IoT기반 헬스케어 의료기기의 디지털 데이터 전송시간 감소를 위한 압축 바이너리 클러스터의 맨체스터 코딩 전송 = Manchester coding of compressed binary clusters for reducing IoT healthcare device's digital data transfer time

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 IoT 기술을 이용한 의료기기에서 송수신되는 대량의 이진데이터의 디지털 변조 과정시 독특한 압축 알고리즘을 적용하여 보다 빠른 시간내에 데이터를 송수신하기 위한 연구이다. 이를 위해 이진데이터 스트리밍을 간단한 규칙에 따라 바이너리 클러스터라는 단위로 구분한 뒤, 각 바이너리 클러스터에 대해 1차 압축바이너리 클러스터를 생성하고 유형별로 추가적인 압축 연산을 통해 1 내지 2비트를 압축한 2차 압축 바이너리 클러스터를 생성한 뒤, 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터를 맨체스터 라인코딩 방식으로 전송하였다. 특히 본 연구에서는 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터들의 구분을 위한 정보로서 휴지 전위를 2차 압축 바이너리 클러스터를 코딩한 맨체스터 코드 사이에 삽입 전송하는 방법을 제안하였다. 이를 통해, 2비트 압축된 바이너리 클러스터의 경우 휴지 전위를 위한 1 전송 단위 시간의 소요를 고려하더라도 추가적으로 1 전송 단위 시간의 시간적 이득을 얻게 됨으로써 전송 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 휴지 전위는 1개 전송 단위로서만 독립적으로 각각 분리된 압축바이너리 클러스터들의 연결에 사용하므로, 2개 전송단위 시간 이상의 연속된 휴지 전위는 존재하지 않게 되고, 맨체스터 코딩의 기본 규칙을 준수하므로 직류 성분도 존재하지 않게 된다. 특히 이미 정보이론 알고리즘을 이용한 압축된 이진 데이터에 대해서도 본 연구에서 제안한 압축전송 과정을 이용할 경우 전송 속도를 추가적으로 약 12.6% 향상 시킬 수 있음이 예측되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study's aim is for reducing big data transfer time of IoT healthcare devices by modulating digital bits into Manchester code including zero-voltage idle as information for secondary compressed binary cluster's compartment after two step compression of compressing binary data into primary and secondary binary compressed clusters for each binary clusters having compression benefit of 1 bit or 2 bits. Also this study proposed that as department information of compressed binary clusters, inserting idle signal into Manchester code will have benefit of reducing transfer time in case of compressing binary cluster into secondary compressed binary cluster by 2 bits, because in spite of cost of 1 clock idle, another 1 bit benefit can play a role of reducing 1 clock transfer time. Idle signal is also never consecutive because the signal is for compartment information between two adjacent secondary compressed binary cluster. Voltage transition on basic rule of Manchester code is remaining while inserting idle signal, so DC balance can be guaranteed. This study's simulation result said that even compressed binary data by another compression algorithms could be transferred faster by as much as about 12.6 percents if using this method.

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