Skyline computation has emerged as a hot issue in database community because of its promising applications in multi-criteria decision making. In sensor network environments, the skyline computation has also important applications in the environmental monitoring and the industrial control.
Skyline query algorithms have been well studied in traditional database system, the existing algorithms has a difficulty to apply in sensor networks, because of characteristics of sensor networks, such as limited battery, multi-hop communication, and the distributed environment.
In this paper, we propose a new method to select filter called the Generalized MinMax. The proposed method maintain hierarchical filter at node. The proposed method can construct good filters for the nodes and thus reduce unnecessary transmissions of sensed data in an effective manner. Our performance evaluation with simulated data sets and real sensed data shows that the proposed method reduces data communication and consumes less energy than the existing method.
스카이라인은 다차원 속성으로부터의 의사 결정을 지원하는 특성을 가지고 있어 데이터 베이스 분야에서 큰 관심을 받아 왔다. 이러한 스카이라인은 센서 네트워크 환경에서도 환경 감시나 산업 제어 분야에서 유용하게 활용 된다.
스카이라인 질의를 위한 알고리즘은 전통적인 데이터 베이스 시스템 환경에서 꾸준히 연구되어 왔으나, 이를 센서 네트워크 환경에 적용하는 것에는 문제점이 있다. 왜냐하면 센서 네트워크 환경이 가지는 제한된 배터리, 멀티 홉을 통한 통신, 분산 환경 등 충분히 고려되지 않았기 때문이다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에 적합한 스카이라인 질의 처리를 위해 센서 네트워크 내 처리와 필터링 기법을 사용하며, 필터를 선정하는 기법인 Generalized MinMax 연산을 제안한다. 제안하는 기법은 센서 노드의 필터 사이에 계층관계를 유지하여 불필요한 데이터의 전송을 효과적으로 줄이며 기존의 기법과 달리 균일하지 않은 데이터 분포에서도 우수한 필터링 효과를 보인다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안하는 방법이 데이터 전송량과 에너지 소모 측면에서 기존의 기법보다 우수함을 확인한다.
