Distributed Iot(분산 IoT)란 무엇입니까?
Distributed Iot 분산 IoT - Distributed Internet of Things (Distributed IoT) is a large-scale, heterogeneous, dynamic distributed architecture environment which is gradually formed based on Internet of Things (IoT) technology. [1] The disparate characteristics of diverse infrastructures elevate the need for improved authentication in distributed IoT. [2] Modeling is a significant piece of the puzzle in achieving safety certificates for distributed IoT and cyberphysical systems. [3] The large-scale data exchange envisioned to occur in distributed IoTs is prone to raise issues regarding privacy, confidentiality and authentication at the cyberspace level. [4] While service-oriented architecture (SOA) has been adopted by IoT and cyber-physical systems (CPS), it is difficult for a monolithic architecture to provide scalable and extensible services for a distributed IoT based SPS system. [5]분산 사물 인터넷(Distributed Internet of Things, Distributed IoT)은 사물 인터넷(IoT) 기술을 기반으로 점진적으로 형성되는 대규모 이기종 동적 분산 아키텍처 환경입니다. [1] 다양한 인프라의 이질적인 특성은 분산 IoT에서 향상된 인증의 필요성을 높입니다. [2] 모델링은 분산 IoT 및 사이버물리 시스템에 대한 안전 인증서를 획득하는 데 있어 중요한 퍼즐 조각입니다. [3] 분산 IoT에서 발생할 것으로 예상되는 대규모 데이터 교환은 사이버 공간 수준에서 개인 정보 보호, 기밀성 및 인증과 관련된 문제를 제기하는 경향이 있습니다. [4] SOA(Service-Oriented Architecture)는 IoT 및 CPS(Cyber-Physical Systems)에 채택되었지만 분산형 IoT 기반 SPS 시스템에 대해 단일 아키텍처가 확장 가능하고 확장 가능한 서비스를 제공하는 것은 어렵습니다. [5]
Geographically Distributed Iot
Recently Internet of Everything has emerged as integration of various IoT machines to which cloud computing provide storage to data and processing power to the geographically distributed IoT devices. [1] Considering this fact, we model the data placement problem as an optimization problem and propose algorithms for efficient and effective placement of data generated and consumed by geographically distributed IoT nodes. [2]최근에 만물 인터넷은 클라우드 컴퓨팅이 데이터에 대한 스토리지를 제공하고 지리적으로 분산된 IoT 장치에 처리 능력을 제공하는 다양한 IoT 기계의 통합으로 등장했습니다. [1] 이를 고려하여 데이터 배치 문제를 최적화 문제로 모델링하고 지리적으로 분산된 IoT 노드에서 생성 및 소비되는 데이터를 효율적이고 효과적으로 배치하기 위한 알고리즘을 제안합니다. [2]
Spatially Distributed Iot
Mobile data collection is a very efficient solution to gather information from spatially distributed IoT nodes. [1] A large number of low power radio access points (RAPs) are densely deployed in the network to provide service to spatially distributed IoT physical devices (PDs). [2]모바일 데이터 수집은 공간적으로 분산된 IoT 노드에서 정보를 수집하는 매우 효율적인 솔루션입니다. [1] 공간적으로 분산된 IoT 물리적 장치(PD)에 서비스를 제공하기 위해 다수의 저전력 무선 액세스 포인트(RAP)가 네트워크에 밀집되어 있습니다. [2]
Secure Distributed Iot
They also supply distributed storage, transparency, trust and other IoT support to form a valid, impressive and secure distributed IoT network and provide a beneficial guarantee for IoT-based smart city users’ security and privacy. [1] Along with this transformative paradigm, in this paper, we propose a ledger-assisted architecture for secure distributed IoT data management. [2]또한 분산 스토리지, 투명성, 신뢰 및 기타 IoT 지원을 제공하여 유효하고 인상적이며 안전한 분산 IoT 네트워크를 형성하고 IoT 기반 스마트 시티 사용자의 보안 및 개인 정보 보호에 대한 유익한 보장을 제공합니다. [1] 이 혁신적인 패러다임과 함께 이 백서에서는 안전한 분산 IoT 데이터 관리를 위한 원장 지원 아키텍처를 제안합니다. [2]
Largely Distributed Iot
Cloud computing is an important technique which realizes the computational demand of largely distributed IoT devices/sensors by employing various machine learning models. [1] To support the computational demand of real-time delay-sensitive applications of largely distributed IoT devices/sensors, the Cloud is migrating to the edge of the network where resources such as routers, switches, and gateways are being virtualized. [2]클라우드 컴퓨팅은 다양한 기계 학습 모델을 사용하여 널리 분산된 IoT 장치/센서의 컴퓨팅 요구를 실현하는 중요한 기술입니다. [1] 광범위하게 분산된 IoT 장치/센서의 실시간 지연에 민감한 애플리케이션의 계산 요구를 지원하기 위해 클라우드는 라우터, 스위치 및 게이트웨이와 같은 리소스가 가상화되는 네트워크 에지로 마이그레이션하고 있습니다. [2]
distributed iot device 분산 IoT 장치
Currently, in most scenarios, the distributed IoT devices in use have no effective spectrum based power management, and have no guarantee of a long term battery life while transmitting data through congested IoT networks. [1] Federated Learning (FL) has emerged as a distributed collaborative AI approach that can enable many intelligent IoT applications, by allowing for AI training at distributed IoT devices without the need for data sharing. [2] Recently Internet of Everything has emerged as integration of various IoT machines to which cloud computing provide storage to data and processing power to the geographically distributed IoT devices. [3] Cloud computing is an important technique which realizes the computational demand of largely distributed IoT devices/sensors by employing various machine learning models. [4] To facilitate the easy exchanges of real-time IoT data streams between device owners and third-party applications, it is required to provide scalable, interoperable, and secured services for large numbers of distributed IoT devices operated by different application vendors. [5] Blockchain bridges the gap between widely-distributed IoT devices and the need for a universal trust-layer. [6] In this paper, a low-overhead data synchronization scheme is proposed to achieve accurate temporal consistency prior to fusing the massive data collected from the distributed IoT devices. [7] Finally, we introduce the concept of utilizing distributed IoT devices, followed by the statement about our ongoing work toward future zero-energy sensing and processing. [8] Building off of the classic ‘Put-That-There’ system, we contribute an exploration of the design space of voice + gesture interaction with spatially-distributed IoT devices. [9] If intercommunication and interaction between many decentralized resources are not considered as primary objective by vendors, networking distributed IoT devices will be complicated due to their heterogeneity. [10] However, there is a lack of online service that can efficiently schedule requests issued by various IoT users to distributed IoT devices. [11] In order to solve this problem, we introduce IoTDoc, an architecture of mobile cloud composed of lightweight containers running on distributed IoT devices. [12] The rapid generation of data from distributed IoT devices, scientific instruments, and compute clusters presents unique data management challenges. [13] Fog computing is an emerging paradigm that brings the computing capabilities close to distributed IoT devices, which provides networking services between end devices and traditional cloud data centers. [14] Our solution separates a single ML model into multiple small modules that are executed by the distributed IoT devices. [15] To support the computational demand of real-time delay-sensitive applications of largely distributed IoT devices/sensors, the Cloud is migrating to the edge of the network where resources such as routers, switches, and gateways are being virtualized. [16] Although the service oriented architecture (SOA) has been widely adopted in the IoT and cyber-physical systems (CPS), it is difficult for a monolithic architecture to provide scalable, inter-operable and extensible services for large numbers of distributed IoT devices and different application vendors. [17] In this paper, a novel dynamic spectrum access method is proposed based on spectrum trading for distributed IoT devices. [18]현재 대부분의 시나리오에서 사용 중인 분산 IoT 장치는 효과적인 스펙트럼 기반 전력 관리가 없으며 혼잡한 IoT 네트워크를 통해 데이터를 전송하는 동안 장기적인 배터리 수명을 보장하지 않습니다. [1] 연합 학습(Federated Learning, FL)은 데이터 공유 없이 분산 IoT 장치에서 AI 교육을 허용함으로써 많은 지능형 IoT 애플리케이션을 가능하게 하는 분산 협업 AI 접근 방식으로 부상했습니다. [2] 최근에 만물 인터넷은 클라우드 컴퓨팅이 데이터에 대한 스토리지를 제공하고 지리적으로 분산된 IoT 장치에 처리 능력을 제공하는 다양한 IoT 기계의 통합으로 등장했습니다. [3] 클라우드 컴퓨팅은 다양한 기계 학습 모델을 사용하여 널리 분산된 IoT 장치/센서의 컴퓨팅 요구를 실현하는 중요한 기술입니다. [4] 장치 소유자와 타사 응용 프로그램 간의 실시간 IoT 데이터 스트림의 쉬운 교환을 용이하게 하려면 서로 다른 응용 프로그램 공급업체에서 운영하는 다수의 분산 IoT 장치에 대해 확장 가능하고 상호 운용 가능하며 안전한 서비스를 제공해야 합니다. [5] 블록체인은 널리 배포된 IoT 장치와 보편적인 신뢰 계층의 필요성 사이의 격차를 해소합니다. [6] 본 논문에서는 분산된 IoT 장치에서 수집된 방대한 데이터를 융합하기 전에 정확한 시간적 일관성을 달성하기 위해 오버헤드가 낮은 데이터 동기화 기법을 제안한다. [7] 마지막으로 분산 IoT 장치 활용의 개념을 소개하고 미래의 제로 에너지 감지 및 처리를 위한 진행 중인 작업에 대한 설명이 이어집니다. [8] 고전적인 'Put-That-There' 시스템을 기반으로, 우리는 공간적으로 분산된 IoT 장치와 음성 + 제스처 상호 작용의 디자인 공간 탐색에 기여합니다. [9] 많은 분산된 리소스 간의 상호 통신 및 상호 작용이 벤더에 의해 주요 목표로 간주되지 않으면 분산된 IoT 장치의 이질성으로 인해 네트워킹이 복잡해집니다. [10] 그러나 다양한 IoT 사용자들이 분산된 IoT 기기에 요청하는 것을 효율적으로 스케줄링할 수 있는 온라인 서비스가 부족한 실정이다. [11] 이 문제를 해결하기 위해 분산 IoT 장치에서 실행되는 경량 컨테이너로 구성된 모바일 클라우드 아키텍처인 IoTDoc을 소개합니다. [12] 분산된 IoT 장치, 과학 기기 및 컴퓨팅 클러스터에서 데이터를 빠르게 생성하면 고유한 데이터 관리 문제가 발생합니다. [13] 포그 컴퓨팅은 컴퓨팅 기능을 분산 IoT 장치에 가깝게 가져오는 새로운 패러다임으로, 최종 장치와 기존 클라우드 데이터 센터 간의 네트워킹 서비스를 제공합니다. [14] 우리의 솔루션은 단일 ML 모델을 분산 IoT 장치에서 실행되는 여러 개의 작은 모듈로 분리합니다. [15] 광범위하게 분산된 IoT 장치/센서의 실시간 지연에 민감한 애플리케이션의 계산 요구를 지원하기 위해 클라우드는 라우터, 스위치 및 게이트웨이와 같은 리소스가 가상화되는 네트워크 에지로 마이그레이션하고 있습니다. [16] 서비스 지향 아키텍처(SOA)가 IoT 및 사이버-물리 시스템(CPS)에 널리 채택되었지만 모놀리식 아키텍처는 다수의 분산된 IoT 장치 및 다른 유형에 대해 확장 가능하고 상호 운용 가능하며 확장 가능한 서비스를 제공하기 어렵습니다. 응용 프로그램 공급업체. [17] nan [18]
distributed iot system 분산 IoT 시스템
This paper explored the routing problem in such a hybrid distributed IoT system. [1] In this article, we propose a novel method, Super-IoT, to enhance the security and efficiency of AI applications in distributed IoT systems. [2] Clock synchronization in distributed IoT systems is a necessary feature to allow a coherent data collection and event detection. [3] The features of the blockchain, such as decentralization, consensus mechanism, data encryption, and smart contracts, are suitable for building distributed IoT systems to prevent potential attacks and to reduce transaction costs. [4] Moreover, the membership of a distributed IoT system may fluctuate when an IoT device joins or leaves the system. [5] This paper presents an intelligent distributed IoT system which was designed to automatically detect, count and notify drivers about empty parking spaces in major cities. [6] This paper describes important characteristics of edge intelligence and identifies several important research challenges related to machine learning + distributed IoT systems. [7] The processing of huge data streams for remotely distributed IoT systems create loops for data breaches and open new challenges for security and scalability of system testing. [8] The behavior of a large-scale distributed IoT system is often hard to verify and validate. [9] In this paper, we study the latency for processing and communication tasks in a distributed IoT systems with respect to cloud or fog offloading and derive characteristic cost functions for the studied tasks. [10] The selected papers provide, in our opinion, a good overview of research challenges in the IoT field with particular regards to emerging issues raised, when multiple heterogeneous and distributed IoT systems are combined together. [11] The ever-increasing growth of connected smart devices and IoT verticals is leading to the crucial challenges of handling the massive amount of raw data generated by distributed IoT systems and providing timely feedback to the end-users. [12] There are several methods and tactics for distributed IoT systems to prevent security attacks or contain the extent of damage of such attacks. [13]본 논문에서는 이러한 하이브리드 분산 IoT 시스템에서 라우팅 문제를 살펴보았다. [1] 이 기사에서는 분산 IoT 시스템에서 AI 애플리케이션의 보안과 효율성을 향상시키기 위한 새로운 방법인 Super-IoT를 제안합니다. [2] 분산 IoT 시스템의 클록 동기화는 일관된 데이터 수집 및 이벤트 감지를 허용하는 데 필요한 기능입니다. [3] 분산화, 합의 메커니즘, 데이터 암호화 및 스마트 계약과 같은 블록체인의 기능은 잠재적인 공격을 방지하고 거래 비용을 줄이기 위해 분산 IoT 시스템을 구축하는 데 적합합니다. [4] 또한 IoT 장치가 시스템에 합류하거나 시스템에서 나갈 때 분산 IoT 시스템의 구성원 자격이 변동될 수 있습니다. [5] 본 논문은 주요 도시의 빈 주차 공간을 자동으로 감지, 계산 및 운전자에게 알리도록 설계된 지능형 분산 IoT 시스템을 제시한다. [6] 이 백서는 에지 인텔리전스의 중요한 특성을 설명하고 머신 러닝 + 분산 IoT 시스템과 관련된 몇 가지 중요한 연구 과제를 식별합니다. [7] 원격으로 분산된 IoT 시스템을 위한 거대한 데이터 스트림의 처리는 데이터 침해에 대한 루프를 생성하고 시스템 테스트의 보안 및 확장성에 대한 새로운 도전을 엽니다. [8] 대규모 분산 IoT 시스템의 동작은 종종 확인 및 검증하기 어렵습니다. [9] 이 논문에서는 클라우드 또는 포그 오프로딩과 관련하여 분산 IoT 시스템에서 처리 및 통신 작업의 지연 시간을 연구하고 연구된 작업에 대한 특징적인 비용 함수를 도출합니다. [10] 선택된 논문은 특히 여러 이기종 및 분산 IoT 시스템이 결합될 때 제기되는 새로운 문제와 관련하여 IoT 분야의 연구 과제에 대한 좋은 개요를 제공한다고 생각합니다. [11] 연결된 스마트 장치 및 IoT 수직의 계속 증가하는 성장은 분산된 IoT 시스템에서 생성된 방대한 양의 원시 데이터를 처리하고 최종 사용자에게 시기적절한 피드백을 제공해야 하는 중요한 과제로 이어지고 있습니다. [12] 분산 IoT 시스템에는 보안 공격을 방지하거나 그러한 공격의 피해 범위를 억제하기 위한 몇 가지 방법과 전술이 있습니다. [13]
distributed iot application 분산 IoT 애플리케이션
In addition, the IoT system requires a number of heterogeneous computations on the devices which form altogether with the diversity of the IoT devices new issues and challenges for the deployment of the distributed IoT applications. [1] Towards such a staging environment, we present Marvis, a framework that orchestrates hybrid testbeds, co-simulated domain environments, and a central network simulation for testing distributed IoT applications. [2] In this article, we introduce a design methodology aiming at allocating the execution of Convolutional Neural Networks (CNNs) on a distributed IoT application. [3] Fog computing recently emerged as a novel distributed virtualized computing paradigm, where cloud services are extended to the edge of the network, thereby increasing network capacity and reducing latencies for distributed IoT applications. [4] The RemedIoT framework uses state of the art techniques to detect if a conflict exists in a given set of distributed IoT applications with respect to a set of policies, i. [5] Managing large, highly distributed IoT applications over heterogeneous Fog infrastructures so to meet all their stringent QoS (as well as hardware and software) requirements is intrinsically difficult. [6]또한 IoT 시스템은 IoT 장치의 다양성과 함께 분산 IoT 응용 프로그램의 배포에 대한 새로운 문제 및 과제를 형성하는 장치에 대한 여러 이기종 계산을 필요로 합니다. [1] 이러한 스테이징 환경을 위해 하이브리드 테스트베드, 공동 시뮬레이션된 도메인 환경 및 분산 IoT 애플리케이션 테스트를 위한 중앙 네트워크 시뮬레이션을 오케스트레이션하는 프레임워크인 Marvis를 제시합니다. [2] 이 기사에서는 분산 IoT 애플리케이션에서 CNN(Convolutional Neural Networks)의 실행을 할당하는 것을 목표로 하는 설계 방법론을 소개합니다. [3] 포그 컴퓨팅은 최근 클라우드 서비스가 네트워크 에지로 확장되어 네트워크 용량을 늘리고 분산 IoT 애플리케이션의 대기 시간을 줄이는 새로운 분산 가상화 컴퓨팅 패러다임으로 부상했습니다. [4] RemedIoT 프레임워크는 최신 기술을 사용하여 정책 세트와 관련하여 주어진 분산 IoT 애플리케이션 세트에 충돌이 존재하는지 감지합니다. [5] 모든 엄격한 QoS(하드웨어 및 소프트웨어) 요구 사항을 충족하기 위해 이기종 Fog 인프라를 통해 고도로 분산된 대규모 IoT 애플리케이션을 관리하는 것은 본질적으로 어렵습니다. [6]
distributed iot network 분산 IoT 네트워크
We introduce a solution as a protocol that utilizes smart contracts on the Ethereum blockchain to enforce a security model that helps maintain distributed IoT networks in a healthy condition throughout their lifecycle. [1] They also supply distributed storage, transparency, trust and other IoT support to form a valid, impressive and secure distributed IoT network and provide a beneficial guarantee for IoT-based smart city users’ security and privacy. [2] We consider a distributed IoT network, where each node wants to minimize its own age of information and there is a cost to make any transmission. [3] To address this problem, we first formulate a novel optimization problem, and then propose an online algorithm based on Lyapunov optimization theory to aid green data-upload for geo-distributed IoT networks. [4] Nevertheless, IoT has challenges related to data security, moreover for the large scale and distributed IoT network properties. [5] As one of the fundamental characteristics of distributed IoT networks, blockchain has attracted tremendous interests from both the academics and industries. [6]우리는 이더리움 블록체인에서 스마트 계약을 활용하는 프로토콜로 솔루션을 도입하여 수명 주기 전반에 걸쳐 분산된 IoT 네트워크를 건강한 상태로 유지하는 데 도움이 되는 보안 모델을 시행합니다. [1] 또한 분산 스토리지, 투명성, 신뢰 및 기타 IoT 지원을 제공하여 유효하고 인상적이며 안전한 분산 IoT 네트워크를 형성하고 IoT 기반 스마트 시티 사용자의 보안 및 개인 정보 보호에 대한 유익한 보장을 제공합니다. [2] 우리는 각 노드가 자신의 정보 수명을 최소화하기를 원하고 모든 전송에 비용이 드는 분산 IoT 네트워크를 고려합니다. [3] 이 문제를 해결하기 위해 먼저 새로운 최적화 문제를 공식화한 다음, 지리적으로 분산된 IoT 네트워크에 대한 녹색 데이터 업로드를 지원하기 위해 Lyapunov 최적화 이론을 기반으로 하는 온라인 알고리즘을 제안합니다. [4] 그럼에도 불구하고 IoT는 대규모 분산 IoT 네트워크 속성에 대한 데이터 보안과 관련된 문제를 안고 있습니다. [5] nan [6]
distributed iot node 분산 IoT 노드
Mobile data collection is a very efficient solution to gather information from spatially distributed IoT nodes. [1] It supports distributed IoT nodes to negotiate consensus on the processed data, and decides to write the consensus data to blockchain ledger. [2] The framework can additionally be extended to distributed IoT nodes for the online imputation of missing values. [3] Considering this fact, we model the data placement problem as an optimization problem and propose algorithms for efficient and effective placement of data generated and consumed by geographically distributed IoT nodes. [4] For this, edge-computing environment is being adopted to inter-connect distributed IoT nodes in peer-to-peer sequential order. [5] Power for distributed IoT nodes in a field is usually supplied by batteries, which drain during data transmission, and battery consumption is increased if there is a need for data retransmission in the case of packets loss. [6]모바일 데이터 수집은 공간적으로 분산된 IoT 노드에서 정보를 수집하는 매우 효율적인 솔루션입니다. [1] 분산된 IoT 노드를 지원하여 처리된 데이터에 대한 합의를 협상하고 합의 데이터를 블록체인 원장에 쓰기로 결정합니다. [2] 누락된 값의 온라인 대치를 위해 프레임워크를 분산 IoT 노드로 추가로 확장할 수 있습니다. [3] 이를 고려하여 데이터 배치 문제를 최적화 문제로 모델링하고 지리적으로 분산된 IoT 노드에서 생성 및 소비되는 데이터를 효율적이고 효과적으로 배치하기 위한 알고리즘을 제안합니다. [4] 이를 위해 에지 컴퓨팅 환경을 채택하여 분산된 IoT 노드를 P2P 순차로 상호 연결하고 있습니다. [5] nan [6]
distributed iot service 분산 IoT 서비스
However, there are still some challenges in dynamic CoAP mode selection, including incomplete information and differentiated quality of service (QoS) requirements of distributed IoT services. [1] However, latency sensitive applications, such as various distributed IoT services, generally do not fit in well with the new concepts and today’s platforms. [2] Work to date has not comprehensively explored how to flexibly construct distributed IoT services to satisfy the coordination requirement. [3] In this paper, we propose a protocol for Remote Attestation of Distributed IoT Services (RADIS), which verifies the trust-worthiness of distributed IoT services. [4] Interoperating with such services poses major challenges: 1) time for finality settlement of transactions is unpredictable and usually experiencing delay; 2) several implementations of permissioned Blockchain pose a major concern of trust regarding nodes that perform consensus; and 3) trust of process executions and IoT information is the major factor to the success of modern business processes, which require the composition of distributed IoT services. [5]그러나 불완전한 정보와 분산 IoT 서비스의 차별화된 서비스 품질(QoS) 요구 사항을 포함하여 동적 CoAP 모드 선택에는 여전히 몇 가지 문제가 있습니다. [1] 그러나 다양한 분산 IoT 서비스와 같이 지연 시간에 민감한 애플리케이션은 일반적으로 새로운 개념과 오늘날의 플랫폼에 적합하지 않습니다. [2] 지금까지의 작업은 조정 요구 사항을 충족하기 위해 분산 IoT 서비스를 유연하게 구성하는 방법을 포괄적으로 탐구하지 않았습니다. [3] 본 논문에서는 분산 IoT 서비스의 신뢰성을 검증하는 RADIS(Remote Attestation of Distributed IoT Services) 프로토콜을 제안한다. [4] 이러한 서비스와의 상호 운용은 다음과 같은 주요 문제를 제기합니다. 1) 거래의 최종 결제 시간은 예측할 수 없으며 일반적으로 지연이 발생합니다. 2) 허가된 블록체인의 여러 구현은 합의를 수행하는 노드에 대한 신뢰의 주요 우려를 제기합니다. 3) 프로세스 실행 및 IoT 정보에 대한 신뢰는 분산 IoT 서비스의 구성을 요구하는 현대 비즈니스 프로세스의 성공에 중요한 요소입니다. [5]
distributed iot environment 분산 IoT 환경
The typical eXtensible Access Control Markup Language (XACML) which implements the sophisticated access conditions in XML files, is widely used to guarantee access control decisions for the distributed IoT environments. [1] This article proposed a new protocol "untraceable and unclonable sensor movement in the distributed IoT environment". [2] Meanwhile, we extend the LSABE scheme to multiauthority scenarios so as to effectively generate and manage the public/secret keys in the distributed IoT environment. [3] In this paper, we propose a novel light-weight authentication and authorization framework suitable for distributed IoT environment using Elliptical Curve Cryptography (ECC) and Message Queuing Telemetry Transport (MQTT). [4] How to protect data and preserve privacy over network during end-to- end or hop-to-hop communication? In this paper, we propose an architecture approach for secure and privacy-aware data collection in Fog Node Based Distributed IOT environment. [5]XML 파일에 정교한 접근 조건을 구현하는 일반적인 XACML(eXtensible Access Control Markup Language)은 분산 IoT 환경에 대한 접근 제어 결정을 보장하기 위해 널리 사용됩니다. [1] 이 기사에서는 "분산 IoT 환경에서 추적 및 복제가 불가능한 센서 움직임"이라는 새로운 프로토콜을 제안했습니다. [2] 한편, 분산된 IoT 환경에서 공개/비밀 키를 효과적으로 생성 및 관리하기 위해 LSABE 방식을 다중 권한 시나리오로 확장합니다. [3] 본 논문에서는 ECC(Elliptical Curve Cryptography) 및 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 사용하여 분산 IoT 환경에 적합한 새로운 경량 인증 및 권한 부여 프레임워크를 제안합니다. [4] 종단 간 또는 홉 간 통신 중에 네트워크를 통해 데이터를 보호하고 개인 정보를 보호하는 방법은 무엇입니까? 본 논문에서는 Fog Node 기반의 분산 IOT 환경에서 개인정보를 보호하는 안전한 데이터 수집을 위한 아키텍처 접근 방식을 제안합니다. [5]
distributed iot edge 분산 IoT 에지
In this article, Minimal Retention EH (MREH) technique is introduced for improving the EE of distributed IoT edge computing services. [1] We consider a distributed IoT edge network whose end nodes generate computation jobs that can be processed locally or be offloaded, in full or in part, to other IoT nodes and/or edge servers having the necessary computation and energy resources. [2] Nowadays, smartphones work not only as personal devices, but also as distributed IoT edge devices uploading information to a cloud. [3]이 기사에서는 분산 IoT 에지 컴퓨팅 서비스의 EE를 개선하기 위한 MREH(Minimal Retention EH) 기술을 소개합니다. [1] 우리는 엔드 노드가 로컬에서 처리할 수 있는 계산 작업을 생성하거나 전체 또는 부분적으로 필요한 계산 및 에너지 리소스가 있는 다른 IoT 노드 및/또는 에지 서버로 오프로드될 수 있는 계산 작업을 생성하는 분산 IoT 에지 네트워크를 고려합니다. [2] 오늘날 스마트폰은 개인용 기기뿐만 아니라 클라우드에 정보를 업로드하는 분산형 IoT 에지 기기로도 작동합니다. [3]
distributed iot sensor 분산 IoT 센서
Although the current agriculture systems that adopt the traditional cloud-based architecture have provided powerful computing infrastructure to distributed IoT sensors. [1] We formulate the path planning problem for a cooperative, non-communicating, and homogeneous team of UAVs tasked with maximizing collected data from distributed IoT sensor nodes subject to flying time and collision avoidance constraints. [2] Findings CropSight is a PHP Hypertext Pre-processor and structured query language-based server platform that provides automated data collation, storage, and information management through distributed IoT sensors and phenotyping workstations. [3]기존의 클라우드 기반 아키텍처를 채택하는 현재 농업 시스템은 분산 IoT 센서에 강력한 컴퓨팅 인프라를 제공했지만. [1] 비행 시간 및 충돌 회피 제약 조건에 따라 분산 IoT 센서 노드에서 수집된 데이터를 최대화하는 임무를 맡은 협력적이고 비통신적이며 균질한 UAV 팀에 대한 경로 계획 문제를 공식화합니다. [2] 결과 CropSight는 분산 IoT 센서와 표현형 워크스테이션을 통해 자동화된 데이터 대조, 저장 및 정보 관리를 제공하는 PHP 하이퍼텍스트 전처리기 및 구조화된 쿼리 언어 기반 서버 플랫폼입니다. [3]
distributed iot architecture 분산 IoT 아키텍처
Trusting a third party has its own ramifications and results in a centralized architecture; therefore, this article addresses these issues by designing a Blockchain-based distributed IoT architecture that uses hash chains for secure key management. [1] The experiments show that the integrated MQTT-CEP architecture scales properly, keeps energy consumption limited and thereby, promotes the development of a distributed IoT architecture based on constraint resources. [2] In this paper we propose a novel AL framework for IoT applications, which employs data selection strategies throughout the multiple layers of distributed IoT architectures. [3]제3자를 신뢰하는 것은 나름의 파급효과가 있고 그 결과 중앙 집중식 아키텍처가 됩니다. 따라서 이 기사에서는 안전한 키 관리를 위해 해시 체인을 사용하는 블록체인 기반 분산 IoT 아키텍처를 설계하여 이러한 문제를 해결합니다. [1] 실험은 통합 MQTT-CEP 아키텍처가 적절하게 확장되고 에너지 소비를 제한적으로 유지함으로써 제약 리소스를 기반으로 하는 분산 IoT 아키텍처의 개발을 촉진한다는 것을 보여줍니다. [2] 이 논문에서 우리는 분산 IoT 아키텍처의 여러 계층에 걸쳐 데이터 선택 전략을 사용하는 IoT 애플리케이션을 위한 새로운 AL 프레임워크를 제안합니다. [3]
distributed iot datum
The Smart Contract (SC)-oriented design of ITrade enables decentralized management of autonomous and distributed IoT data trading. [1] Along with this transformative paradigm, in this paper, we propose a ledger-assisted architecture for secure distributed IoT data management. [2] Smart CCR targets at establishing a scale and distributed IoT data collection and processing platform to support future IoT applications considering real-time, location, and security constraints. [3]ITrade의 스마트 계약(SC) 중심 설계는 자율 및 분산 IoT 데이터 거래의 분산 관리를 가능하게 합니다. [1] 이 혁신적인 패러다임과 함께 이 백서에서는 안전한 분산 IoT 데이터 관리를 위한 원장 지원 아키텍처를 제안합니다. [2] Smart CCR은 실시간, 위치 및 보안 제약을 고려하여 미래의 IoT 애플리케이션을 지원하기 위해 규모 및 분산 IoT 데이터 수집 및 처리 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다. [3]
distributed iot monitoring
Besides the specifics of the particular application the article illustrates how the presented framework could also be the common base for similar type of precision agriculture applications where widespread distributed IoT monitoring technologies and ledgers can be used to incentivise virtuous behaviours and fulfill given stakeholders interests. [1] Distributed IoT monitoring for high frequency current of partial discharge in power cables. [2]특정 응용 프로그램의 세부 사항 외에도 이 기사는 제시된 프레임워크가 널리 분산된 IoT 모니터링 기술 및 원장을 사용하여 유덕한 행동을 장려하고 주어진 이해 관계자의 이익을 충족할 수 있는 유사한 유형의 정밀 농업 응용 프로그램에 대한 공통 기반이 될 수 있음을 보여줍니다. [1] 전력 케이블의 부분 방전 고주파 전류에 대한 분산 IoT 모니터링 [2]