유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 수집되는 데이터는 끊임없이 변화하는 스트림 데이터이다. 이 스트림 데이터는 기존의 데이터베이스와는 매우 다른 특성을 가지고 있어서, 이를 저장하고 분석 및 질의 처리하는 방법에 대한 새로운 기법이 필요하며, 이에 대한 연구가 최근에 많은 관심을 끌고 있다. 본 연구에서는 센서 네트워크로부터 끊임없이 들어오는 스트림 데이터를 수집하고 이를 효율적으로 데이터베이스에 저장하는 저장 관리자를 구현하였다. 이 저장 관리자는 무선 센서 환경에서 발생하는 오류에 대한 정제, 반복적으로 센싱되는 동일한 데이터에 대한 축소 기능, 장기간의 스트림 데이터를 경동 시간 구조로 유지하는 기능 등을 제공한다. 또 이 연구에서는, 구현된 저장 관리자를 건물의 온도, 습도, 조도 등을 수집하는 건물 화재 감시 센서네트워크에 적용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과, 이 저장 관리자는 스트림 데이터의 저장 공간을 현저히 줄이며, 건물 화재 감시를 위한 장기간의 스트림 데이터를 저장하는데 효과적임을 보였다.
Stream data, gathered from ubiquitous sensor networks, change continuously over time. Because they have quite different characteristics from traditional databases, we need new techniques for storing and querying/analyzing these stream data, which are research issues recently emerging. In this research, we implemented a storage manager gathering stream data and storing them into databases, which are sampled continuously from sensor networks. The storage manager cleans faulty data occurred in mobile sensors and it also reduces the size of stream data by merging repeatedly-sampled values into one and by employing the tilted time frame which stores stream data with several different sampling rates. In this research furthermore, we measured the performance of the storage manager in the context of a sensor network monitoring fires of a building. The experimental results reveal that the storage manager reduces significantly the size of storage spaces and it is effective to manage the data stream for real applications monitoring buildings and their fires.
