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J-GLOBAL ID:202102228262426491   整理番号:21A0993115

GraphQLベース抽象化層を通した持続可能なIoTセンシングアプリケーション開発【JST・京大機械翻訳】

Sustainable IoT Sensing Applications Development through GraphQL-Based Abstraction Layer
著者 (3件):
資料名:
巻:号:ページ: 564  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7178A  ISSN: 2079-9292  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)
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モノのインターネット(IoT)ネットワークは,主に電力制約デバイスから構成されており,従って,センサネットワークに基づくIoTアプリケーションの設計における最も重要な考察は,エネルギー効率である。エネルギー保存法におけるマイナーな改良は,IoTデバイスと全体ネットワークの寿命を著しく増加させることができる。エネルギーの効率的利用を達成するために,デューティサイクル最適化,MAC層における設計変更などの異なる解決策を提案した。本論文では,クラウドベースのIoTセンシングアプリケーションにおいて,制約付きアプリケーションメカニズムによる抽象層の統合に基づいて,この課題を克服するための新しいアプローチを提案した。IoTセンシングアプリケーションにおける省エネルギーと効率的なデータ管理を達成するために,データ配信とグラフベースのデータ表現のためのラウンドトリップの数を最小化するために,クラウドサービスで効率的なWebフレームワークのモジュールを組み込んだ。本研究は,文献における最初の試みであり,著者らの知識の最良であり,これは,目標応用における前述の目的を達成するためのこの統合の可能性を紹介した。Z1 IoT Motes,Contiki OSおよびGoogleクラウドサービスを用いたグラフQLウェブフレームワークを用いたテストベッドを開発するために,制約付きアプリケーションにおける抽象層の提案インタフェイスを実装した。ベースラインRESTアーキテクチャアプローチに対する実験的比較は,提案したアプローチが,センサネットワークを含むIoTアプリケーションにおいて,データ配信遅延とエネルギー消費(それぞれ最小51.53%と52.88%)の大幅な削減を達成することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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計算機網 
引用文献 (33件):
  • Boccardi, F.; Heath, R.W.; Lozano, A.; Marzetta, T.L.; Popovski, P. Five disruptive technology directions for 5G. IEEE Commun. Mag. 2014, 52, 74-80.
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  • Ahmad, I.; Kumar, T.; Liyanage, M.; Ylianttila, M.; Koskela, T.; Bräysy, T.; Anttonen, A.; Pentikäinen, V.; Soininen, J.P.; Huusko, J. Towards gadget-free Internet services: A roadmap of the Naked world. Telemat. Inform. 2018, 35, 82-92.
  • Ejaz, W.; Naeem, M.; Shahid, A.; Anpalagan, A.; Jo, M. Efficient energy management for the Internet of things in smart cities. IEEE Commun. Mag. 2017, 55, 84-91.
  • CISCO White Paper. Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2017-2022. Technical Report. Available online: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/white-paper-c11-738429.html/ (accessed on 14 September 2019). CISCO White Paper. Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016-2021. Technical Report. Available online: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/global-cloud-index-gci/white-paper-c11-738085.html (accessed on 14 September 2019).
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