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J-GLOBAL ID:201802227171904475   整理番号:18A2069926

iotアーキテクチャにおける最良センサの文脈意識選択のための動的スカイライン技法【JST・京大機械翻訳】

A dynamic skyline technique for a context-aware selection of the best sensors in an IoT architecture
著者 (12件):
資料名:
巻: 81  ページ: 183-196  発行年: 2018年 
JST資料番号: W3325A  ISSN: 1570-8705  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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Webサービスとクラウドコンピューティングへのインターネット(IoT)パラダイムの統合は,数千のセンサとそれらのデータを扱うことを可能にする。これに関して,サービスモデルとしてのセンシングが最近出現し,これらのセンサにより生成されたデータは,IoTミドルウェアソリューションの中で異なるユーザとアプリケーションにより再利用できる。IoT環境で利用可能な膨大な数のセンサにより,重要な挑戦は,ユーザの要求に応じて最良のセンサを効率的に探索し選択する方法である。本論文では,多基準意思決定の分野における動的スカイライン演算子の電力を利用し,文脈認識の効率を改善し,ユーザの要求に従って最良のセンサを選択する目的で探索空間を低減することを目的とした。この命題で採用されたアーキテクチャは,ネットワークに分散されたいくつかのゲートウェイによって構成され,各ゲートウェイが局所的にユーザ要求に応答しなければならないサーバと接続される。その後,サーバはすべてのゲートウェイの結果を集約し,最終的な答えを与える。実験は,既存のものと比較して著者らの方法の効率を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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計算機網  ,  計測機器一般  ,  電話・データ通信・交換一般  ,  計算機システム開発 

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