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J-GLOBAL ID：202202297222504084   整理番号：22A1009444

長・短期記憶予測による産業用IoTのためのMessage Queue Telemetry Transportブローカに基づく低電力メッシュネットワーク

Low-power Mesh Network Based on Message Queue Telemetry Transport Broker for Industrial IoT with Long Short-term Memory Forecasting

著者 (2件)： SUN Chi-Chia (National Formosa Univ., Taiwan, Yunlin County, TWN) ,  HOANG Dang Quang Vu (National Formosa Univ., Taiwan, Yunlin County, TWN)
資料名： Sensors and Materials  (Sensors and Materials)
巻： 34  号： 4 (1)  ページ： 1297-1311  発行年： 2022年 
JST資料番号： L0338A  ISSN： 0914-4935  CODEN： SENMER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工業用モノのインターネット(IIoT)は,センサデータをモニタし,インターネットを通してそれを交換する能力を持つ複数の装置を接続する。信頼性と高品質データの必要性が意味することは,データモニタリングができるだけ早くIIoT工業規格の要求を満たすことが出来ることである。最近,研究者達はIIoTデバイスのため,それぞれ自身が利点を有する,より能力の高い通信プロトコルを創造してきた。これらのプロトコルは,Extensible Messaging and Presenceプロトコル(XMPP),Message Queue Telemetry Transport(MQTT),およびAdvanced Message Queuingプロトコル(AMQP)を含み,その中でもMQTTプロトコルが最も広く使われている。筆者らは,通信プロトコルとして,IIoTのデータ通信プロトコルとして実績のあるMQTTブローカーを提案した。筆者らは,温度と湿度センサ,振動センサ,電流と電圧センサを用いたが,それは,それらのディジタルとアナログパラメータがIIoT条件のパラメータとしてしばしば機能したためである。また,無線メッシュネットワーク(WMN)を用いて,ソースから目的地へデータを効率的に配信した。長・短期記憶(LSTM)のフレームワークを,時系列を予測しエネルギーを節約するために,メッシュネットワークにおける通信によって消費されるエネルギーに適用した。実験結果は,電力消費が種々のノードで16.66%から50%まで減少することを示した。LSTM予測結果は,平均二乗誤差(MSE)が0.07%未満であり,MQTTプロトコルを用いたデータの伝送の品質と信頼性,およびメッシュネットワークにおける電力節約を確実にすることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *相互接続 ,  遠隔監視 ,  プロトコル ,  *消費電力 ,  予測 ,  省エネルギー ,  伝送品質 ,  信頼性 ,  ニューラルネットワーク ,  *メッシュ網 ,  メッセージ交換 ,  電力消費 ,  データ通信
準シソーラス用語： *IoT ,  *メッシュネットワーク ,  リモートモニタリング ,  高信頼性 ,  時系列予測 ,  長短期記憶 ,  通信プロトコル ,  *低電力化 ,  IIoT

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  生産形態  (KB03020E)

引用文献 (19件)：

• J. Chen and W. Cheng: Proc. 2016 24th Int. Conf. Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM, 2016).
• K. Grgić, I. Špeh, and I. Heđi: Proc. 2016 Int. Conf. Smart Systems and Technologies (SST, 2016).
• U. Bhagat, N. Gujar, and S. Patel: Proc. 2018 Int. Conf. Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT,2018).
• F. Mahmood, E. Perrins, and L. Liu: IEEE Trans. Veh. Technol. 68 (2019) 7643. https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2921304
• M. Mahmoud and A. Mohamad: AIT 6 (2016) 19. https://doi.org/10.4236/ait.2016.62002

タイトルに関連する用語 (5件)： 長・短期記憶 ,  予測 ,  産業用IoT ,  低電力 ,  メッシュネットワーク