A Data Compress Scheme for Maximizing Sensing Data in Solar-powered Sensor Networks

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2015. 8. 신현식.무선 센서 네트워크는 주기적으로 주변 환경 정보를 수집한다. 수집하 는 환경 정보를 시간변화에 대해 보다 정밀하게 얻기 위해서는 센싱 주 기를 줄여야 하지만 이는 더 많은 에너지를 필요로 한다. 한편 태양에너 지 기반 센서 노드는 태양에너지를 통해 수집되는 여분의 에너지를 센서 네트워크의 서비스 품질을 향상시키는데 이용할 수 있으며, 데이터의 압 축 기법을 이용하면 데이터의 크기를 줄여 전송에 이용하는 에너지를 줄 일 수 있게 된다. 본 논문에서는 태양에너지로부터 수집된 여분의 에너지와 데이터의 압 축 기법을 이용해 절약되는 에너지를 이용하여 데이터의 수집량을 늘려 시간변화에 대해 보다 정밀한 데이터를 얻는 기법을 제안한다. 이 기법 은 압축률과 압축 소모에너지가 서로 다른 두 가지 압축 알고리즘을 센 서 노드의 남은 에너지, 태양에너지로부터 수집되는 에너지, 센서 노드 가 사용하는 에너지를 고려하여 적응적으로 선택한다. 이 기법을 이용해 여분의 에너지를 높은 압축률에서 짧은 센싱주기로 수집하는데 이용하여 센싱 데이터의 양을 늘리도록 한다. 본 연구에서 이용한 기법을 이용하면 낮은 압축률의 압축 알고리즘만 을 이용하여 데이터를 수집하는 경우에 비해 약 7.8%정도의 데이터를 더 수집할 수 있었으며, 이는 7.8% 더 정밀한 데이터를 수집하였음을 의미한다.요약 i 목차 ii 그림 목차 iv 표 목차 iv 1. 서론 1 1.1 연구의 동기 1 1.2 연구의 목적 및 개요 2 1.3 논문의 구성 4 2. 배경 지식 및 관련연구 5 2.1 무선 센서 네트워크 5 2.2 무선 센서노드와 싱크노드의 특징 6 2.3 센서노드에서의 데이터 압축 기법 7 2.4 태양에너지 기반 무선 센서 네트워크 8 3. 적응적 압축 기법 11 3.1 적응적 압축 기법 개요 11 3.2 압축 알고리즘 12 3.3 노드의 동작 15 3.4 동작모드의 결정 16 3.5 문턱값의 결정 18 3.6 데이터 수집 주기의 결정 20 4. 실험 환경 및 결과 22 4.1 실험 환경 22 4.2 실험 결과 25 5. 결론 및 향후 연구 30 참고문헌 31 Abstract 36Maste