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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.3
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 247 - 265 (19page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2020.47.3.247
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특정 불확실한 상황에서 IoT 시스템의 예측 가능성을 모델링할 필요가 있다. 확률 프로세스 대수는 이러한 불확실성을 다루기 위해 확률 개념을 기반으로 IoT 시스템 행위의 예측 가능성을 모델링할 수 있다. 예를 들어, PAROMA, PACSR 등과 같은 확률 속성을 포함하는 여러 프로세스 대수들이 있다. 그러나 이러한 프로세스 대수들은 단순한 이산 모델이나 지수 모델에만 기반을 두고 있기 때문에 IoT 시스템을 분석하는데 한계가 있다. 이러한 프로세스 대수들의 한계를 다루기 위해, 본 논문은 dTP-Calculus라고 하는 새로운 프로세스 대수를 제시한다. dTP-Calculus는 복잡한 불확실성을 가진 스마트 IoT 시스템에 네 가지의 확률 모델을 적용할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서 제시하는 접근 방법의 실용성을 입증하기 위해 dTP-Calculus를 사용하여 IoT 시스템을 모델링하기 위한 SAVE라고 하는 도구가 개발되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. dTP-Calculus
4. 예제
5. SAVE
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
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B. Aziz, "A formal model and analysis of an IoT protocol," Ad Hoc Networks, Vol. 36, pp. 49-57, 2016.
M. Diwan, M. D’Souza, "A Framework for Modeling and Verifying IoT Communication Protocols," International Symposium on Dependable Software Engineering: Theories, Tools, and Applications, pp. 266-280, Springer, Cham, 2017.
C. Feng, J. Hillston, "PALOMA: a process algebra for located Markovian agents," International Conference on Quantitative Evaluation of Systems, pp. 265-280, Springer, Cham, 2014.
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