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J-GLOBAL ID：202002260350690512   整理番号：20A0979358

UAV支援ネットワークを用いた災害管理におけるエネルギー効率の良いタスクスケジューリングと生理学的評価【JST・京大機械翻訳】

Energy-efficient task scheduling and physiological assessment in disaster management using UAV-assisted networks

著者 (4件)： Ejaz Waleed (Department of Engineering & Applied Science, Thompson Rivers University, Kamloops, BC, Canada) ,  Ahmed Arslan (Data Science and Insights Team, IBM Canada Ltd., Toronto, ON, Canada) ,  Mushtaq Aliza (King Edward Medical University, Lahore, Pakistan) ,  Ibnkahla Mohamed (Department of Systems and Computer Engineering, Carleton University, Ottawa, ON, Canada)
資料名： Computer Communications (Amsterdam)  (Computer Communications (Amsterdam))
巻： 155  ページ： 150-157  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0443B  ISSN： 0140-3664  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)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)と無人航空機(UAVs)は共に,災害管理システムの性能を著しく高めることができる。UAVsは,第5世代(5G)/5Gネットワークを用いて災害影響地域から大量の不均一データを収集することができ,このデータを分析して,影響地域の境界をマーキングするような最初の応答者によって要求される情報を得ることができる。本論文では,災害管理のための異なるプラットフォーム(UAVベース,IoTベース,およびIoT,UAVsと結合した)の概要を示した。著者らは,地上IoTネットワークからのUAVsによるデータ収集のためのエネルギー効率的タスクスケジューリング方式を提案した。焦点はエネルギー消費を最小化するためにUAVsによって取られた経路を最適化することである。また,災害に影響された地域における人々のためにUAVsによって収集されたバイタルサインデータを分析して,それらの健康リスク状態を決定するためにディシジョンツリー分類アルゴリズムを適用する。リスク状態は,最初の応答者が最も即時の支援シミュレーション結果を必要とする領域を決定することを可能にし,提案したスケジューリング方式の有効性を,データ収集のために使用される従来の手法と比較した。また,著者らは,著者らの予測したリスク状態の結果を,国家早期警戒スコア2(NEWS2)法を通して計算したリスク状態と比較して提示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  *スケジューリング ,  *ネットワーク ,  マーキング ,  ディシジョンツリー ,  無人機 ,  データ収集 ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 健康リスク ,  *タスクスケジューリング ,  分類アルゴリズム ,  モノのインターネット ,  *災害管理 ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 災害管理 ,  エネルギー効率 ,  モノのインターネット ,  無人航空機 ,  早期警報スコア ,  バイタルサイン ,  生理学的モニタリング

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (7件)： UAV ,  支援ネットワーク ,  災害管理 ,  エネルギー効率 ,  タスクスケジューリング ,  生理学 ,  評価