WSN 장애에서 센서 데이터 오류 감소를 위한 구간 샘플의 최대/최소 선택방법
A Method for Maximum/Minimum Selection among Interval Samples for Reducing Sensor Data Value Error in Wireless Sensor Network Failures
- 주제(키워드) 도움말 CQP (Circular Queue Compression based on Period) , 2MC (Maximum/Minimum Compression) , IoT (Internet of Things) , WSN (Wireless Sensor Network) , 통신장애 , 센서 데이터 압축 , 센서 데이터 복구 , Communication Failure , Sensor Data Compression , Sensor Data Recovery
- 발행기관 강릉원주대학교 일반대학원
- 지도교수 도움말 김창화
- 발행년도 2016
- 학위수여년월 2016. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/kangnung/000000008120
- 본문언어 한국어
초록/요약 도움말
스마트 홈, 스마트 팩토리, 환경 모니터링 등에는 무선센서네트워크 (Wireless Sensor Network, WSN)가 사용되고 있으며, 센서 데이터를 기반으로 활용되고 있기 때문에 센서 데이터는 무선센서네트워크의 구성요소 중 가장 중요하다. 하지만 무선센서네트워크를 구성하고 있는 노드는 에너지, 하드웨어 등의 자원이 극히 제한적이다. 이로 인해 통신장애 발생 확률이 높고, 통신장애 발생 시 센서 데이터의 손실이 발생할 수 있다. 센서 데이터 손실은 활용 분야에 따라 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 센서 데이터의 손실과 오류를 줄이는 방안으로 본 논문에서는 원형 큐 기반의 최대/최소값 센서 데이터를 선택하여 압축하는 방법인 2MC (Maximum/Minimum Compression) 방법을 제안한다. 이 방법은 기본 통신 프로토콜로써 IEEE 802.11 DCF (Distributed Coordination Function) 를 기반으로 하며, 통신장애 발생 시 센서 데이터를 저장하고, 압축구간 내에서 최대/최소 센서 데이터 선택 후 압축하여 센서 데이터의 손실과 센서 데이터 복구 시 원본 데이터와의 손실과 오차를 감소 시킨다. 2MC 방법의 효용성을 입증하기 위해 해수온도, 상대습도, 해수 pH, 대기온도 등 현장의 실제 데이터를 가지고 기존에 연구된 CQP (Circular Queue Compression based on Period) 방법과 2MC 방법을 비교하여 센서 데이터 압축 후 복구하였을 때 평균 누적 오차율은 2MC 방법이 3회 압축에서 CQP 방법보다 최대 35% 감소하였다. 실험에 사용된 4종류의 다른 형태의 현장 센서 데이터를 가지고 실험하였을 때, 2MC 방법이 CQP 방법 대비 평균 누적 오차율이 0.2~0.8수준의 좋은 성능을 보였으며, 복원을 위해 사용한 보간법 종류에서는 대체적으로 Linear 보간법으로 센서 데이터 복구 시 평균 누적 오차율이 더 적었다.
more초록/요약 도움말
Since WSNs (Wireless Sensor Networks) applied to their application areas such as smart home, smart factory, environment monitoring, etc., depends 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, software and so on. Due to these limitation, communication failure probabilities become much higher and the communication failure cause data loss occurrences. Theses kinds of sensor data losses are able to make critical influences on some WSN applications. In order to resolve this problem, we need to develop the methods for reducing sensor data losses and value errors. For this reason, this dissertation proposes 2MC (Maximum/Minimum Compression) that is a method to compress sensor data by selecting circular queue-based maximum/minimum sensor data values. Our method is founded on IEEE 802.11 DCF (Distributed Coordination Function) as a basic communication protocol. Our method also saves sensor data and compresses them after selecting maximum/minimum sensor data when communication failure occurs. Our proposed method reduces sensor data losses and value errors when they are recovered. Experimental results of 2MC method shows 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. 2MC method shows the better performance than CQP method with 0.2~0.8 level of CQP average accumulation error rate when we performed experiments with four sensor data sets showing different graph patterns. In two interpolation methods, linear and spline, used for recovering sensor data, the average accumulation error rate in linear is smaller than the spline.
more목차 도움말
요약
목차
그림목차
표목차
1. 서론
2. 관련연구
2.1 압축 및 복구를 위한 연구
2.2 CQP (Circular Queue Compression based on Period) 방법
3. 센서 데이터 압축 및 복구를 위한 프레임워크
3.1 센서 데이터 압축 및 복구를 위한 프레임워크
3.2 통신프로토콜 및 통신장애 식별
3.3 센서 데이터 압축 주기 설정
3.4 통신장애 상황 전파 방법
3.5 노드 타입 별 압축 및 복구를 위한 프레임워크
4. 2MC (Maximum/Minimum Compression) 방법
4.1 센서 데이터 선택을 위한 기본 알고리즘
4.2 2MC (Maximum/Minimum Compression) 알고리즘
4.3 2MC 방법에서 압축 데이터 선택 방법
4.4 센서 데이터 선택정보 관리
4.5 센서 데이터 복구 절차
5. 성능평가
5.1 평가환경
5.2 평가결과
6. 결론
참고문헌
Abstract
감사의 글
