Earticle

본 논문에서는 사물인터넷 센서 데이터베이스 기술을 분석하였고, 센서 노드 장애와 통신 장애에 대처하 기 위한 효율적인 데이터 관리 및 저장 기술에 대해 논의하였다. 센서 데이터베이스 환경에서 데이터 수집 및 모니 터링을 목적으로, 데이터 서비스 신뢰성 및 성능을 개선하기 위하여 새로운 안정성-인지 클러스터링 방식과 압축 쉐도우 복제 방식을 제안하였다. 또한, 데이터 미러링을 이용한 수정된 동기화 기술을 적용하여, 스토리지 효율성을 위한 압축된 쉐도우 데이터를 저장하였다. 쉐도우 데이터 복제 기술은 낮은 클러스터에 있는 안정성이 낮은 센서 노드의 배터리 및 통신 장애를 최소화한다. 결과적으로 불필요한 통신비용 및 배터리 소모를 줄일 수 있으며, 클러 스터 내 센서 노드를 동적으로 관리하여 전체적인 배터리 에너지 밸런스를 유지할 수 있다. 온도와 상대 습도 데이 터에 대하여 실험한 결과 센서 데이터의 크기가 14%이하로 감소되고 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

This paper analyzed IoT sensor database technology and discussed efficient data management and storage technologies to cope with sensor nodes and communication failures. For data collection and monitoring in sensor database environment, a new stability-aware clustering scheme and compressed shadow replication scheme were proposed to improve the data service reliability and performance. In addition, a modified synchronizing skill using data mirroring was applied to store compressed shadow data for storage efficiency. Shadow data replication skill minimizes battery and communication failures of unreliable sensor nodes in the low clusters. Consequently, unnecessary communication costs and battery consumption can be reduced, and overall battery energy balance can be maintained by dynamically managing sensor nodes in the clusters. Experiments with temperature and relative humidity data have shown that the size of the sensor data is reduced to less than 14% and performance is improved.