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早稲田大学
鄭 顕志
准教授
機関別共同研究
Discovery Saga
論文分野別Discovery Saga
研究テーマDiscovery Saga
協賛企業
共同研究先:Keio University
Academic
共同研究数 1
Conference Paper
2015 9 14
IEEE : Institute of Electrical and Electronics Engineers
A self-healing framework for online sensor data
(Last author)
オンラインセンサデータ用自己修復フレームワーク
Tuan Anh Nguyen, Marco Aiello, Takuro Yonezawa, Kenji Tei
【抄録】
In pervasive computing environments, wireless sensor networks (WSNs) play an important role, collecting reliable and accurate context information so that applications are able to provide services to users on demand. In such environments, sensors should be self-adaptive by taking correct decisions based on sensed data in real-time. However, sensor data is often faulty. Faults are not so exceptional and in most deployments tend to occur frequently. Therefore, the capability of self-healing is important to ensure higher levels of reliability and availability. We design a framework which provides self-healing capabilities, enabling a flexible choice of components for detection, classification, and correction of faults at runtime. Within our framework, a variety of fault detection and classification algorithms can be applied, depending on the characteristics of the sensor data types as well as the topology of the sensor networks. A set of mechanisms for each and every step of the self-healing framework, covering detection, classification, and correction of faults are proposed. To validate the applicability, we illustrate a case study where our solution is implemented as an adaptation engine and integrated seamlessly into the ClouT system. The engine processes data coming from physical sensors deployed in Santander, Spain, providing corrected sensor data to other smart city applications developed in the ClouT project. © 2015 IEEE.
【抄録日本語訳】
パーベイシブコンピューティング環境では、無線センサーネットワーク(WSN)が重要な役割を果たし、アプリケーションが要求に応じてユーザーにサービスを提供できるように、信頼性が高く正確なコンテキスト情報を収集する。このような環境では、センサーはリアルタイムで感知したデータに基づいて正しい判断を下すことで、自己適応的になる必要があります。しかし、センサーのデータはしばしば欠陥がある。欠陥はそれほど例外的なものではなく、ほとんどのデプロイメントにおいて、頻繁に発生する傾向がある。したがって、より高いレベルの信頼性と可用性を確保するためには、自己修復機能が重要である。我々は、自己修復機能を提供するフレームワークを設計し、実行時に故障を検出、分類、修正するためのコンポーネントを柔軟に選択できるようにする。このフレームワークでは、センサデータの種類やセンサネットワークのトポロジーの特徴に応じて、様々な障害検出・分類アルゴリズムを適用することができる。また、故障の検出、分類、修正を含む自己修復フレームワークの各ステップのための一連のメカニズムが提案されている。適用性を検証するために、我々のソリューションが適応エンジンとして実装され、ClouTシステムにシームレスに統合されたケーススタディを紹介する。このエンジンは、スペインのサンタンデールに設置された物理センサーからのデータを処理し、ClouTプロジェクトで開発された他のスマートシティアプリケーションに補正されたセンサーデータを提供しています。© 2015 IEEE.