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저자정보
황상호 (경북IT융합산업기술원) 김성호 (경북IT융합산업기술원) 김성재 (SMARTGIO) 김태근 (국립공원연구원)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제18권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
10.14372/IEMEK.2023.18.1.1

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In this paper, we implement a lossless compression technique for time-series data generated by IoT (Internet of Things) devices to reduce the disk spaces. The proposed compression technique reduces the size of the encoded data by selectively applying CNN (Convolutional Neural Networks) or Delta encoding depending on the situation in the Forecasting algorithm that performs prediction on time series data. In addition, the proposed technique sequentially performs zigzag encoding, splitting, and bit packing to increase the compression ratio. We showed that the proposed compression method has a compression ratio of up to 1.60 for the original data.
#Data Compression #Time-series data #CNN #Machine Learning #Delta encoding

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