Geri Dön

User request driven smart data aggregation in IoT

IoT' de kullanıcı isteğine dayalı akıllı veri toplama

  1. Tez No: 940183
  2. Yazar: ÖZLEM ZÜNGÖR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN PINARER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IoT ağlarında etkili, verimli ve hızlı veri iletişimi sağlamak, bu ağların düğümlerinin sınırlı kaynakları göz önüne alındığında kritik bir zorluktur. Veri birleştirme, verilerin iletim öncesinde birden fazla kaynaktan toplanmasıyla bu zorluğa çözüm olarak ortaya çıkar, bu da bellek tüketimini azaltır, enerji verimliliğini artırır ve iletim hızını iyileştirir. Bu çalışma, kaynak sınırlı sensör düğümlerinde farklı veri birleştirme yöntemlerinin ve iletim frekanslarının bellek kullanımına etkisini, müşteri isteklerini göz önünde bulundurarak incelemeyi önermektedir. Özellikle, verilerin farklı birleştirme teknikleri kullanılarak çeşitli frekanslarda sink düğümüne iletilmesi durumunda bellek tüketiminin nasıl değiştiğini araştıracağız. Ayrıca, birleştirme yöntemi ve iletim frekansının dinamik olarak belirlendiği ve birleştirilmiş verilerin istenilen sunucuya veya servise iletilmesinin ölçüldüğü bellek kullanımı da değerlendirilecektir. IoT ağlarında kullanıcı isteğine bağlı akıllı veri birleştirme için önerilen sistemde, veri akışı, kaynak kullanımını optimize etmek için yapılandırılmış bir süreci izler. Bu isteklere dayanarak, sensörler veriyi birleştirecek ve belirtilen frekansta sink düğümüne, müşteri sistemine veya sunucuya iletecektir. Ölçülen bellek kullanım değerlerini karşılaştırarak, en az bellek kullanımına neden olan birleştirme yöntemini ve iletim frekansını belirlemeyi amaçlıyoruz. Bu optimal değerlerin IoT ağında enerji verimliliğini ve bellek kullanımı verimliliğini artırması beklenmektedir. Çeşitli koşullar altında bellek kullanım değerlerini karşılaştırarak, sistem kaynak kullanımında en etkili yaklaşımı belirleyebilecektir. Özetle, bu çalışma, müşteri isteklerini dikkate alarak IoT ağlarında bellek kullanımını optimize etmeye yönelik etkili veri birleştirme ve iletim stratejileri konusunda içgörüler sağlamayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Ensuring effective, efficient, and fast data communication in IoT networks is a critical challenge, given the resource limitations of nodes within these networks. Data aggregation emerges as a promising solution to address this challenge by consolidating data from multiple sources before transmission, thereby reducing memory consumption, enhancing energy efficiency, and improving transmission speed. This study proposes an approach to examine the impact of different data aggregation methods and transmission frequencies on memory usage in resource-limited sensor nodes, considering these client requests. Specifically, we will investigate how memory consumption changes when data is transmitted to the sink node at various frequencies using different aggregation techniques. Additionally, memory usage is measured when the aggregation method and transmission frequency are dynamically determined, and aggregated data is transmitted to the requested server or service. In the proposed system for user-request driven smart data aggregation in IoT networks, the data flow follows a structured process to efficiently handle client requests while optimizing resource usage. Based on these requests, sensors will aggregate the data and transmit it to the sink node, the client system, or the server at the specified frequency. By comparing the measured memory usage values, we aim to identify the aggregation method and transmission frequency that result in the least memory usage. These optimal values are expected to enhance energy efficiency and memory usage efficiency in the IoT network, consequently prolonging its lifespan. The proposed data flow ensures that client requests are efficiently handled while minimizing resource consumption in the IoT network. In summary, this study aims to contribute insights into optimizing memory usage in IoT networks through efficient data aggregation and transmission strategies, considering client requests.

Benzer Tezler

  1. Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği

    The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning

    NEVİN TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ

  2. Üniversite ile ilgili kanun ve yönetmeliğin bilgisayara aktarılması

    Başlık çevirisi yok

    NAFİYE MESTANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ MANAS

  3. Konut tasarımında modüler koordinasyon

    Modular coordination in the housing design

    GÖKTÜRK GÜLTEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ERDEMİR