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J-GLOBAL ID：201902224697122736   整理番号：19A1573055

意味論的センサデータに向けて:オントロジーアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Towards Semantic Sensor Data: An Ontology Approach

著者 (6件)： Liu Jin (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China) ,  Li Yunhui (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China) ,  Tian Xiaohu (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China) ,  Sangaiah Arun Kumar (School of Computing Science and Engineering, Vellore Institute of Technology, Tamil Nadu 632014, India) ,  Wang Jin (School of Computer & Communication Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China) ,  Wang Jin (School of Information Science and Engineering, Fujian University of Technology, Fuzhou 350108, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 5  ページ： 1193  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 種々のセンサにより駆動される知的応用を最適化するために,異なるドメインからのセンサデータを適切に解釈し,再利用することが重要である。不均一ドメインオントロジー間の関係を説明する意味マップの構築は,知識再利用において重要な役割を果たす。しかし,文献におけるほとんどのマッピング方法は,意味論的類似性を得るためにオントロジーにおける各々の概念と実例のリスト意味を使用した。これは,特にセンサデータによる応用のために構築されたドメインオントロジーの場合である。インスタンスレベルでは,オントロジーマッピング関係を構築するとき,センサインスタンスのデータを利用することはほとんど研究されていない。この問題を軽減するために,本論文では,センサデータとドメインオントロジーの間の関係を達成するための新しい機構を提案した。この手法では,まず,SSN(セマンティックセンサネットワーク)オントロジーインスタンスとしてそれらを作成することによりセンサデータを分類し,ドメインオントロジーにおける概念に対応するインスタンスをマップする。第二に,多重戦略類似性計算法を用いて,多重レベルにおけるドメインオントロジー間の概念対の類似性を評価した。最後に,高い類似性を有する概念対の集合を,ドメインオントロジーの間のマッピング関係を構築するために解析的階層プロセスによって選択して,次に,センサデータとドメインオントロジーの間の相関を構築した。本論文で提示した方法を用いて,実世界シナリオに対するシミュレータによるセンサデータ相関実験を行った。他の方法との比較により,実験結果は提案手法の有効性を確認した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再利用 ,  *意味論 ,  シミュレータ ,  最適化 ,  写像 ,  有効性 ,  *オントロジー ,  データ融合 ,  *センサ ,  類似性 ,  多重化
準シソーラス用語： オントロジーマッピング ,  知識再利用 ,  ドメインオントロジー ,  *センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： センサデータ ,  領域オントロジー ,  領域オントロジーマッピング ,  オントロジーベースのデータ融合

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (55件)：

• Wang, J.; Gao, Y.; Yin, X.; Li, F.; Kim, H.J. An Enhanced PEGASIS Algorithm with Mobile Sink Support for Wireless Sensor Networks. Wirel. Commun. Mob. Comput. 2018, 2018, 9472075.
• Li, X.; Niu, J.; Kumari, S.; Wu, F.; Sangaiah, A.K.; Choo, K.K.R. A Three-factor Anonymous Authentication Scheme for Wireless Sensor Networks in Internet of Things Environments. J. Netw. Comput. Appl. 2018, 103, 194-204.
• Wang, J.; Cao, J.; Sherratt, R.S.; Park, J.H. An improved ant colony optimization-based approach with mobile sink for wireless sensor networks. J. Supercomput. 2018, 74, 6633-6645.
• Tirkolaee, E.; Hosseinabadi, A.; Soltani, M.; Sangaiah, A.; Wang, J. A hybrid genetic algorithm for multi-trip green capacitated arc routing problem in the scope of urban services. Sustainability 2018, 10, 1366.
• Lin, F.; Zhou, Y.; An, X.; You, I.; Choo, K.K.R. Fair Resource Allocation in an Intrusion-Detection System for Edge Computing: Ensuring the Security of Internet of Things Devices. IEEE Consum. Electron. Mag. 2018, 7, 45-50.

タイトルに関連する用語 (2件)： 意味論 ,  センサデータ