센서 네트워크에서 데이터 저장소 기법은 해쉬 테이블을 기반으로 네트워크상의 센서노드들을 저장소로 간주한다. 센서노드들은 해쉬 테이블에서 추출된 노드에 데이터를 저장하며 질의를 전송하는 사용자들도 해쉬 테이블을 이용하여 원하는 데이터가 저장된 센서노드에 접근한다. 이러한 데이터 저장소 기법의 문제점들 중 하나는 데이터를 저장하는 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며 부하집중으로 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 적응적 지역 트라젝토리 기반의 데이터 저장소 (Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, ALT)기법을 제안한다. ALT기법에서는 데이터를 저장할 노드를 중심으로 트라젝토리를 형성하며 질의 빈도의 변화에 따라 적응적으로 트라젝토리 범위를 변화시킨다. 실험을 통하여 제안하는 ALT기법이 기존의 데이터 저장소 기법에 비해 질의 빈도에 따라 빠른 응답시간을 제공함을 보이며 질의처리를 위한 부하가 여러 노드로 분산됨을 보인다. 또한 이를 통하여 노드의 에너지 소모도 분산됨으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있음을 설명한다.
Sensor nodes are used as a storage space in the data centric storage method for sensor networks. Sensor nodes save the data to the node which is computed by hash table and users also access to the node to get the data by using hash table. One of the problems which the data centric storage method has is that queries from many users who are interested in the popular data could be concentrated to one node. In this case, responses for queries could be delayed and the energy of heavy loaded node could be dissipated fast. This would lead to reduction of network life time. In this paper, ALT, Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, is proposed as scalable data centric storage method for sensor network. ALT constructs trajectory around the storage node. The scope of trajectory is increased or decreased based on the query frequency. ALT distributes the query processing loads to several nodes so that delay of response is reduced and energy dissipation is also distributed.
