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J-GLOBAL ID：201902218023711649   整理番号：19A2401683

iotエッジにおけるデータマイニング【JST・京大機械翻訳】

Data Mining at the IoT Edge

著者 (4件)： Savaglio Claudio ,  Gerace Pietro ,  Di Fatta Giuseppe ,  Fortino Giancarlo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCCN  ページ： 1-6  発行年： 2019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： モノのインターネット(IoT)は,ネットワーク端における分散,不均一および動的データの重要なトラヒックを生成する新しいサイバー物理デバイスの相互接続を可能にする。いくつかのIoT応用は短い応答時間(例えば,産業応用,緊急管理,リアルタイムシステム)に要求され,同時に資源制約装置に依存するので,従来のデータマイニング技術の採用は効果的でも効率的でもない。したがって,従来のデータマイニング技術は,IoT応用によって必要とされるように適切な精度をまだ提供しながら,応答時間,エネルギー消費およびデータトラフィックを最適化するために調整される必要がある。本論文では,特にIoTシナリオに対して調整された新しいデータマイニング手法を研究し,特に,エッジコンピューティングの新しい分散コンピューティングパラダイムの可能性について検討した。詳細に,K-平均クラスタリングアルゴリズム,集中化および分散の2つの近似バージョンを,EdgCloudSimシミュレーションフレームワークに実装し,実際のシステム上で検証した。アルゴリズム性能分析によって強調されるように,近似および分散クラスタリング解を選択することは,高レベルの精度を維持しながら,計算,通信およびエネルギー消費の観点から利益を提供することができる。このようなトレードオフの管理は,明らかに,特定のIoT応用要件に照らして行われなければならない。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応答時間 ,  最適化 ,  相互接続 ,  *データマイニング ,  集中化 ,  近似法 ,  実時間処理 ,  ネットワーク ,  アルゴリズム ,  分散処理 ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： エッジコンピューティング ,  データマイニング技術 ,  資源制約 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： IoT ,  エッジ ,  データマイニング