Once a continuous query, which is commonly used in sensor networks, is issued, the query is executed many times with a certain interval and the results of those query executions are collected to the base station. Since this comes many communication messages continuously, it is important to reduce communication cost for collecting data to the base station. In sensor networks, in-network processing reduces the number of message transmissions by partially aggregating results of an aggregate query in intermediate nodes, or merging the results in one message, resulting in reduction of communication cost.
In this paper, we propose a routing tree for sensor nodes that qualify the given query predicate, called the query specific routing tree(QSRT). The idea of the QSRT is to maximize in-network processing opportunity. A QSRT is created seperately for each query during dissemination of the query. It is constructed in such a way that during the collection of query results partial aggregation and packet merging of intermediate results can be fully utilized. Our experimental results show that our proposed method can reduce message transmissions more than 27% compared to the existing one.
연속 질의는 센서 네트워크에서 일반적으로 사용되는 질의로서, 한 번 요청되면 일정한 주기로 여러 번 실행되어 그 질의의 결과를 베이스 스테이션으로 모은다. 이것은 지속적으로 많은 메시지 전송을 유발시키므로 베이스 스테이션으로 데이터를 모으는 데 드는 통신 비용을 줄이는 것이 중요하다. 네트워크내 프로세싱 기법은 데이터 수집에 드는 통신 비용을 줄이기 위한 대표적인 기법으로서, 핵심 아이디어는 질의 처리를 가능하면 네트워크 내에서 수행하자는 것이다. 네트워크내 프로세싱 기법은 중간 노드에서 집계 질의의 결과 데이터들에 대해 부분 집계를 수행하거나 그 데이터들을 하나의 메시지에 담아 보냄으로써 메시지 전송 횟수를 줄이며, 이것은 결국 통신 비용을 줄인다.
본 논문에서는 질의별로 구성되는 라우팅 트리인 질의 기반 라우팅 트리(Query Specific Routing Tree: QSRT)를 제안한다. 기존의 라우팅 트리가 한 번 구성되면 여러 질의 처리에 사용되던 것과는 달리, QSRT는 질의별로 구성되어 네트워크내 프로세싱의 기회를 최대화한다. QSRT는 질의가 전달되는 과정을 통해 생성되며, 질의의 결과들이 베이스 스테이션으로 전달되는 도중 가능한 한 빨리 서로 만나게 만들어 부분 집계 및 패킷 합병의 기회를 최대화시킨다. 본 논문에서는 실험을 통해 QSRT의 효과성을 보인다. 수행된 실험의 결과는 제안된 QSRT가 기존의 라우팅 트리보다 메시지 전송 횟수를 27% 이상 줄일 수 있음을 보여 준다.
