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J-GLOBAL ID：201602275549634708   整理番号：16A0921955

NSSSD:センサデータのための新しい意味論的階層的記憶【Powered by NICT】

NSSSD: A new semantic hierarchical storage for sensor data

著者 (7件)： Gheisari Mehdi (Young Researchers and Elite Club, Parand Branch, Islamic Azad University, Parand, Iran) ,  Movassagh Ali Akbar (Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran) ,  Qin Yongrui (School of Computing and Engineering, University of Huddersfield, UK) ,  Yong Jianming (School of Management and Enterprise, University of Southern Queensland, Australia) ,  Tao Xiaohui (Faculty of Health, Engineering and Sciences, University of Southern Queensland, Australia) ,  Zhang Ji (Faculty of Health, Engineering and Sciences, University of Southern Queensland, Australia) ,  Shen Haifeng (School of Computer Science, Engineering and Mathematics, Flinders University, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CSCWD  ページ： 174-179  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサネットワークは,通常,データの量,将来の応用のための構造化されないならば,解析処理と解釈に多くの努力を必要とするであろうを作成した。このように,効果的で構造化されたフォーマットにおけるセンサデータを貯蔵するセンサネットワークの分野で重要な問題である。一方,データ貯蔵構造にほとんど改善は,センサネットワークの寿命と性能に顕著な影響をもたらす可能性がある。本論文では,セマンティックWeb概念,データ集約法と共に階層形で整列センサを組み合わせたセンサ貯蔵のための新しい方法について述べた。ここで示した解法は,シンクノードで貯蔵したデータ量を大幅に低減することができた。同時に,法構造は,従来の方法と比較してエネルギー消費が少ない意味的ウェブベース質問票に対応できる方法でデータを感じた。結果は,ネットワークの質問応答と生活の多様性が重要である場合にいくつかの状況で,著者らの新しい解の効率がはるかに優れていることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アンケート ,  センサネットワーク ,  ネットワーク ,  構造形成 ,  アラインメント ,  エネルギー消費 ,  データ蓄積 ,  *センサ ,  *意味論
準シソーラス用語： データ量 ,  シンクノード ,  データ集約 ,  セマンティックWeb , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  計算機網  (JC03000K) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

タイトルに関連する用語 (2件)： センサデータ ,  意味論