scholarly journals Wireless sensor and actor networks (WSANs)

2016 ◽  
Author(s):  
Σοφία-Μαρία Δήμα

H αναγνώριση γεγονότων κατά την παρακολούθηση ενός περιβάλλοντος αποτελεί έναιδιαίτερα ευρύ ερευνητικό αντικείμενο που έχει αποσπάσει το αντίστοιχο ερευνητικόενδιαφέρον. Ο επιστημονικός κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης φαίνεται να έχει κερδίσεισημαντικό έδαφος. Ο βασικός στόχος των συγκεκριμένων περιοχών, είναι η δημιουργίακατάλληλων αλγορίθμων αλλά και η οικοδόμηση μοντέλων πάνω σε σετ πραγματικώνδεδομένων, ούτως ώστε οι μετρικές αξιολόγησης τους να επιβεβαιώνουν την ικανότητα τουςνα ανιχνεύουν πραγματικά γεγονότα αλλά και να ανιχνεύουν την μη ύπαρξη πραγματικώνγεγονότων. Δεδομένου λοιπόν ενός τέτοιου συστήματος που η απόδοση του έχει κριθεί από τιςαντίστοιχες μετρικές (Accuracy, Sensitivity, Specificity) θέτουμε στο προσκήνιο το ερευνητικόπρόβλημα της απόδοσης ενός τέτοιου συστήματος όταν η εφαρμογή του γίνεται εντός μιαςWSN τοπολογίας, και πιο συγκεκριμένα όταν η εκτέλεση του γίνεται από τις περιορισμένες σεπόρους WSN hardware πλατφόρμες, και κάτω από την επιρρεπή σε λάθη φύση τωνασυρμάτων επικοινωνιών.Έτσι η διατριβή αυτή πιάνει το παραπάνω σύστημα από δύο σκοπιές: i.) ποιοι είναι οιπεριορισμoί που τίθενται σε έναν developer κατά την ανάπτυξη τέτοιων συστημάτων σε WSNinfrastrucures και ii.) πως επηρεάζεται η απόδοση τέτοιων συστημάτων όταν το Network QoSαλλάζει μέσα στο δίκτυο. Για το σκοπό αυτό σχεδιάστηκαν και αναπτύχθηκαν δύοσυστήματα ασαφούς λογικής που αφού αξιολογήθηκαν στο περιβάλλον του Matlab,υλοποιήθηκαν σε C και εκτελέστηκαν από τις ενσωματωμένες WSN πλατφόρμες υλικούTelosB. Η πειραματική αξιολόγηση, επιβεβαίωσε τις αρχικές μας πεποιθήσεις για την επίδρασητων δικτυακών συνθηκών στην απόδοση του αλγορίθμου ενώ η μονολιθική προσέγγιση τουlocal processing έδειξε να επηρρεάζει ζωτικά την ίδια την εφαρμογή.Ορμούμενοι από αυτά τα συμπεράσματα, η συγκεκριμένη διατριβή έρχεται να μελετήσει και ναπροτείνει νέες τεχνικές εκτέλεσης συστημάτων ασαφούς λογικής, επιδιώκωντας τη βέλτιστη κατανομή πόρων των κόμβων εντός μιας δικτυακής τοπολογίας. Στο πλαίσιο αυτόπροτείνεται η τεχνική Directed Acyclic Graph to Network Graph (DAG2NG) που επιδιώκει τηνκατανεμημένη υλοποίηση τέτοιων συστημάτων. Η event triggered στρατηγική εκτέλεσηςσυστημάτων ασαφούς λογικής σχεδιάζεται και υλοποιείται στη συγκεκριμένη διατριβήπροκειμένου να επιτύχει βέλτιστη χρήση του υπολογιστικού κόστους του αλγορίθμουασαφούς συμπερασμού.Η κατανομή των εργασιών μεταξύ των κόμβων μιας δικτυακής τοπολογίας, επεκτείνεται καιπέρα από το πλαίσιο της ασαφούς λογικής. Έτσι σχεδιάζουμε μελετούμε και αξιολογούμε μιασειρά μοντέλων επεξεργασίας που επιτρέπουν τη κατανομή εργασιών εντός των ασυρμάτωνκόμβων. Η εφαρμογή των μοντέλων αυτών στο χώρο των WSNs επιτρέπει τη μελέτη τηςενεργειακής απόδοσης, της χρονικής απόκρισης αλλά και της δικαιοσύνης μεταξύ των κόμβωνσε μια σειρά αλγοριθμικών προβλημάτων (parallel, nonparallel, hybrid), που μπορεί ναυπάρξουν σε διάφορες WSN εφαρμογές.Η σημασιολογική συγγένεια των ασυρμάτων κόμβων, έρχεται επίσης σαν αντικείμενο μελέτηςτης συγκεκριμένης διατριβής. Τόσο η event triggered υλοποίηση των συστημάτων ασαφούςλογικής όσο και η διαχείριση των κόμβων που συμμετέχουν σε ένα μοντέλο επεξεργασίας,προϋποθέτουν την ανακάλυψη των σημασιολογικών γειτόνων. Έτσι προτείνουμε δύο νέουςαλγορίθμους ανακάλυψης σημασιολογικών γειτόνων, τους οποίους και αξιολογούμε.Η παρούσα διατριβή καταλήγει με την πρόταση ενός νέου αλγορίθμου που επιδιώκει να δώσειμια νέα απάντηση στο πρόβλημα του node-to-actor coordination. Η κατανομή των sensors σεσυγκεκριμένους actors λαμβάνοντας υπόψιν, τις δυνατότητες των actors αλλά και τηνανομοιογένεια του δικτύου, οδηγεί στην πρόταση ενός νέου αλγορίθμου sensor-to-actorcoordination που κάνει χρήση του Voronoi tesselation.

The author proposes a centrality and topological sort-based formulation to quantify the relative contribution of courses in a curriculum network graph (CNG), a directed acyclic graph, comprising of the courses (as vertices), and their pre-requisites (captured as directed edges). The centrality metrics considered are out-degree and in-degree centrality along with betweenness centrality and eigenvector centrality. The author normalizes the values obtained for each centrality metric as well as the level numbers of the vertices in a topological sort of the CNG. The contribution score for a vertex is the weighted sum of the normalized values for the vertex. The author observes the betweenness centrality of the vertices (courses) to have the largest influence in the relative contribution scores of the courses that could be used as a measure of the weights to be given to the courses for curriculum assessment and student ranking as well as to cluster courses with similar contribution.


2020 ◽  
Vol 17 (2) ◽  
pp. 1227-1235 ◽  
Author(s):  
Innocent Uzougbo Onwuegbuzie ◽  
Shukor Abd Razak ◽  
Ismail Fauzi Isnin

Routing Protocol for Low-power and Lossy Network (RPL) with IPv6 support is the de facto standard for routing over Low-power and Lossy Network (LLN) called Wireless Sensor Networks (WSN). Objective Functions namely Minimum Rank with Hysteresis Objective Function (MRHOF) and Objective Function Zero (OF0) together with the Internet Control Messaging Protocol (ICMP) control messages, propel RPL to constructs routing paths called Destination Oriented Directed Acyclic Graph (DODAG), for packet routing within the sensor network. To the best knowledge of the authors, no detailed investigation has been carried out to unravel the dynamics of how these control messages impact on the network with respect to DODAG formation right before convergence is attained, particularly from the perspective of MRHOF and OF0. In this paper, the authors investigated the various types of control messages (DODAG Information Solicitation, DODAG Information Object and Destination Advertisement Object) used to setup the DODAG. RPL Simulations was carried out on one 100 nodes, starting with 10 nodes and incremented by 10 until the 100th node. Each simulation was repeated five times with a confidence level of 95%, which statistically signifies a reliable and acceptable confidence interval, for a duration of thirty minutes. Results obtained showed that the DIS–OF0 generated the least packets with 125 packets, followed by DAO–MRHOF with 1357 packets and the most generated; DIO–MRHOF with 1536 packets. Subsequently, MRHOF had higher Convergence Time of 130.67 seconds as to 87.93 seconds for OF0. This information is valuable for both the academia and industry.


2014 ◽  
Vol 24 (8) ◽  
pp. 2151-2164 ◽  
Author(s):  
Shu-Sheng WEN ◽  
Jiong HUANG ◽  
Ting SHU ◽  
Wei-Qiang XU ◽  
Ya-Ming WANG

Author(s):  
Jahwan Koo ◽  
Nawab Muhammad Faseeh Qureshi ◽  
Isma Farah Siddiqui ◽  
Asad Abbas ◽  
Ali Kashif Bashir

Abstract Real-time data streaming fetches live sensory segments of the dataset in the heterogeneous distributed computing environment. This process assembles data chunks at a rapid encapsulation rate through a streaming technique that bundles sensor segments into multiple micro-batches and extracts into a repository, respectively. Recently, the acquisition process is enhanced with an additional feature of exchanging IoT devices’ dataset comprised of two components: (i) sensory data and (ii) metadata. The body of sensory data includes record information, and the metadata part consists of logs, heterogeneous events, and routing path tables to transmit micro-batch streams into the repository. Real-time acquisition procedure uses the Directed Acyclic Graph (DAG) to extract live query outcomes from in-place micro-batches through MapReduce stages and returns a result set. However, few bottlenecks affect the performance during the execution process, such as (i) homogeneous micro-batches formation only, (ii) complexity of dataset diversification, (iii) heterogeneous data tuples processing, and (iv) linear DAG workflow only. As a result, it produces huge processing latency and the additional cost of extracting event-enabled IoT datasets. Thus, the Spark cluster that processes Resilient Distributed Dataset (RDD) in a fast-pace using Random access memory (RAM) defies expected robustness in processing IoT streams in the distributed computing environment. This paper presents an IoT-enabled Directed Acyclic Graph (I-DAG) technique that labels micro-batches at the stage of building a stream event and arranges stream elements with event labels. In the next step, heterogeneous stream events are processed through the I-DAG workflow, which has non-linear DAG operation for extracting queries’ results in a Spark cluster. The performance evaluation shows that I-DAG resolves homogeneous IoT-enabled stream event issues and provides an effective stream event heterogeneous solution for IoT-enabled datasets in spark clusters.


2020 ◽  
Vol ahead-of-print (ahead-of-print) ◽  
Author(s):  
Son Nguyen ◽  
Peggy Shu-Ling Chen ◽  
Yuquan Du

PurposeAlthough being considered for adoption by stakeholders in container shipping, application of blockchain is hindered by different factors. This paper investigates the potential operational risks of blockchain-integrated container shipping systems as one of such barriers.Design/methodology/approachLiterature review is employed as the method of risk identification. Scientific articles, special institutional reports and publications of blockchain solution providers were included in an inclusive qualitative analysis. A directed acyclic graph (DAG) was constructed and analyzed based on network topological metrics.FindingsTwenty-eight potential risks and 47 connections were identified in three groups of initiative, transitional and sequel. The DAG analysis results reflect a relatively well-connected network of identified hazardous events (HEs), suggesting the pervasiveness of information risks and various multiple-event risk scenarios. The criticality of the connected systems' security and information accuracy are also indicated.Originality/valueThis paper indicates the changes of container shipping operational risk in the process of blockchain integration by using updated data. It creates awareness of the emerging risks, provides their insights and establishes the basis for further research.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document