Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2025.05a
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  • Pages.215-218
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  • 2025
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Channel-Aware Traffic Clustering and Aggregation for Enhanced Throughput and Energy Efficiency in IoT Networks

데이터 처리량과 에너지 효율 향상을 위한 채널 인지 트래픽 클러스팅 및 어그리게이션 전송 기법

  • Seung-Ha Jee (Dept. of Convergence Security Engineering, Sungshin Women's University) ;
  • Il-Gu Lee (Dept. of Convergence Security Engineering, Sungshin Women's University)
  • 지승하 (성신여자대학교 융합보안공학과) ;
  • 이일구 (성신여자대학교 융합보안공학과)
  • Published : 2025.05.29
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Abstract

반도체 집적 기술과 무선통신 기술의 발전으로 IoT (Internet of Things) 디바이스가 전송하는 데이터의 용량과 속도가 증가하고 있다. IoT 디바이스는 무선 네트워크 환경에서 데이터를 송수신하므로 한정적인 네트워크 채널을 효율적으로 활용하는 것이 중요하다. 또한 IoT 디바이스는 경량화된 배터리를 사용함으로 전력을 효율적으로 사용하는 것 또한 중요하다. 기존 연구들은 IoT 트래픽을 클러스터링하여 네트워크 성능을 최적화하고자 하였으나, 제안기법으로 인한 추가적인 전력 소모에 대해서 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 IoT 트래픽을 채널 점유율에 따라 분류하여 클러스터링하는 A-MPDU (Aggregated MAC Protocol Data Unit) 기반의 데이터 집계 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 방법은 종래모델 대비 처리량은 평균 799.73%, 효율성은 15.68 배 증가했으며 전력 소모량은 최대 평균 91.45% 개선되었다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2025 년도 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 중견연구 사업(RS-2025-00518150)과 2024 년도 산업통상자원부 및 한국산업기술진흥원의 산업혁신인재성장지원사업 (RS-2024-00415520)과 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT 혁신인재 4.0 사업(IITP-2022-RS-2022-00156310)과 정보보호핵심원천기술개발 사업(RS-2024-00437252)의 연구결과로 수행되었음.

References

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