• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.360-374
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• 2016

Since WSNs (Wireless Sensor Networks) applied to their application areas such as smart home, smart factory, environment monitoring, etc., depend on sensor data, the sensor data is the most important among WSN components. The resources of each node consisting of WSN are extremely limited in energy, hardware and so on. Due to these limitation, communication failure probabilities become much higher and the communication failure causes data loss to occur. For this reason, this paper proposes 2MC (Maximum/Minimum Compression) that is a method to compress sensor data by selecting circular queue-based maximum/minimum sensor data values. Our proposed method reduces sensor data losses and value errors when they are recovered. Experimental results of 2MC method show the maximum/minimum 35% reduction efficiency in average sensor data accumulation error rate after the 3 times compression, comparing with CQP (Circular Queue Compression based on Period) after the compressed data recovering.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3641-3655
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• 2016

Wireless sensor networks (WSNs) provide a promising approach to monitor the physical environments, to prolong the network lifetime by exploiting the mutual correlation among sensor readings has become a research focus. In this paper, we design a hierarchical network framework which guarantees layered-compression. Meanwhile, a data sorting-based adaptive spatial compression scheme (DS-ASCS) is proposed to explore the spatial correlation among signals. The proposed scheme reduces the amount of data transmissions and alleviates the network congestion. It also obtains high compression performance by sorting original sensor readings and selectively discarding the small coefficients in transformed matrix. Moreover, the compression ratio of this scheme varies according to the correlation among signals and the value of adaptive threshold, so the proposed scheme is adaptive to various deploying environments. Finally, the simulation results show that the energy of sorted data is more concentrated than the unsorted data, and the proposed scheme achieves higher reconstruction precision and compression ratio as compared with other spatial compression schemes.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권2호
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• pp.82-91
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• 2010

네트워크 분야에서 데이터 압축은 네트워크 트래픽을 줄이기 위한 전통적이고 효과적인 방법 중 하나이다. 센서 네트워크의 데이터는 시/공간적인 연관성을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용한 데이터 압축 기법들이 많이 연구되고 있다. 센서 노드는 제한된 범위내의 통신이 가능하며, 자신의 통신 반경내의 데이터만을 활용한다. 만약 네트워크의 전체 데이터 분포 특성을 활용할 수 있다면, 데이터 압축의 효율을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 전체 데이터 분포 특성을 활용하기 위한 새로운 접근의 피드백 배포 기법을 통한 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기지국 혹은 슈퍼 노드에 의해 수집된 데이터의 빈도를 이용하여 허프만 코드를 생성하고, 배포함으로써 네트워크 전체의 데이터 압축을 용이하게 한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며 그 결과 네트워크의 수명이 약 30% 증가하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.79-86
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• 2016

In wireless sensor networks, increasing the sensing rate of each node to improve the data accuracy usually incurs a decrease of network lifetime. In this study, an energy-adaptive data compression scheme is proposed to efficiently control the sensing rate in an energy-harvesting wireless sensor network (WSN). In the proposed scheme, by utilizing the surplus energy effectively for the data compression, each node can increase the sensing rate without any rise of blackout time. Simulation result verifies that the proposed scheme gathers more amount of sensory data per unit time with lower number of blackout nodes than the other compression schemes for WSN.

• International Journal of Contents
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• 제11권2호
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• pp.31-36
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• 2015

Recent years have seen a significant increase in demand for multimedia data over wireless sensor networks for monitoring applications that utilize sensor nodes to collect multimedia data, including sound and video. However, the multimedia streams generate a very large amount of data. When data transmission schemes for traditional wireless sensor networks are applied in wireless multimedia sensor networks, the network lifetime significantly decreases due to the excessive energy consumption of specific nodes. In this paper, we propose a data compression scheme that implements the Chinese remainder theorem to a wireless multimedia sensor network. The proposed scheme uses the Chinese Remainder Theorem (CRT) to compress and split multimedia data, and it then transmits the bit-pattern packets of the remainder to the base station. As a result, the amount of multimedia data that is transmitted is reduced. The superiority of our proposed scheme is demonstrated by comparing its performance to that of an existing scheme. The results of our experiment indicate that our proposed scheme significantly increased the compression ratio and reduced the compression operation in comparison to those of existing compression schemes.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권4호
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• pp.318-325
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• 2008

대부분의 센서네트워크 응용들은 일정기간 동안 센서데이타를 지속적으로 수집 분석한다. 이때 모든 센서가 계속해서 서버로 데이타를 전송하기 때문에 많은 통신비용이 소모된다. 따라서 통신비용 감소를 위한 기술은 배터리를 이용해 동작하는 무선 센서에 기반한 센서네트워크의 수명 연장을 위한 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 센서데이타를 압축 전송함으로써 통신비용을 감소시키기 위한 동적 비트할당 기법에 기반한 센서데이타 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 일정기간 동안 수집한 센서데이타의 분포를 분석해 센서데이타를 비트로 표현할 수 있는 정보를 각 센서에 배포하고, 데이타를 압축해 수집함으로써 통신비용을 효과적으로 줄일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.87-91
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• 2008

네트워크 분야에서 데이터 압축은 네트워크 트래픽을 줄이기 위한 전통적이고, 효과적인 방법 중 하나이다. 센서 네트워크의 데이터는 시 공간적인 연관성을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용한 데이터 압축 기법들이 많이 연구되고 있다. 센서 노드는 통신 범위의 제약을 가지고 있기 때문에 공간적인 특성을 이용한 압축시 데이터의 범위로 제한된 정보를 사용한다. 하지만, 때때로 전역적인 데이터 분포와 특성은 데이터 압축 기법의 효율을 증가시킬 수 있는 기회를 제공하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 기회를 활용하기 위한 새로운 접근의 데이터 압축기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기지국 혹은 슈퍼 노드에 의해 수집된 데이터를 통해 압축을 위한 정보, 즉, 피드백 정보를 생성하고 배포함으로써 네트워크 전체의 데이터 압축을 용이하게 한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며 그 결과 네트워크의 수명이 약 30% 증가하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.37-45
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• 2013

최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 모듈 기반의 고품질의 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 멀티미디어 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터 전송 과정에서 특정 노드에 과도한 에너지 소모를 야기하여 전체 네트워크 수명이 감소하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 고려하여, 본 논문에서는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 고효율 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 멀티미디어 데이터의 특성을 고려한 낮은 순위 비트 데이터 삭제 기반의 1단계 압축 및 중국인의 나머지 정리기반의 2단계 압축으로 구성된 다중 압축을 수행함으로써 데이터 크기를 감소시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존 압축기법과 성능을 비교한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 압축 기법에 비해 데이터 전송률이 평균 약 55% 감소하였으며, 노드 생존율은 16% 증가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.81-88
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• 2017

Solar-powered wireless sensor nodes can use extra energy to obtain additional data to increase the precision. However, if the amount of data sensed is increased indiscriminately, the overhead of relay nodes may increase, and their energy may be exhausted. In this paper, we introduce a sensing and compression rate selection scheme to increase the amount of data obtained while preventing energy exhaustion. In this scheme, the neighbor nodes of the sink node determine the limit of data to be transmitted according to the allocated energy and their descendant nodes, and the other nodes select a compression algorithm appropriate to the allocated energy and the limitation of data to be transmitted. A simulation result verifies that the proposed scheme gathers more data with a lower number of blackout nodes than other schemes. We also found that it adapts better to changes in node density and the amount of energy harvested.

• 전기학회논문지P
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• 제56권1호
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• pp.28-36
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• 2007

Sensor networks are usually composed of tens or thousands of tiny devices with limited resources. Because of their limited resources, many researchers have studied on the energy management in the WSNs(Wireless Sensor Networks), especially taking into account communications efficiency. For effective data transmission and sensor fault detection in sensor network environment, a new remote monitoring system based on PCA(Principle Component Analysis) and AANN(Auto Associative Neural Network) is proposed. PCA and AANN have emerged as a useful tool for data compression and identification of abnormal data. Proposed system can be effectively applied to sensor network working in LEA2C(Low Energy Adaptive Connectionist Clustering) routing algorithms. To verify its applicability, some simulation studies on the data obtained from real WSNs are executed.