Cho kosoku hikari kukan tsushin shisutemu ni okeru denpa tokusei no kenkyu

制度:新 ; 文部省報告番号:甲2361号 ; 学位の種類:博士(国際情報通信学) ; 授与年月日:2007/2/7 ; 早大学位記番号:新443

サーバクラスタでの低消費電力化のための移行モデルの研究

博士(工学)法政大学 (Hosei University

Model-driven engineering techniques and tools for machine learning-enabled IoT applications: A scoping review

This paper reviews the literature on model-driven engineering (MDE) tools and languages for the internet of things (IoT). Due to the abundance of big data in the IoT, data analytics and machine learning (DAML) techniques play a key role in providing smart IoT applications. In particular, since a significant portion of the IoT data is sequential time series data, such as sensor data, time series analysis techniques are required. Therefore, IoT modeling languages and tools are expected to support DAML methods, including time series analysis techniques, out of the box. In this paper, we study and classify prior work in the literature through the mentioned lens and following the scoping review approach. Hence, the key underlying research questions are what MDE approaches, tools, and languages have been proposed and which ones have supported DAML techniques at the modeling level and in the scope of smart IoT services.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

An information security model based on trustworthiness for enhancing security in on-line collaborative learning

L'objectiu principal d'aquesta tesi és incorporar propietats i serveis de la seguretat en sistemes d'informació en l'aprenentatge col·laboratiu en línia, seguint un model funcional basat en la valoració i predicció de la confiança. Aquesta tesi estableix com a punt de partença el disseny d'una solució de seguretat innovadora, basada en una metodologia pròpia per a oferir als dissenyadors i gestors de l'e-learning les línies mestres per a incorporar mesures de seguretat en l'aprenentatge col·laboratiu en línia. Aquestes guies cobreixen tots els aspectes sobre el disseny i la gestió que s'han de considerar en els processos relatius a l'e-learning, entre altres l'anàlisi de seguretat, el disseny d'activitats d'aprenentatge, la detecció d'accions anòmales o el processament de dades sobre confiança. La temàtica d'aquesta tesi té una naturalesa multidisciplinària i, al seu torn, les diferents disciplines que la formen estan íntimament relacionades. Les principals disciplines de què es tracta en aquesta tesi són l'aprenentatge col·laboratiu en línia, la seguretat en sistemes d'informació, els entorns virtuals d'aprenentatge (EVA) i la valoració i predicció de la confiança. Tenint en compte aquest àmbit d'aplicació, el problema de garantir la seguretat en els processos d'aprenentatge col·laboratiu en línia es resol amb un model híbrid construït sobre la base de solucions funcionals i tecnològiques, concretament modelatge de la confiança i solucions tecnològiques per a la seguretat en sistemes d'informació.El principal objetivo de esta tesis es incorporar propiedades y servicios de la seguridad en sistemas de información en el aprendizaje colaborativo en línea, siguiendo un modelo funcional basado en la valoración y predicción de la confianza. Esta tesis establece como punto de partida el diseño de una solución de seguridad innovadora, basada en una metodología propia para ofrecer a los diseñadores y gestores del e-learning las líneas maestras para incorporar medidas de seguridad en el aprendizaje colaborativo en línea. Estas guías cubren todos los aspectos sobre el diseño y la gestión que hay que considerar en los procesos relativos al e-learning, entre otros el análisis de la seguridad, el diseño de actividades de aprendizaje, la detección de acciones anómalas o el procesamiento de datos sobre confianza. La temática de esta tesis tiene una naturaleza multidisciplinar y, a su vez, las diferentes disciplinas que la forman están íntimamente relacionadas. Las principales disciplinas tratadas en esta tesis son el aprendizaje colaborativo en línea, la seguridad en sistemas de información, los entornos virtuales de aprendizaje (EVA) y la valoración y predicción de la confianza. Teniendo en cuenta este ámbito de aplicación, el problema de garantizar la seguridad en los procesos de aprendizaje colaborativo en línea se resuelve con un modelo híbrido construido en base a soluciones funcionales y tecnológicas, concretamente modelado de la confianza y soluciones tecnológicas para la seguridad en sistemas de información.This thesis' main goal is to incorporate information security properties and services into online collaborative learning using a functional approach based on trustworthiness assessment and prediction. As a result, this thesis aims to design an innovative security solution, based on methodological approaches, to provide e-learning designers and managers with guidelines for incorporating security into online collaborative learning. These guidelines include all processes involved in e-learning design and management, such as security analysis, learning activity design, detection of anomalous actions, trustworthiness data processing, and so on. The subject of this research is multidisciplinary in nature, with the different disciplines comprising it being closely related. The most significant ones are online collaborative learning, information security, learning management systems (LMS), and trustworthiness assessment and prediction models. Against this backdrop, the problem of securing collaborative online learning activities is tackled by a hybrid model based on functional and technological solutions, namely, trustworthiness modelling and information security technologies

Sequential Monte Carlo Localization Methods in Mobile Wireless Sensor Networks: A Review

The advancement of digital technology has increased the deployment of wireless sensor networks (WSNs) in our daily life. However, locating sensor nodes is a challenging task in WSNs. Sensing data without an accurate location is worthless, especially in critical applications. The pioneering technique in range-free localization schemes is a sequential Monte Carlo (SMC) method, which utilizes network connectivity to estimate sensor location without additional hardware. This study presents a comprehensive survey of stateof-the-art SMC localization schemes. We present the schemes as a thematic taxonomy of localization operation in SMC. Moreover, the critical characteristics of each existing scheme are analyzed to identify its advantages and disadvantages. The similarities and differences of each scheme are investigated on the basis of significant parameters, namely, localization accuracy, computational cost, communication cost, and number of samples. We discuss the challenges and direction of the future research work for each parameter