The use of mobile agents for collaborative processing in wireless sensor network has gained considerable attention. This is when mobile agents are used for data aggregation to exploit redundant and correlated data. The efficiency of agent-based data aggregation depends on the agent migration scheme. However, in general, most of the proposed schemes are centralized approach-based schemes where the sink node determines the migration paths for the agents before dispatching them in the sensor network. The main limitations with such schemes are that they need global network topology information for deriving the migration paths of the agents, which incurs additional communication overhead, since each node has a very limited communication range. In addition, a centralized approach does not provide fault tolerant and adaptive migration paths. In order to solve such problems, we have proposed a distributed approach-based scheme for determining the migration path of the agents where at each hop, the local information is used to decide the migration of the agents. In addition, we also propose a local repair mechanism for dealing with the faulty nodes. The simulation results show that the proposed scheme performs better than existing schemes in the presence of faulty nodes within the networks, and manages to report the aggregated data to the sink faster.
The emerging energy harvesting technology, which has been successfully integrated into Wireless Sensor Networks, enables sensor batteries to be charged using renewable energy sources. In the meantime, the problem of Minimum Latency Aggregation Scheduling (MLAS) in battery-powered WSNs has been well studied. However, because sensors have limited energy harvesting capabilities, captured energy is limited and varies greatly between nodes. As a result, all previous MLAS algorithms are incompatible with Battery-Free Wireless Sensor Networks (BF-WSNs). We investigate the MLAS problem in BF-WSNs in this paper. To make the best use of the harvested energy, we build an aggregation tree that leverages the energy harvesting rates of the sensor nodes with an intuitive explanation. The aggregation tree, which determines sender-receiver pairs for data transmission, is one of the two important phases to obtain a low data aggregation latency in the BF-WSNs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권5호
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pp.527-547
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2009
Moving object management is widely used in traffic, logistic and data mining applications in ubiquitous environments. It is required to analyze spatio-temporal data and trajectories for moving object management. In this paper, we proposed a novel index structure for spatio-temporal aggregation of trajectory in a constrained network, named aCN-RB-tree. It manages aggregation values of trajectories using a constraint network-based index and it also supports direction of trajectory. An aCN-RB-tree consists of an aR-tree in its center and an extended B-tree. In this structure, an aR-tree is similar to a Min/Max R-tree, which stores the child nodes' max aggregation value in the parent node. Also, the proposed index structure is based on a constrained network structure such as a FNR-tree, so that it can decrease the dead space of index nodes. Each leaf node of an aR-tree has an extended B-tree which can store timestamp-based aggregation values. As it considers the direction of trajectory, the extended B-tree has a structure with direction. So this kind of aCN-RB-tree index can support efficient search for trajectory and traffic zone. The aCN-RB-tree can find a moving object trajectory in a given time interval efficiently. It can support traffic management systems and mining systems in ubiquitous environments.
프레임 집약 기법은 MAC 계층에서의 처리율 향상을 위한 기법으로, 새로운 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MSDU 단위의 집약기법(A-MSDU) 과 MPDU 단위의 집약기법 (A-MPDU)을 지원한다. 본 논문에서는 IEEE 802.11n의 A-MPDU 기법을 릴레이 기반의 협력 통신환경에 적용하여 수신단에서 협력적으로 프레임을 복구할 수 있는 협력적 프레임 집약 기법을 제안한다. 제안한 협력적 프레임 기법은 채널 상태가 나쁜 경우에도 두 개 이상의 프레임을 수신하여 복구시키는 것이 가능하기 때문에 기존 기법에 비해 처리율을 향상시킬 수 있다. 성능 분석 모델을 통한 수치 분석 결과는 채널 상태에 따라 제안 기법이 기존의 릴레이 전송 기법 또는 직접적 전송 기법보다 성능이 더 좋아짐을 보여준다.
교통 및 기타 공간계획 과정에 있어서 분석을 위한 공간분할은 필수적이다. 공간 분할에 있어서 두 가지의 중요한 변수는 scale과 aggregation이라고 할 수 있는바 이들 2가지의 조합에 따라서 분할된 공간상의 계획결과물은 실로 엄청난 차이를 보일 때도 있다. 본고에서는 이들 공간 zone 분항 및 재구성 체계의 과정 및 결정기법을 살펴 보는데 우선 목적이 있고, 또한 vector형 GIS의 위상관계자료를 이용한 교통 zone체계의 재설정 방법을 제시해 봄으로써 경직된 교통계획상의 zone체계 구성에의 변화를 창출해 보았다. 시범연구로서는 남한을 132개의 세부 zone으로 구분한 뒤 사회경제적 지표에 의한 동질적인 zone체계를 구축하여 교통계획에 응용하였으나 애초에 macro된 세부 zone체계를 사용한 나머지 aggregate된 zone이 concave한 문제점 또한 발견되었다.
시간지원 데이타베이스 시스템은 자료의 과거 및 현재, 그리고 미래의 상태까지 관리함으로써, 사용자에게 시간에 따라 변화하는 자료에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 시간지원 데이터베이스에서의 집계 연산은 집계 연산과 질의에 시간 애트리뷰트를 고려하므로 기존의 집계 연산과는 큰 차이가 있다. 본 논문에서는 다차원 시간 집계 연산에 초점을 둔다. 다차원 시간 집계 연산은 시간 애트리뷰트 뿐만 아니라 하나 이상의 일반 애트리뷰트까지 고려한 시간 집계 연산으로 이력 데이타 웨어 하우스, 전화 기록 관리(CBR) 등에 유용하다. 본 논문에서는 다차원 시간 집계 연산을 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 PTA-tree를 제안하고, 이를 이용한 시간 집계 처리 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 PTA-tree를 이용한 기법과 기존의 SB-tree를 확장한 기법의 성능을 최악 경우 분석과 실험을 통해 비교한다.
스트림 데이터는 끊임없이 고속으로 생성되는 데이터로써 최근 이러한 데이터를 분석하여 부가가치를 얻고자 하는 노력이 활발히 진행 중 이다. 본 연구에서는 스트림 데이터의 다차원적 분석을 위해 큐브를 고속으로 계산하는 방법을 제안한다. 스트림 데이터는 비즈니스 데이터와는 달리 정렬되지 않은 채로 도착하며, 데이터의 끝에 도달하지 않은 상태에서는 집계 결과를 낼 수 없어서, 고속으로 집계하는 과정에서 저장 공간의 낭비를 심하게 초래한다. 또한 큐브에 속한 집계 테이블들을 모두 생성하는 것은 시간/공간 측면에서 비효율적이라는 점이 지적되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기존 연구들과 마찬가지로 큐브에 포함시킬 집계 테이블들을 사용자가 미리 정하도록 하였고, 정렬되지 않은 스트림 데이터를 고속으로 집계하는 과정에서 배열과 AVL 트리들로 구성된 자료구조를 집계 테이블의 임시 저장소로 사용하였다. 제안한 알고리즘은 생성하려는 큐브가 메모리에 상주할 수 없을 정도로 큰 경우에도 집계 연산을 수행할 수 있다. 이론적 분석과 성능 평가를 통해 제안한 큐브 계산 알고리즘이 실용적임을 입증하였다.
VANET(Vehicular Ad-hoc NETwork)은 도로에서의 안전, 효율, 안락함을 향상시키고, 상업적인 정보나 혹은 인터넷 접속과 같은 다른 부가 가치 서비스들을 제공하므로, ITS(Intelligent Transportation System)를 위한 가장 중요한 기술이라 할 수 있다. 그러나 VANET에서 더 나은 통신효율을 위해서는 보안을 희생시키거나, 보안을 위해서는 통신 효율을 희생시키고 있지만, VANET은 이 둘 중 어느 것도 없어서는 안 된다. 따라서, 본 논문은 이 둘을 모두 해결하기 위하여 차량 간에 일관성이 없는 비정상적인 데이터나 중복되는 데이터를 없애고, 메시지 무결성을 검증하는 MAC(Message Authentication Code) 기반 SDAP(Secure Data Aggregation Protocol)를 제안한다. MAC 기반 SDAP는 데이터 전달의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 전파 방해 공격, 위조 공격, 위장 공격과 같은 악의적인 공격도 탐지함으로써 VANET 보안을 강화시킬 수 있다.
수중 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터는 수온과 염도 등 평균 계산 등을 사용하여 병합이 가능한 경우가 많다. 데이터 병합은 수중 무선 센서 네트워크에서 패킷의 수를 줄이고 에너지를 절약하는 데 큰 도움이 된다. 하지만 데이터 병합으로 인해 지연이 발생할 수 있고, 불필요하게 긴 경로나 싱크 방향이 아닌 경로를 통해 패킷이 전달되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화할 수 있는 데이터 병합 기반의 새로운 경로 결정 알고리즘을 제안한다. 제안 논문은 간섭 없이 지연을 줄이고 싱크 방향이 아닌 경로를 제거하여 에너지 효율성을 최대화 한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 에너지 효율과 패킷 지연 면에 있어 우수함을 알 수 있다.
본 논문에서는 집성 트리를 이용한 MPLS 복구 방안을 제시한다. MPLS에서 장애 복구를 위한 효과적인 방안으로, 다수의 노드에서 하나의 목적지 노드로 향하는 집성 트리를 통해 장애가 생긴 경로를 목적지 노드별로 그룹 복원하는 방안을 제시한다. 집성 트리는 하나의 노드에서 보낸 메시지가 복수의 노드에게로 전달되는 멀티캐스트 트리와 반대로, 복수의 노드에서 하나의 목적지 노드를 향해 정보가 전달되는 데이터 전달 트리이다. 실험을 통해 집성 트리를 이용한 그룹 복구 방안은 기존의 단일 복구 방안과 비교하여, 보다 빠른 속도로 복구함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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