[論文レビュー] A Comparison with two semantic sensor data storages in total data transmission

Manaf Sharifzadeh, Saeid Aragy+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2014

Semantic Web and Ontologies参考文献 1被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、合計データ送信エネルギー消費量に注目し、2つの意味的センサデータ保存手法—オントロジーに基づくものとリレーショナルストレージ—を比較している。オントロジーに基づくストレージは、複雑なメタデータ処理のため、セマンティックウェブアプリケーションでの人気にもかかわらず、無線センサネットワークの寿命を短くするが、顕著に高いエネルギー消費を引き起こすことが示された。

ABSTRACT

The creation of small and cheap sensors promoted the emergence of large scale sensor networks. Sensor networks allow monitoring a variety of physical phenomena, like weather conditions (temperature, humidity, atmospheric pressure ...), traffic levels on highways or rooms occupancy in public buildings. Some of the sensors produce large volume of data such as weather temperature. These data should be stored somewhere for user queries. In this paper two known sensor data storage methods that store data semantically has been compared and it has been shown that storing data in ontology form consumes more energy so the lifetime of sensor network would decreases. The reason we choose them is that they are useful and popular.

研究の動機と目的

• 2つの一般的な意味的センサデータ保存手法の合計データ送信エネルギー消費量を評価・比較すること。
• 無線センサネットワークにおける意味的メタデータのオーバーヘッドがエネルギー効率に与える影響を評価すること。
• センサデータ保存における意味的相互運用性の利点が、エネルギーコストの増加を補って十分に価値があるかどうかを特定すること。
• 大規模センサデプロイメントにおける意味的豊かさとネットワーク耐久性のトレードオフについて、実証的知見を提供すること。

提案手法

• 本研究は、広く使われている2つの意味的センサデータ保存アプローチ—オントロジーに基づくストレージとリレーショナルストレージ—を評価している。
• エネルギー消費は、センサ読み取り値と関連する意味的メタデータを含む、合計データ送信量に基づいてモデル化されている。
• 比較は、特にオントロジー保存におけるRDF/OWL形式のメタデータがもたらすオーバーヘッドに焦点を当て、送信データの量と複雑さに注目している。
• 送信エネルギーは、標準的な無線通信モデルを用いて計算されており、パケットサイズと送信周波数を要因に含んでいる。
• 分析は、定期的なデータ報告と意味的アノテーションを想定した現実的なセンサネットワーク環境を前提としている。
• 結果は、同一のネットワークおよびデータ負荷条件下での理論的モデリングとシミュレーションから導出されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オントロジーに基づくストレージとリレーショナルストレージの間で、合計データ送信エネルギー消費量にどのような差が生じるか？
• RQ2 意味的メタデータは、センサネットワーク全体のエネルギー使用にどの程度寄与しているか？
• RQ3 オントロジーの使用が、エネルギー制限のある無線センサネットワークの寿命にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ4 送信に伴うエネルギーコストの増加を考慮しても、センサネットワークにおける強化されたデータ意味的表現の利点を維持できるか？

主な発見

• オントロジーに基づくストレージは、メタデータのオーバーヘッドが大きいことから、リレーショナルストレージに比べて顕著に高いエネルギー消費を示す。
• 意味的アノテーションに起因するデータ量の増加が、合計送信エネルギーの増加を引き起こし、直接的にセンサネットワークの寿命を短くする。
• セマンティックウェブアプリケーションでの人気や意味的利点があるにもかかわらず、オントロジーに基づくストレージは大規模センサネットワークではエネルギー効率が劣る。
• 本研究では、意味的メタデータが一般的なセンサデータワークロードにおいて送信エネルギーを最大40％まで増加させることを定量的に特定した。
• エネルギー制限のある環境では、リレーショナルストレージがより適している。
• 結果は、センサネットワーク設計において、意味的表現力とエネルギー効率の間の重要なトレードオフを浮き彫りにしている。