무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결해야한다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 데이터의 상이성과 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 검증하였다.
In a wireless sensor network, a middleware used to support efficient processing and fast delivering of sensing data should handle the data loss problem at an intermediate sensor node caused by unexpected sudden data burst. In his paper, it proposes a Delta-Average method for enhancing the efficiency of data aggregation and correctness where the sensed data should be delivered only with the limited computing power and energy resource. With the proposed method, unnecessary data transfer of the duplicate data is eliminated and data correctness is enhanced by using the proposed averaging and data differentiating scheme when an instantaneous data burst is occurred. Finally, with the TOSSTM simulation results on TinyDB, we verify that the correctness of the transferred data is enhanced.
