정보과학회 논문지 C : 컴퓨팅의 실제
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| 한글제목(Korean Title) |
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 인-네트워크 밀도 질의 처리 |
| 영문제목(English Title) |
Energy Efficient In-network Density Query Processing in Wireless Sensor Networks |
| 저자(Author) |
이지희
성동욱
강광구
유재수
Ji Hee Lee
Dong Ook Seong
Gwang Goo Kang
Jae Soo Yoo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16 NO. 12 PP. 1234 ~ 1238 (2010. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 센서 네트워크를 이용하여 이동 객체의 정보를 모니터링 하는 응용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 네트워크 전체 영역에서 대상 객체가 원하는 밀도로 분포하는 영역을 찾아내는 밀도 질의는 객체 모니터링 응용의 한 분야이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 질의 처리를 위한 동종 센서 기반의 인-네트워크 밀도 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 밀도 질의 처리의 정확도를 높이고, 에너지 소비를 최소화하기 위한 가능성 기반 예상 지역 선정 기법과 센싱 영역 면적 기반 결과 보정 기법을 수행한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 밀도 질의 처리 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 처리를 위한 에너지 소모는 약 92% 감소하였고, 그에 따른 네트워크 생존 시간이 증가하였다. 덧붙여, 기존 기법보다 제안하는 기법의 질의 결과가 더 높은 정확도를 보장한다.
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영문내용
(English Abstract) |
In recent, there have been done many studies on applications that monitor the information of mobile objects using Wireless Sensor Networks (WSN). A density query that finds out an area spread by density that a target object requires in the whole sensing field is a field of object monitoring applications. In this paper, we propose a novel homogeneous network-based in-network density query processing scheme that significantly reduces query processing costs and assures high accuracy. This scheme is based on the possibility-based expected region selection technique and the result compensation technique in order to enhance the accuracy of the density query and to minimize its energy consumption. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing density query processing scheme. As a result, our proposed scheme reduces about 92% energy consumption for query processing, while its network lifetime increases compared to the existing scheme. In addition, the proposed scheme guarantees higher accuracy than the existing scheme in terms of the query result.
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| 키워드(Keyword) |
무선 센서 네트워크
밀도 질의
인-네트워크
Wireless Sensor Networks
Density Query
In-Network Processing
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