As the volume of data collected by various IoT stations increases, Big Data management and analytics becomes a huge challenge for IoT applications. Although Big Data can potentially benefit from data compression techniques, the chances are that compression will reduce a negligible amount of data such that it would not worth the effort. The insight of this paper is that only lossy compression can unleash the power of compression to IoT because, compared with its counterpart (lossless one), it can significantly reduce the data volume by taking advantages of spatiotemporal patterns. However, lossy compression faces the challenge of compressing too much data thus losing the data fidelity, which might affect the quality of analytics outcomes. To understand the impact of lossy compression on IoT data management and analytics, we evaluate several classification algorithms on agricultural sensor data reconstructed based on energy concentration. Specifically, we applied three transformation based lossy compression mechanisms to five real-world sensor data from IoT weather stations. Our experimental results indicate that there is a distinctive relationship between energy concentration on the transformed coefficients and compression ratio as well as the amount of error introduced. While we observe a general trend where the higher energy concentration the lower compression and error rates, we also observe that the impact on classification accuracy varies among data sets and algorithms we evaluated.
KSP 제안 키워드
Big Data Management, Classification algorithm, Compression Technique, Data Management and Analytics, Data Volume, Data collected, Data fidelity, Data sets, Energy concentration, IOT applications, IoT data management
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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