Redundant and Abnormal Data Processing Scheme in Large-scale IoT Environment

대규모 IoT 환경에서의 중복 및 비정상 데이터 처리 기법

  • Kim, Min-Woo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Tae-Ho (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Kyung-Tae (Dept. of Software, Sungkyunkwan University) ;
  • Youn, Hee-Yong (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 김민우 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이태호 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이병준 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김경태 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과) ;
  • 윤희용 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과)
  • Published : 2019.07.10

Abstract

최근 IoT 환경에서는 고밀도로 노드가 분포되어진다. 이러한 센서 노드들은 데이터 전송 시 혼잡을 초래하는 중복 데이터를 생성하여 데이터의 정확도를 저하시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 정체 문제를 해결하기 위해 제안 기법은 사 분위(Interquatile, IRQ) 분석과 코사인 유사도 함수를 통해 데이터의 이상치와 중복성을 측정하여 중복 데이터 및 특이치를 제거한다. 본 연구를 통하여 최적의 데이터 전송을 통하여 IoT의 통신 성능을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 데이터 감소율, 네트워크 수명 및 에너지의 효율성을 높일 수 있다.

Keywords