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J-GLOBAL ID：202002213129558046   整理番号：20A1130752

モノとセンシングに基づくアプリケーションのインターネットのためのエネルギー効率の良いデータ予測と処理アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An energy-efficient data prediction and processing approach for the internet of things and sensing based applications

著者 (3件)： Harb Hassan (TICKET Laboratory, Faculty of Engineering, Antonine University, Baabda, Lebanon) ,  Jaoude Chady Abou (TICKET Laboratory, Faculty of Engineering, Antonine University, Baabda, Lebanon) ,  Makhoul Abdallah (FEMTO-ST Institute/CNRS, The DISC Department, University Bourgogne Franche-Comte, Belfort, France)
資料名： Peer-to-Peer Networking and Applications  (Peer-to-Peer Networking and Applications)
巻： 13  号： 3  ページ： 780-795  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4837A  ISSN： 1936-6450  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)は,スマートオブジェクトのビリオンが一緒にリンクされるビジョンである。IoTにおいて,「物品」は,環境に関するデータと情報を交換することによって,それら自身と環境との相互作用とコミュニケーションを可能にすることが期待される。この将来の相互接続世界において,複数のセンサはインターネットを動的に結合し,意味的に相互運用可能な方法で世界中の情報を交換するためにそれを使用する。したがって,膨大な量のデータが生成され,ネットワーク上で伝送される。したがって,これらのアプリケーションは,大量のストレージ,リアルタイム処理を可能にするための膨大な計算電力,および高速ネットワークを必要とする。本論文では,データの完全性を保証しながら,ネットワーク上で収集され伝送されたデータのサイズを低減することを目的としたデータ予測と処理手法を提案した。このアプローチは,低エネルギーと計算資源を持つデバイス/センサに専用である。提案した手法は,ノード予測モデルとネットワーク内集約アルゴリズムの2つの段階から構成されている。第一段階では,Lagrange補間多項式モデルを用いて,センサノードにより生成されるデータ量を低減し,第二段階では,統計的試験,すなわちKolmogorov-Smirnovを用い,隣接ノードにより生成されたデータ間の冗長性を低減することを目的とした。実際のセンシングデータに関するシミュレーションは,提案した手法がネットワーク上で生成され,伝送されたデータ量を大幅に削減し,センサのエネルギーを保存し,ネットワーク寿命を延長することを明らかにした。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  冗長性 ,  電力 ,  ネットワーク ,  相互接続 ,  実時間処理 ,  *応用プログラム ,  ビリオン ,  *インターネット ,  予測モデル
準シソーラス用語： センサノード ,  データ量 ,  モノのインターネット ,  ネットワーク寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： iot ,  WSN ,  データ予測 ,  ラグランジュ補間 ,  Kolmogorov-Smirnovテスト ,  ネットワーク内コンピューティング ,  実センサデータ

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： センシング ,  アプリケーション ,  インターネット ,  エネルギー効率 ,  予測