An Efficient Data Centric Storage Scheme with Non-uniformed Density of Wireless Sensor Networks

센서의 불균일한 배포밀도를 고려한 효율적인 데이터 중심 저장기법

Recently Data Centric Storage (DCS) schemes are variously studied for several applications (e.g. natural environment investigation, military application systems and environmental changes monitoring). In DCS scheme, data is stored at nodes within the network by name. There are several drawbacks in the existing schemes. The first is the inefficiency of the range query processing on not considered the locality of store point. the second is the non-homogeneity of store load of each sensors in case of the sensor distribution density is non-uniformed. In this paper, we propose a novel data centric storage scheme with the sensor distribution density which satisfied with the locality of data store location. This scheme divides whole sensor network area using grid and distributes the density bit map witch consist of the sensor density information of each cell. sensors use the density bit map for storing and searching the data. We evaluate our scheme with existing schemes. As a result, we show improved load balancing and more efficient range query processing than existing schemes in environment which sensors are distributed non-uniform.

최근 자연 환경 조사, 군사 응용 시스템, 환경 변화 감시 등의 여러 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 자체를 데이터 저장 장치로 활용하는 데이터 중심 저장기법(DCS)에 대한 연구들이 진행되고 있다. 기존에 제안된 데이터 중심 저장기법들은 데이터들의 지역성이 고려되지 않아 범위질의 처리에 비효율적인 문제점(Q-NiGHT)과 센서 배포밀도가 불균일한 경우 각 센서의 데이터에 대한 저장 부하가 불균등해지는 문제점(KDDCS)을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하고자, 데이터 저장 위치의 지역성(Locality)를 만족시키며 센서 배포 밀도를 고려한 새로운 데이터 중심 저장 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전체 센서 영역을 그리드로 나누고, 각 셀의 센서 밀도정보를 비트로 표현하는 배포 밀도 비트맵을 만들어 배포한다. 센서들은 데이터를 저장 하거나 탐색할 때 배포 밀도 비트맵을 이용하여 데이터 저장위치를 계산함으로써 별도의 통신 없이 최적의 저장위치를 선정할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존 연구와의 성능 평가 하여 센서들의 배포밀도가 균일한 환경뿐만 아니라 불균일한 환경에서도 각 센서들의 데이터 저장부하를 고르게 분산시키고, 범위질의 처리 또한 효율적으로 처리됨을 보였다.