Complex Iot(복잡한 사물)란 무엇입니까?
Complex Iot 복잡한 사물 - Neither simple qualitative analysis method nor quantitative analysis method can accurately and effectively evaluate the reliability of the complex IoT-based monitoring system. [1] Flexible adaptability of complex IoT-based sensor network infrastructures is essential to secure dynamic harmonization with that of the monitored physical phenomena. [2] In this paper, the design and optimization of a complex IoT-VCO for a 65 nm process design kit (PDK) is fully supported by electronic design automation (EDA) tools. [3]단순한 정성 분석 방법도 정량 분석 방법도 복잡한 IoT 기반 모니터링 시스템의 신뢰성을 정확하고 효과적으로 평가할 수 없습니다. [1] 복잡한 IoT 기반 센서 네트워크 인프라의 유연한 적응성은 모니터링되는 물리적 현상과의 동적 조화를 확보하는 데 필수적입니다. [2] 이 백서에서는 65nm PDK(공정 설계 키트)를 위한 복잡한 IoT-VCO의 설계 및 최적화가 EDA(전자 설계 자동화) 도구를 통해 완벽하게 지원됩니다. [3]
complex iot system 복잡한 IoT 시스템
Observing and controlling the dependability of service provision of complex IoT systems is challenging. [1] The specific demands of supply chains built upon large and complex IoT systems, make it a must to design a coordinated framework for cyber resilience provisioning, intended to guarantee trusted supply chains of ICT systems, built upon distributed, dynamic, potentially insecure, and heterogeneous ICT infrastructures. [2] The new epistemological analysis approach enables the assessment of uncontrollable risk states in complex IoT systems—which begin to resemble artificial intelligence—and can be used for a quantitative self-assessment of IoT cyber risk posture. [3] While sandbox mining techniques have been proposed for Android apps, we show and discuss why they are insufficient for detecting malicious behavior in a more complex IoT system. [4] Combinatorial testing technique can effectively test such complex IoT systems with reduced effort as it generates fewer test cases with adequate coverage. [5] Though justified by emerging IoT applications, such growth requires the implementation of more robust, and consequently, more complex IoT systems. [6] There is also a scenario in the end of the paper which elaborates the use of different modeling approaches in hierarchy for a complex IoT system. [7] As our result, we could establish priority based Petri net as a better suited modeling tool for complex IoT system over timed stochastic Petri net. [8] This paper gives an overview of an approach for the simulation-and emulation-based validation for large and complex IoT systems. [9] This design exercise demonstrates that the information-centric architecture enables a simple design for complex IoT systems and provides superior system efficiency and security over TCP/IP-based alternatives. [10]복잡한 IoT 시스템의 서비스 제공에 대한 신뢰성을 관찰하고 제어하는 것은 어렵습니다. [1] 크고 복잡한 IoT 시스템을 기반으로 구축된 공급망의 특정 요구로 인해 분산되고 동적이고 잠재적으로 안전하지 않은 이기종 ICT를 기반으로 구축된 ICT 시스템의 신뢰할 수 있는 공급망을 보장하기 위해 사이버 탄력성 프로비저닝을 위한 조정된 프레임워크를 설계해야 합니다. 인프라. [2] 새로운 인식론적 분석 접근 방식을 사용하면 인공 지능과 유사하기 시작하는 복잡한 IoT 시스템에서 제어할 수 없는 위험 상태를 평가할 수 있으며 IoT 사이버 위험 태세의 양적 자체 평가에 사용할 수 있습니다. [3] 샌드박스 마이닝 기술이 Android 앱에 대해 제안되었지만 더 복잡한 IoT 시스템에서 악성 행동을 탐지하는 데 불충분한 이유를 보여주고 논의합니다. [4] 조합 테스트 기술은 적절한 커버리지와 함께 더 적은 수의 테스트 케이스를 생성하므로 적은 노력으로 이러한 복잡한 IoT 시스템을 효과적으로 테스트할 수 있습니다. [5] 새로운 IoT 애플리케이션에 의해 정당화되기는 하지만 이러한 성장에는 더 강력하고 결과적으로 더 복잡한 IoT 시스템의 구현이 필요합니다. [6] 또한 복잡한 IoT 시스템에 대한 계층 구조에서 다양한 모델링 접근 방식의 사용을 자세히 설명하는 시나리오가 백서 말미에 있습니다. [7] 결과적으로 우리는 timed stochastic Petri net보다 복잡한 IoT 시스템에 더 적합한 모델링 도구로 우선순위 기반 Petri net을 설정할 수 있었습니다. [8] 이 백서는 크고 복잡한 IoT 시스템에 대한 시뮬레이션 및 에뮬레이션 기반 검증을 위한 접근 방식에 대한 개요를 제공합니다. [9] 이 설계 실습은 정보 중심 아키텍처가 복잡한 IoT 시스템을 위한 단순한 설계를 가능하게 하고 TCP/IP 기반 대안보다 우수한 시스템 효율성과 보안을 제공함을 보여줍니다. [10]
complex iot application 복잡한 IoT 애플리케이션
In this paper we study the optimal distribution of CNN computations between an edge device and the cloud for a complex IoT application. [1] In particular, our detailed related work analysis demonstrates that IoTSim-Osmosis is the first simulation framework to enable unified modeling and simulation of complex IoT applications over heterogeneous edge-cloud environments. [2] Software engineers can implement the DRA models for deploying complex IoT application to the multi-cloud environment in the current organization development parameters. [3] In the backdrop of multifarious, complex IoT applications, their reliability becomes of paramount importance. [4] Once these issues have been resolved, development and growth of complex IoT applications will take place. [5] However, more and more complex IoT applications require an ordered sequence of services across geographically distributed infrastructure to fulfil their functions, which poses grand challenges for IoT SP to deploy applications with low costs and high efficiency. [6] Forming what we call micro clouds of cars, we establish a virtual roadside infrastructure that can not only support other cars but also complex IoT applications. [7]이 논문에서 우리는 복잡한 IoT 애플리케이션을 위한 에지 장치와 클라우드 사이의 CNN 계산의 최적 분포를 연구합니다. [1] 특히, 우리의 상세한 관련 작업 분석은 IoTSim-Osmosis가 이기종 에지 클라우드 환경에서 복잡한 IoT 애플리케이션의 통합 모델링 및 시뮬레이션을 가능하게 하는 최초의 시뮬레이션 프레임워크임을 보여줍니다. [2] 소프트웨어 엔지니어는 현재 조직 개발 매개변수에서 다중 클라우드 환경에 복잡한 IoT 애플리케이션을 배포하기 위한 DRA 모델을 구현할 수 있습니다. [3] 다양하고 복잡한 IoT 응용 프로그램의 배경에서 신뢰성이 가장 중요해집니다. [4] 이러한 문제가 해결되면 복잡한 IoT 애플리케이션의 개발 및 성장이 이루어질 것입니다. [5] 그러나 점점 더 복잡한 IoT 애플리케이션은 기능을 수행하기 위해 지리적으로 분산된 인프라 전반에 걸쳐 정렬된 서비스 시퀀스를 필요로 하며, 이는 IoT SP가 애플리케이션을 저비용 및 고효율로 배포하는 데 큰 과제를 안겨줍니다. [6] 우리가 자동차의 마이크로 클라우드라고 부르는 것을 형성하여 다른 자동차뿐만 아니라 복잡한 IoT 애플리케이션을 지원할 수 있는 가상 도로변 인프라를 구축합니다. [7]
complex iot environment 복잡한 IoT 환경
This paper presents an intelligent system for recognizing human’s daily activities in a complex IoT environment. [1] However, the devices in the complex IoT environments pose great challenge to federate learning, which is vulnerable to gradient-based reconstruction attacks. [2] Using our approach, users can experience complex IoT environments and provide feedback on the IoT services received. [3] However, it often has high cost and challenges to identify fault, noise, cyber-attack, and real-world facts, especially in heterogeneous and complex IoT environment. [4]본 논문은 복잡한 IoT 환경에서 인간의 일상 활동을 인식하는 지능형 시스템을 제시한다. [1] 그러나 복잡한 IoT 환경의 장치는 그라디언트 기반 재구성 공격에 취약한 연합 학습에 큰 도전 과제입니다. [2] 우리의 접근 방식을 사용하여 사용자는 복잡한 IoT 환경을 경험하고 받은 IoT 서비스에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. [3] 그러나 특히 이기종 및 복잡한 IoT 환경에서 오류, 소음, 사이버 공격 및 실제 사실을 식별하는 데 많은 비용과 어려움이 있습니다. [4]
complex iot scenario
In order to understand the computational impacts of the LoRa architecture we performed a careful performance evaluation study in a complex IoT scenario, exploring cloud and fog computing scenarios and integrating with the IoT FIWARE platform. [1] LPWAN is a promising solution to enable complex IoT scenarios, such as smart cities and smart healthcare. [2]LoRa 아키텍처의 컴퓨팅 영향을 이해하기 위해 복잡한 IoT 시나리오에서 신중한 성능 평가 연구를 수행하여 클라우드 및 포그 컴퓨팅 시나리오를 탐색하고 IoT FIWARE 플랫폼과 통합했습니다. [1] LPWAN은 스마트 시티 및 스마트 헬스케어와 같은 복잡한 IoT 시나리오를 가능하게 하는 유망한 솔루션입니다. [2]
complex iot network
The paper concludes by proposing a hybrid approach that would enable a central server to understand complex IoT networks especially ones with devices arranged in a hierarchical manner. [1] The objective is to convert the complex IoT network into multiple overlapping and non-overlapping communities where its elements share common characteristics. [2]이 논문은 중앙 서버가 복잡한 IoT 네트워크, 특히 장치가 계층적으로 배열된 네트워크를 이해할 수 있도록 하는 하이브리드 접근 방식을 제안하는 것으로 결론을 내립니다. [1] 목표는 복잡한 IoT 네트워크를 요소가 공통 특성을 공유하는 여러 중첩 및 비중첩 커뮤니티로 변환하는 것입니다. [2]