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데이터 중심 저장 환경에서 높은 정확도를 갖는 소실 데이터 보정 기법 = A Data Recovery Method for High Accuracy in Data Centric Storage Schemes
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2011
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Korean
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KCI등재
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73-84(12쪽)
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In wireless sensor networks (WSNs), various data‐centric storage (DCS) schemes have been proposed to store the collected data and to efficiently process a query. The DCS scheme assigns divided data regions to sensor nodes and stores the collected data to the sensor which is responsible for the data region to process the query efficiently. However, since the whole data stored in a node will be lost when the fault of a node occurs, the accuracy of the query processing becomes low. To solve such a problem, we propose a new data correction method for high accuracy in DCS schemes with faults. The proposed method assures the high accuracy of the query result in the case of data losses due to the faults of the nodes in the DCS scheme. When a data loss occurs, the proposed method generates a compensation model against the area of the data loss data distribution patterns and data variation rate of the data. It returns the query results including virtual data by using the compensation model. Therefore, it guarantees the query result with high accuracy in spite of the faults of the nodes. To show the superiority of our proposed method, we compare the proposed method with the conventional data‐loss correction method. In the result, the proposed method shows about 19% accuracy rates on average in the various data sets.
더보기최근 무선 센서 네트워크 환경에서 감지되는 데이터를 네트워크상에 효과적으로 저장하고 처리하기 위한 다양한 기법들이 제안되었다. 대표적인 연구로 데이터중심 저장 기법이 있다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의 처리에는 효과적이지만, 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장 되어 있는 전체 데이터가 소실 됨에따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 최근 이와 같은 데이터 소실 문제를 해결하기 위해 선형 회귀 분석 기법을 기반으로 보정 모델을 생성하는E‐KDDCS가 제안되었다. 하지만 E‐KDDCS의 경우, 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 데이터의 분포 패턴이나 변화율을 고려하지 않는 단순한 보정 모델을 생성하기 때문에, 결과적으로 낮은 정확도의 질의 결과를 보인다. 본 논문에서 데이터중심 저장 기법에서의 정확도 높은 소실 데이터 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 존재 영역의 데이터의 분포 패턴 및 변화율을 고려하여 보정 모델을 생성함으로써, 기존의 기법에 비해 높은 정확도를 가지는 가상 데이터를생성하는 것이 가능하다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을통해 기존의 소실 데이터 보정(EKDDCS) 기법과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 19% 이상의 질의 결과 정확도의 향상을 보였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.02 | 0.02 | 0.01 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.02 | 0.02 | 0.183 | 0.03 |
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