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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제16권 제5호
발행연도
2006.10
수록면
531 - 536 (6page)

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센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.
#무선 센서 네트워크 #미들웨어 #데이터 병합 #Delta-Average #버퍼 오버플로우 #Wireless Sensor Networks #Middleware #Data Aggregation #Buffer Overflow

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. Delta-Average 데이터 병합
4. 성능 평가
5. 결론
참고문헌
저자소개

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