With the development of technology, wireless sensor networks (WSN) are wireless networks of consisting a large number of small and low-cost sensors. Wireless sensor networks facilitate collaboration to achieve the perception of information collection, processing and transmission tasks in deployment area. They have various purposes such as military, disaster relief, medical rescue, environmental monitoring, precision farming and manufacturing industry etc. Therefore, technologies for data maintaining technologies in sensor network environment is one of essential parts of sensor networks. In this paper, we present the essential particulars about data management technology at wireless sensor network environments and propound the issues. Further, we could organize and develop a systematic approach in solving the issues.
최근에 무선과 센서 기술발전에 힘입어 관련 응용 기술이 주요한 기술로서 자리매김해가고 있다[1]. 무선센서 네트워크（Wireless Sensor Network, WSN）는 수 많은 저비용의 센서들로 구성된 무선 센서 네트워크이다. 이들의 기능적 구성요소를 살펴보면 기본적으로 처리장치가 탑재되어 처리기능을 포함하고 있으며, 전력공급장치와 주파수 송수신기능이 가능하여야 하며, 이외에 응용프로그램들의 실행이 가능해야 한다[2].
많은 기술발전이 있었지만 상기 내용에 대한 기술적 한계를 극복하기 위한 노력은 현재도 진행 중에 있다. 특히, 무선의 한계점으로서 전원공급과 관련된 부분과 무선으로 연결성에 대한 보장성 등에 대한 연구는 계속 되고 있다. 이러한 기술개발과 함께 무선 센서 네트워크는 공동으로 배치된 지역 내에서 정보감지, 수집, 처리 및 전송임무를 수행한다. 또한, 지능형교통, 의료구조, 환경감시, 정밀농업 및 공업 자동화 등 다양한 방면에 응용할 수 있다. 그래서 센서 네트워크 환경에서 데이터 유지관리 기술은 센서 네트워크 환경에서 다루어져야할 주요한 기술가운데 하나이다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 먼저, 2장에서 무선센서 네트워크의 특징에 대해 살펴보고, 3장에서 데이터 구성에 필요한 처리 구성요소들에 대하여 살펴본다. 4장에서는 데이터 관리에 따른 제기될 수 있는 이슈들에 대해 고찰해보고 5장에서 결론을 맺는다.
일반적으로 무선 센서 네트워크는 센서, 싱크 노드및 기지국을 포함하고 있다. 센서 노드 데이터는 여러 노드를 경과하여 싱크 노드에 도달한 다음에 인터넷이나 위성을 통해서 사용자에게 전송된다. 사용자는 데이터를 처리하고 싱크 노드를 통한 네트워크에 제어 명령 및 배치 명령을 전송할 수 있다[3-5]. 이에 대해 간략히 [그림1]에 도시되어 있다[2].
센서 노드는 배터리로 전력을 공급해서 에너지가 유한하다. 무선 센서 네트워크는 동태성 강하고 모니터링 데이터 수량이 많은 특징이다. 그러나 그의 통신능력, 전력 공급능력 및 컴퓨팅 능력을 다 제한성이 이다[6,7].
센서 네트워크는 Ad Hoc 네트워크랑 같은 이동성, 단절성, 전원 능력 제한성 등 특징이 가지고 있 것을 제외하고 다른 선명한 특징이 가지고 있다. 이런 특징들은 우리에게 도전성 문제들을 제출한다.
센서 네트워크의 중심은 데이터이다서 그의 기본적인 사상은 센서를 인식 데이터 스트림이나 인식 데이터 소스로 여기고 센서 네트워크를 인식 데이터 공간이나 인식 데이터베이스로 여긴다. 그리고 데이터관리 및 처리를 네트워크의 응용목표로 여긴다. 데이터 관리는 인식 데이터에 대한 수집, 저장, 조회, 마이닝 및 조작을 포함한다. 그의 목적은 센서 네트워크에 데이터의 논리적인 뷰어와 네트워크의 물리적인 실현을 구별하다. 그래서 사용자과 응용프로그램은 센서 네트워크의 구현 세부 상항 아니고 조회의 논리적인 구조 만에 관심을 가지면 된다. 데이터에 대한 관리는 센서 노드 설계부터 네트워크 계층 라우트 협의 실현 및 응용계층 데이터 처리까지 센서 네트워크의 각 계층에 다 있다. 그래서 데이터 관리 기술과 센서 네트워크 기술이랑 결합하면 효율적인 센서 네트워크를 실현할 수 있다[9]. 인식데이터관리 및 처리기술은 센서 네트워크의 핵심기술이다. 센서 네트워크 중에 데이터 관리의 주요 연구내용은 다음과 같다.
현재 센서 네트워크 데이터 관리 모델은 주로 3가지: 집중식, 반 분산식 및 분산식이 있다. 중앙 집중 구조에서 인식 데이터의 저장 및 조회를 네트워크 외부에 진행하고 센서 네트워크는 단지 데이터 수집의 역할을 한다. 예를들면, 미국 메인주 오리도에서 진행한 동물습성 관측시험이다[10]. 이런 구조는 일반적으로 작은 규모 그리고 조회 빈도가 데이터 샘플 추출 빈도보다 훨씬 높은 네트워크를 적용한다. 네트워크의 규모가 클 때 멀티 홉통신방식을 사용하면 네트워크 내부의 통신량이 크게 증가 될 것이다. 그리고 기지국 근처의 노드들이 쉽게 통신의 초점을 될 수 있고 에너지가 더 빠르게 소모한다. 네트워크의 생명기간에게 큰 영향을 준다.
현재 센서 네트워크 데이터 모델에 대한 연구가 많이 없다. 대표적인 조회 시스템은 COUGAR[11] 및 TinyDB[12] 이다. 두개 다 기존의 관계형 모델의 간단한 확장이고 인식 데이터 스트림의 불확실성, 통계적 속성 및 인식 데이터들 간에 연관성을 잘 표현되지 않다. 이 분야에서 연구 핫이슈는 센서 네트워크 데이터 저장 및 인덱스 기술이다. 어떻게 데이터를 저장 하는 것은 조회 처리 성능에게 영향을 미친다. 센서 네트워크 내부의 데이터 저장 방식이 3가지 있다.
조회 처리는 3방면을 포함한다. 요구 어떤 방식으로 분배 하는 것을 조회한다, 너트워크 내부 조회 처리가 어떻게 진행한다, 결과를 수집한다. TinyDB 시스템에서 조회를 라디오 형식으로 네트워크에 각 노드에 전송한 동시에 조회 소스 노드를 루트로 삼아서 라우트트리가 설립한다. 조회 결과를 라우트 통해서 루트에 돌아가고 그 도중에 조회에 다한 전 처리를 진행한다[12]. TinyDB 시스템이 사건 및 수명 주기의 조회를 기반으로 지원한다. 이 시스템은 TAG서비스(Tiny Aggregation Service)가 이용하여 조회, 조작 이런 네트워크내의 집합을 완성한다[15]. 그리고 수집 조회 처리 기술(Acquisitional Query Processing, ACQP)이 사용하여 가장 낮은 에너지 소비한 조회 실행 계획을 생산한다[13]. 계획이 작성한 동시에 인식 데이터 수집 원가를 고려하고 불필요한 데이터 수집을 피한다. 그러나 TinyDB의 조회 최적화 기술은 단일한 노드의 최적화 문제만 생각하고 전반적으로 최적화 문제를 고려하지 않다[16,17].
무선 센서 네트워크는 데이터 중심으로 하는 네트워크이다. 그는 관리하는 센서 인식 데이터와 전통 데이터베이스 중에 데이터랑 큰 차이점이 있다. 게다가 센서 노드 자신의 특성도 데이터 관리 기술 에게 큰 도전과 기회를 주었다. 현재, 센서 네트워크는 데이터 관리기술 방면에서 일부 연구 결과를 취득한다. 근데 실제응용 프로그램 까지 멀고 아직 연구 발전 공간을 매우큰다. 본 논문에서는 센서 네트워크 특징을 설명하고 센서 네트워크 데이터 관리연구 현황 분석하였다. 앞으로 센서 네트워크 데이터 관리의 문제점에 대한 연구 프레임을 제안하겠다.
