DOI QR코드

DOI QR Code

Network Traffic Reduction Method using Compression in Wireless Sensor Networks

무선 센서 네트워크에서 압축을 이용한 네트워크 트래픽 감소 기법

  • 김동국 ((주)다이퀘스트) ;
  • 이좌형 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과) ;
  • 박총명 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과) ;
  • 권영완 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과) ;
  • 정인범 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과)
  • Published : 2008.08.30

Abstract

Wireless sensor network is a network that consists of small wireless sensor nodes. Sensor nodes transfer the sensed data about the objects or environment to the sink through wireless channel. The energy dissipation by wireless transmission is the primary factor of energy dissipation in the sensor node. To utilize the limitted resource at the sensor node, it is required to reduce the number of wireless transmission. In the paper, we proposes a new energy efficient method, NRMC, to reduce the energy dissipation by using the compression technique - DPCM, Wavlet, Quantization, RLC. With NTRC, the life time of sensor network could be increased.

무선 센서 네트워크는 소형의 무선 센서노드들로 구성된 네트워크이다. 무선으로 구성된 센서 네트워크는 사물과 환경의 변화를 감지하여 싱크로 전송한다. 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 무선으로 데이터를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모한다. 한정된 에너지 자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터 전송에 이용하는 라디오모듈의 사용을 최소화하여 네트워크 전체의 데이터 전송량을 감소시켜야 한다. 본 논문에서 제안하는 NRMC는 에너지 소모를 줄이기 위해 DPCM, 웨이블릿, 양자화, 가변 길이 부호화를 사용하여 전송되는 데이터의 양을 줄여 라디오모듈을 통한 데이터 전송 횟수를 줄였고, 결과적으로 센서네트워크의 트래픽을 감소시켜 에너지 소모를 줄였다.

Keywords

References

  1. Naoto Kimura, and Shahram Latifi, "A Survey on Data Compression in Wireless Sensor Networks," In Proceedings of the International Conference on Information Technology: Coding and Computing, April 2005
  2. D. Petrovic, R. C. Shah, K. Ramchandran, and J. Rabaey, "Data Funneling: Routing with Aggregation and Compression for Wireless Sensor Networks," In Proceedings of First IEEE International Workshop on Sensor Network Protocols and Applications, May 2003
  3. T. Arici, B. Gedik, Y. Altunbasak, and L. Liu, "PINCO: a Pipelined In-Network Compression Scheme for Data Collection in Wireless Sensor Networks," In Proceedings of 12th International Conference on Computer Communications and networks, October 2003
  4. E. Magli, M. Mancin, and L Merello, "Low-Complexity Video Compression for Wireless Sensor Networks," In Proceedings of 2003 International Conference on Multimedia and Expo, July 2003
  5. Mansour A. Aldajani, and Ali H. Sayed, "Adaptive Differential Pulse-Soded Modulation with Exponential Tracking," In Proceedings of International Conference on Image and Signal Processing and Analysis, September 2003
  6. wavelet.org, http://www.wavelet.org/
  7. P. F. Panter and W. Dite, "Quantization distortion in pulse-count modulation with nonuniform spacing of levels," Proc. I.R.E., vol. 39, pp.44-48, 1951 https://doi.org/10.1109/JRPROC.1951.230419
  8. TinyOS, http://www.tinyos.net
  9. Crossbow Technology, http://www.xbow.com
  10. J. Hill, R. Szewczyk, A. Woo, S. Hollar, D. Culler, K. Pister, "System architecture directions for network sendors," ASPLOS 2000, Cambridge, November 2000