Event-detection is an important application for sensor networks. For ease of event-detection, we can use join operations with a static data table predefined by a user. The static data table involves several conditions for event-detection, so it is called a condition table. When join operations are used for event-detection, it is desirable, if possible, to perform 'in-network' joins in order to reduce the communication cost. In this paper, we propose an energy-efficient in-network join algorithm, called HIPaG. HIPaG is a hybrid algorithm composed of two existing algorithms: the group-based algorithm and the path-based algorithm. HIPaG selectively performs group-based in-network joins or path-based in-network joins according to situations. The group-based algorithm does not work well when the density of the network is low or the condition table is large, and the path-based algorithm is not efficient when the height of the routing tree is small. On the other hand, our proposed algorithm HIPaG does not suffer from such restrictions and works efficiently in every case, since it is an adaptable method to each case. The results of performed experiments show that HIPaG always provides the most significant cost reduction.
센서 네트워크의 다양한 응용 분야들 중에서 널리 사용되고 있는 것이 바로 이벤트 검출(event detection)이다. 이벤트 검출 작업은 사용자가 미리 정한 정적 데이터 테이블(static data table)과 센서 노드들로부터 수집된 데이터들 간 조인연산을 사용하여 쉽고 편리하게 수행될 수 있다. 이러한 정적 데이터 테이블에는 이벤트 검출을 위한 조건들이 저장되므로 이를 조건테이블(condition table)이라 부르도록 한다. 이벤트 검출을 위해 조인연산을 사용할 경우 네트워크-내 조인연산을 수행함으로써 통신 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 에너지 효율적으로 네트워크-내 조인연산을 수행하는 알고리즘인 HIPaG을 제안한다. HIPaG은 기존의 그룹 기반 네트워크-내 조인 방법(group-based in-network join algorithm)과 경로 기반 네트워크-내 조인 방법(path-based in-network join algorithm)의 장점을 모두 갖춘 혼성(hybrid) 알고리즘이다. HIPaG은 그룹 단위의 조인연산과 경로 상에서의 조인연산을 경우에 따라 선택적으로 수행한다. 따라서 기존의 방법들이 네트워크의 밀도와 조건테이블의 크기 및 라우팅 트리의 높이에 따라 성능에 영향을 받는 반면, 본 논문에서 제안하는 방법인 HIPaG은 상황에 따라 유연하게 동작할 수 있기 때문에 어느 경우든지 효율적으로 동작할 수 있다. 실험 결과는 HIPaG이 항상 기존의 방법들보다 효율적이라는 것을 보여준다.
