센서 네트워크의 다양한 응용 분야들 중에서 널리 사용되고 있는 것이 바로 이벤트 검출(event detection)이다. 이벤트 검출 작업은 사용자가 미리 정한 조건테이블과 센서 노드들로부터 수집된 데이타들 간 조인연산을 사용하여 쉽고 편리하게 수행될 수 있다. 또한 이벤트 검출을 위해 조인연산을 사용할 경우 네트워크-내 조인연산을 수행함으로써 통신 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 에너지 효율적으로 네트워크-내 조인연산을 수행하는 알고리즘인 PBA를 제안한다. PBA는 각 노드에서 베이스스테이션으로 데이타를 전송하는 경로 상에서 조건테이블을 나누어 저장하여 네트워크-내 조인연산을 수행한다. PBA는 각 노드들이 자신의 레벨값을 보고 저장할 부분을 식별할 수 있기 때문에 기존의 방법보다 조건테이블 전송 비용을 훨씬 더 적게 발생시킨다. 뿐만 아니라, 기존의 방법이 네트워크의 밀도에 비해 조건테이블의 크기가 클 경우 제 성능을 발휘하지 못하는 반면, 본 논문에서 제안하는 방법인 PBA는 그러한 제약 없이 대부분의 경우에도 효율적으로 동작한다. 실험 결과는 PBA가 대개의 경우에 효율적으로 동작하며, 특히 조건테이블의 크기가 네트워크 밀도에 비해 비교적 크거나 네트워크의 라우팅 트리의 높이가 큰 경우에는 기존의 방법에 비해 상당한 비용 절감 효과가 있다는 것을 보여준다.
Event-detection is an important application of sensor networks. Join operations can facilitate event-detection with a condition table predefined by a user. When join operations are used for event-detection, it is desirable, if possible, to do in-network join processing to reduce communication costs. In this paper, we propose an energy-efficient in-network join algorithm, called PBA. In PBA, each partition of a condition table is stored along the path from each node to the base station, and then in-network joins are performed on the path. Since each node can identify the parts to store in its storage by its level, PBA reduces the cost of disseminating a condition table considerably Moreover, while the existing method does not work well when the ratio of the size of the condition table to the density of the network is a little bit large, our proposed method PBA does not have such a restriction and works efficiently in most cases. The results of experiments show that PBA is efficient usually and especially provides significant cost reduction over existing one when a condition table is relatively large in comparison with the density of the network, or the routing tree of the network is high.
