Rapid improvement in electronic technologies makes sensor hardware more powerful and capable; therefore the application range of sensor networks is getting to be broader. The main purpose of sensor networks is to monitor the phenomena in interesting regions (e.g., factory warehouses, disaster areas, wild fields, etc) and return required data. The k Nearest Neighbor (KNN) query that finds k objects which are geographically close to the given point is an important application in sensor networks. Although much research for KNN query processing has been made, different searching strategies are required because sensor networks have the challenging features, particularly limited energy. Most previous approaches are either seem to be impractical or are not energy-efficient in resource-limited sensor networks. In this paper, we propose an efficient KNN query processing method in location-aware sensor networks. We dynamically increase searching boundary surrounding the query point, if necessary, and traverse nodes on the enlarged area to make a perimeter until finding k nearest neighbors. Since only the representative sensor nodes are visited, our algorithm reduces a number of messages. we show thorough experiments that the proposed method performs better than the existing method in various network environments.
전기전자 기술의 발달은 센서의 기능을 더욱 강력하게 하고, 센서 네트워크의 활용 분야를 더욱 다양화시키고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션을 사용하는 주 목적은 관심 지역(예, 공장 물품 창고, 재난 지역, 야생 서식지 등)에서 발생하는 현상들을 관찰해서 유용한 정보를 얻기 위한 것이다. 관심지역의 센서 정보는 질의를 통해 가져올 수 있는데, 제한된 에너지를 가지고 있는 센서 네트워크에서는 에너지 소모를 줄이면서 원하는 데이터를 가져오는 것이 중요하다. 근접 노드(KNN: K Nearest Neighbor) 검색 질의는 특정 위치로부터 근접한 k개의 이웃 객체를 찾기 위한 질의로서, 센서 네트워크 환경에서도 중요한 어플리케이션 중 하나이다. 그러나 이전 방법들은 센서 환경에서 사용하기 부적합하거나 에너지 효율성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 근접 노드 검색 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 k개의 근접 노드를 찾을 때까지 검색 영역을 점진적으로 확장하고, 영역 내 센서들을 선별적으로 방문하여 원하는 위치 정보를 얻어내는 것이다. 이를 통해 원하는 k개의 근접 노드를 찾아내면서도 에너지 소모
