DOI QR코드

DOI QR Code

Comparison of Efficiency Analysis of Device Energy Used in Object Communication

사물통신에 사용되는 디바이스 에너지의 효율화 분석 고찰

  • Hwang, Seong-Kyu (Department of of Information Communication., Chosun College of Science & Technology)
  • Received : 2017.04.06
  • Accepted : 2017.05.08
  • Published : 2017.06.30

Abstract

As the Internet of Things (IOT) is evolving into an industry-wide service and expanded to the concept of Internet of Everything (IoE), services using IoT devices are easily accessible in everyday life. IoT requires more devices to collect information and is expected to increase the number of devices by 50 billion by 2020, and is about the number of devices currently available. Gradually, the number of mobile devices, smart devices, and Internet devices is increasing, and energy resources are required to operate such a large number of Internet devices, and the energy consumed by each device is small. In this paper, we consider the number of devices to be increased and generate a signal irrespective of transmission information so that power other than the energy required for signal transmission is consumed. When transmission information is generated and near to a receiver to receive information, The method to be used as an analysis is designed through experiments.

IoT(Internet of Things)가 산업 전반의 서비스로 발전하고 있고 IoE(Internet of Everything) 통신개념으로 확대 되면서 IoT 디바이스를 이용한 서비스들을 일상생활에서 쉽게 접하고 이용하고 있다. IoT를 활용하여 정보를 수집하기 위해서는 더 많은 디바이스가 필요하고 2020년까지 약 500억 개의 디바이스 수 가 증가할 것으로 예측하고 있으며 현재 디바이스 수의 약 배의 수이다. 점차적으로 모바일 디바이스와 스마트 디바이스와 사물인터넷 디바이스의 수가 증가하고 있으며 이처럼 많은 사물인터넷 디바이스를 운영하기 위해 에너지자원이 필요하게 되며 각각의 디바이스에 소비되는 전력이 적기 때문에 에너지를 대수롭지 않게 생각할 수 있는데 통신시스템에서 가장 중요한 자원은 전력과 대역폭이다. 최적의 통신시스템설계에서 가장 중요한 것은 송신기의 전력과 채널의 대역폭을 가장 잘 활용할 수 있는 기법의 시스템이라 볼 수 있다. 본 논문에서는 증가될 디바이스수를 생각하고 전송 정보와 상관없이 신호를 발생시켜 신호전송에 필요한 에너지 이외의 전력이 소비되는데 전송 정보가 발생하고 정보를 수신할 수신기에 근접할 경우 정보전송을 하여 에너지를 가장 효율적으로 사용하는 방안을 실험을 통해 분석 설계한다.

Keywords

References

  1. Gartner, Inc. Gartner Says 6.4 Billion Connected "Things" Will Be in Use in 2016, Up 30 Percent From 2015[Internet] Available: http://www.gartner.com/newsroom/id/3165317.
  2. H. Choi and J. Lee, "A biologically inspired power control algorithm for energy-efficient cellular Networks," MDPI Energies, vol. 9, no. 3, pp. 1-16, Mar. 2016.
  3. L. Belke, T. Kesselheim, A. M.C.A. Koster, and B. Vocking, "Comparative study of approximation algorithms and heuristics for SINR scheduling with power control," Theoretical Computer Science, vol. 553, pp. 64-73, Oct. 2014. https://doi.org/10.1016/j.tcs.2014.05.014
  4. H. Ahn, Y. J. Lee, K. H. Kim, "A Process-driven IoT-object Collaboration Model," Journal of Internet Computing and Services, vol.15, no.5, pp. 9-16, Oct. 2014. https://doi.org/10.7472/jksii.2014.15.5.09
  5. Cisco White Paper, Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2015-2020, Feb. 2016.
  6. C. M. Kim, M. G. Kang, "Standard and Trend Analysis of IoT/OneM2M," Review of Korean Society for Internet Information, vol.15, no.2, pp. 31-36, Dec. 2014.
  7. Z. Zhou, S. Zhou, J. Gong, and Z. Niu, "Energy-Efficient Antenna Selection and Power Allocation for Large-Scale Multiple Antenna Systems with Hybrid Energy Supply," in Proceeding of IEEE GLOBECOM 2014, pp.11-16, Dec. 2014.