Usage of applications in wireless sensor networks are varied and increased in real world, such as disaster management, precision agriculture, forest fire detection and so on. Sensor database systems serve the applications by querying the sensor nodes and collecting sensory data from the sensor network in ways facilitated by a query language. In this dissertation, we propose a novel query language, SNQL+s (Sensor Network Query Language plus Space) that is useful to collect data with spatial operation, conditional-branching facility, adjusting participant nodes of query by ratio, event-detecting by location-awareness.
Database applications in wireless sensor networks very often demand data collection from sensor nodes of specific target regions. Design and development of spatial query expressions and energy-efficient query processing strategy are important issues for sensor network database systems. However, the existing sensor network database systems lack the needed sophistication for the space calculation of the target sensor nodes; hence, unnecessary query/data transmissions are required between the sensor nodes and the server. This dissertation describes our spatial operations and energy-efficient query processing methods that are designed and implemented in our sensor network database system called SNQL+s. With a set of spatial operators based on geometric parameters, such as Envelope, NearBy, Distance, Direction and set theoretic operators, SNQL+s allows sensor network applications to easily specify the target space of interest. In addition, target space assignment method support to express various polygon-shaped spaces in a query and process selective query dissemination. Our energy-efficient query processing strategy implements an in-network query management based on the lowest common ancestor (LCA) algorithm, so that the query processing cost for calculating the target spaces is greatly reduced by avoiding the need of heavy query/data transmissions between the base-station and target nodes.
Conditional branching query operation provides a case-based branching mechanism, in that collection of sensor data is dynamically set based upon the data values of the designated sensor nodes. The benefits are two-fold. First, this will avoid overly frequent query/data transactions between the base-station and sensor nodes to collect different sensor data. Also, application programming burden to program case-dependent application processes incorporating multiple query expressions can be alleviated. With branching query operation, multiple query transactions can be implemented into a single query so that the amount of query/data propagations between the base-station and sensor nodes.
Adjusting participant nodes of query by ratio effectively supports node-selection by WITHIN-clause for choosing only certain numbers of participating nodes rather than using the entire nodes. WITHIN is designed to control the energy balance for nodes and data accuracy. The fair selection process prevents nodes from spending more energy than others spend. Therefore, the overall network can keep the balance in energy consumption so that the whole network becomes more available longer. The design of this feature had been motivated by the fact that the data values sensed by neighboring nodes in a densely deployed sensor network are rarely dissimilar and quite acceptable even when they are collected from a random number of participating sensor nodes. It allows the sensor network to achieve energy efficiency effectively by greatly diminishing redundant query operation and data transmission among nodes.
The proposed event-driven queries provide expressions, such as temporal condition of monitoring the event, selective query dissemination over the network with a simple spatial operations, and in-network propagation of inner query when events are triggered. For the management of selective dissemination and in-network propagations, we have implemented a Quadtree-based Distributed MBR Management (QDMM) algorithm for efficient maintenance of spatial metadata information in order to disseminate an event query and propagate the inner query in-network manner. Using QDMM, our upgraded SNQL+s processor becomes better performing by incorporating advanced event-driven data collection operation.
In each part of this dissertation, we have tested the efficiency of above-mentioned querying mechanism in comparison with some other sensor databases. Performance evaluation shows that our proposed design and implementation of spatial query expressions and processing strategy achieve improved energy-efficiency for database operations in the wireless sensor network. In addition, we implement its prototype on Android devices as sensor nodes so that we show the possibility of implementing the proposed query language in real world.
무선 센서네트워크는 재난관리, 정밀농업, 산불감지 등과 같은 다양한 종류의 응용영역에서 실제로 활용되고 있다. 센서데이터베이스는 질의언어를 사용하여 편리하게 센서 네트워크를 구성하는 센서노드에 질의를 보내고 센서데이터를 취합하는 서비스를 제공한다. 이 논문에서는 SNQL+s(Sensor Network Query Language plus Space)로 명명된 독창적인 질의언어를 제안하며, 질의를 통한 데이터 수집시 공간질의, 조건분기 질의, 노드의 질의 참여율 조정 및 영역인식을 수반하는 이벤트 감지 등을 활용하도록 제안하였다.
센서네트워크에서 데이터베이스 응용프로그램은 특정영역에 있는 센서노드를 대상으로 한 데이터 수집이 자주 필요하다. 따라서, 영역대상 질의 표현을 디자인하고 에너지 효율적인 질의를 실행할 수 있는 전략을 세우는 것은 센서네트워크 데이터베이스 시스템에서 대단히 중요하다. 그러나, 현존하는 센서네트워크 데이터베이스 시스템은 원하는 영역을 계산하고 이를 대상으로 질의를 처리하기에는 부족함이 있다. 결과적으로, 서버와 센서노드간의 불필요한 질의/데이터의 전송이 발생하게 된다. 이 논문에서는 공간 질의처리 기능과 관련된 에너지 효율적 질의처리 방법을 SNQL+s로 명명된 센서네트워크 데이터베이스 시스템에 디자인하고 적용했다. 지리학적 파라미터를 기반으로 한 영역관련 오퍼레이터인 Envelope, NearBy, Distance, Direction 그리고 set 오퍼레이터를 활용하여, SNQL+s는 관심 있는 특정영역을 쉽게 지정할 수 있도록 지원한다. 또한, 질의대상 영역을 지정하는 방법은 다양한 다각형 모양의 영역을 표현할 수 있도록 디자인되어, 영역의 모양에 제한 없이 선택적인 영역에 질의 전송이 가능하게 한다. 우리가 제안한 에너지 효율적인 질의처리 방법은 LCA(Lowest Common Ancestor)를 기반으로 한 in-network 질의처리 절차인데, 질의영역을 계산하기 위한 질의처리 비용을 대폭 절감하여 base-station과 질의대상 노드간의 질의/데이터 전송 량을 대폭 감소시킨다.
조건분기 질의처리는 조건에 따라 질의를 분기시켜주는 방법으로 데이터 수집의 대상이 되는 센서 노드를 유연하게 지정할 수 있는 방법을 제공하며 두가지 유용한 점이 있다. 첫 번째, base-station과 센서노드간에 비번하게 발생하는 질의/데이터 전송처리를 줄일 수 있다. 두 번째는, 응용프로그램 개발자가 여러 가지 조건에 맞는 질의가 필요할 때, 하나의 질의로 여러 개의 질의를 대신함으로써 복잡한 일을 줄일 수 있다.
WITHIN절을 활용하여 노드의 질의 참여율을 조정하는 방법은 질의에 참여하는 대상 노드를 전체로 하지 않고 특정비율의 노드만 지정할 수 있도록 설계하였다. WITHIN은 센서노드의 에너지 밸런스와 정확도를 조정하기 위해 디자인 되었으며, 질의대상 노드를 고르게 선택하도록 함으로써 전체적인 센서 네트워크의 에너지 밸런스를 유지하고 오래 지속될 수 있도록 지원한다. 이러한 설계의 특징은 센서노드들이 밀집되어 분포하는 지역에서는 주변의 노드들 간의 센싱되는 데이터가 유사하므로, 랜덤하게 센서노드를 선택하여 데이터를 수집하여도 값이 유효한 점에서 착안하였다. 결과적으로, 센서네트워크가 중복적인 질의/데이터 처리를 하는 것을 크게 감소시켜 에너지 효율성을 제고 시켰다.
제안된 이벤트기반 질의는 시간조건 기반의 이벤트 모니터링, 간단한 공간표현을 통한 선택적 질의전송과 이벤트 발생시 in-network에서의 질의전송을 지원한다. 이러한, 선택적 질의전송과 in-network 데이터수집을 위해서 QDMM(Quadtree-based Distributed MBR Management) 알고리즘을 제안하였다. QDMM을 활용하여 좀더 개선된 이벤트 기반의 데이터 처리가 가능해 졌다.
본 논문에서는 상기의 질의처리 방법들을 제안하고 실험을 수행하였으며, 각각의 제안된 방법들이 기존의 센서데이터베이스에 우수함을 보였다. 또한, 안드로이드 디바이스를 센서노드로 지정한 프로토타입을 구성하여, 실 환경에서 활용 가능함을 보였다.
