센서 네트워크에서의 스트림 데이터 처리를 위한 다중 질의 색인 기법 연구

Abstract

센서 네트워크는 스스로 센싱하고 계산하고 무선으로 서로 통신할 수 있는 센서들로 이루어진 네트워크이다. 센서 네트워크의 특징으로는 네트워크 자체적으로 관리가 되어야 하고 제어하기 힘들고 배터리 전원이여서 에너지 효율성을 크게 고려해야 한다는 것이다. 센서 네트워크에서 사용자는 자신들이 원하는 정보를 요구하는 질의를 보내어 결과를 얻게 된다. 하지만 사용자가 많거나 한 사용자가 여러 질의를 보내게 되면 센서 네트워크에서는 여러 질의를 처리해야 하며 많은 양의 연속적인 데이터와 질의는 처리하는 방법에 따라 에너지의 효율성이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 센서 네트워크의 에너지 효율성, 수명 등을 고려하여 모니터링 목적의 미리 정의된 다중 질의들에 대해 색인을 두어 다중 질의 처리 성능을 높이고 메모리와 에너지를 효율적으로 사용하고자 한다. 공간 색인 기법 중 이진 탐색트리에 기반한 데이터 구조로 각 레벨별로 차원이 반복되어 각 차원을 분할시키는 K-D 트리와 공간을 계층적 구조로 자르며 겹침 관계를 줄인 R-트리의 변형인 R^(+)-트리를 이용하여 다중 질의를 색인하는 새로운 트리를 제안하고 있다. UC Berkeley에서 개발한 TinyDB를 기반으로 하여 다중 질의를 색인하는 트리의 생성 및 검색하는 방법을 구현하고 실험을 하였다.;The increasing interest on processing data created by sensor networks has evolved into approaches to implement sensor networks as databases. A multi-query processing technique is needed in order to process sensor network stream data more efficiently. This work proposes new multi-queries indexing technique called SMILE tree by using spatial indexing technique. SMILE (Sensor data Multi-queries Indexing with Level dimension & Extended R^(+)-tree) tree is a combination of the idea of spatial indexing called k-d tree and R^(+)-tree. Level dimension tree in SMILE tree is similar to k-d tree works as a filter to decrease the stream data that is not needed in predefined multi-queries processing. Extended R^(+)-tree works as a fast searching tree of stream data that is related to the predefined multi-queries. Applying SMILE tree in processing multi queries show the consuming time is much faster than linear search.