The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

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Approximate Lost Data Recovery Scheme for Data Centric Storage Environments in Wireless Sensor Networks

무선 센서 네트워크 데이터 중심 저장 환경을 위한 소실 데이터 근사 복구 기법

  • 성동욱 (보아스전자(주) 기술연구소) ;
  • 박준호 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 홍승완 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학부)
  • Received : 2012.02.20
  • Accepted : 2012.03.20
  • Published : 2012.07.28
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Abstract

The data centric storage (DCS) scheme is one of representative methods to efficiently store and maintain data generated in wireless sensor networks. In the DCS schemes, each node has the specified data range for storing data. This feature is highly vulnerable to the faults of nodes. In this paper, we propose a new recovery scheme for the lost data caused by the faults of nodes in DCS environments. The proposed scheme improves the accuracy of query results by recovering the lost data using the spatial continuity of physical data. To show the superiority of our proposed scheme, we simulate it in the DCS environments with the faults of nodes. In the result, our proposed scheme improves the accuracy by about 28% through about 2.5% additional energy consumption over the existing scheme.

데이터 중심 저장 기법(DCS)은 무선 센서 네트워크에서 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구이다. DCS 기법에서는 발생하는 데이터를 값에 따라 저장을 담당하는 노드들이 할당되어 있다. 이러한 특성으로 인해 노드의 결함에 매우 취약하다는 문제점이 있다. 본 논문은 DCS 환경에서 노드 결함에 의한 데이터 소실이 발생하였을 경우, C-Point(Character-Point)기반 근사 복구 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리 데이터의 공간 연속성을 이용하여 소실 데이터를 복구하여 질의 결과의 정확도를 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 결함이 발생하는 DCS 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 성능평가 결과, 약 2.5%의 에너지 소모량 증가를 통해 정확도를 약 28% 향상시켰다.

Keywords

References

  1. R. Szewczyk, E. Osterweil, J. Polastre, M. Hamilton, A. Mainwaring, and D. Estrin, "Habitat Monitoring with Sensor Networks," Commun. ACM, pp.34-40, 2004.
  2. Y. Lee, D. Kim, J. Park, D. Seong, J. Yoo, "A Secure Multipath Transmission Scheme Based on One-Way Hash Functions in Wireless Sensor Networks," Journal of Korea Contents Association, Vol.12, No.1, pp.48-58, 2012. https://doi.org/10.5392/JKCA.2012.12.01.048
  3. H. Park, D. Hwang, J. Park, D. Seong, and J. Yoo, "Sensor Positioning Scheme using Density Probability Models in Non-uniform Wireless Sensor Networks," Journal of Korea Contents Association, Vol.12, No.3, pp.55-66, 2012. https://doi.org/10.5392/JKCA.2012.12.03.055
  4. S. Ratnasamy, B. Karp, S. Shenker, D. Estrin, R. Govindan, L. Yin, and F. Yu, "Data-Centric Storage in Sensornets with GHT, a Geographic Hash Table," MONET Vol.8, No.4, 2003.
  5. M. Albano, S. Chessa, F. Nidito, and S. Pelagatti, "Q-NiGHT: Adding QoS to Data Centric Storage in Non-Uniform Sensor Networks," Mobihoc 2006, Vol.1, pp.1-3, 2006.
  6. X. Li, Y. J. Kim, R. Fovidan, and W. Hong. "Multi-Dimensional Range Queries in Sensor Networks," SenSys'03, 2003.
  7. M. Aly, K. Pruhs, and P. K. Chrysanthis, "KDDCS: a Load-Balanced In-Network Data-Centric Storage Scheme for Sensor Networks," CIKM'06, pp.317-326, 2006.
  8. Y. Lai, H. Chen, and Y. Wang, "Dynamic Balanced Storage in Wireless Sensor Networks," Proc. of the 4th Workshop on Data Management for Sensor Networks: in Conjunction with 33rd International Conference on Very Large Data Bases, pp.7-12, 2007.
  9. W. Heinzelman, "Application-Specific Protocol Architectures for Wireless Networks," PhD Dissertation, Massachusetts Inst. Of Technology, 2000.
  10. X. Tang and J. Xu, "Extending Network Lifetime for Precision-Constrained Data Aggregation in Wireless Sensor Networks," Proc. IEEE INFOCOM, 2006(4).