate the performance with the existing query processing algorithms. As a result, our experimental results show that the network lifetime of our method is prolonged largely over the existing method.