Abstract-The Internet of Things (IoT) är en del av framtidens Internet och kommer att omfatta miljarder av intelligenta kommunicerande "saker" eller Internet Connected Objects (ICO) som kommer att ha avkänning, aktivering och databehandling kapacitet. Varje ICO kommer att ha en eller flera inbyggda sensorer som kommer att fånga potentiellt enorma mängder data. Sensorer och relaterade dataströmmar kan samlas fysiskt eller praktiskt, vilket väcker utmaningen att söka och välja rätt sensorer för en fråga på ett effektivt och effektivt sätt. I detta dokument föreslås en kontextmedveten sensorsökning, urval och rankningsmodell, kallad CASSARAM, för att ta itu med utmaningen att effektivt välja en delmängd av relevanta sensorer av en stor uppsättning sensorer med liknande funktionalitet och kapacitet. CASSARAM tar hänsyn till användarnas önskemål och beaktar ett brett spektrum av sensoregenskaper, såsom tillförlitlighet, noggrannhet, läge, batteritid och många fler. Papperet belyser vikten av sensorsökning, urval och rankning för sakernas internet, identifierar viktiga egenskaper hos både sensorer och datainsamlingsprocesser, och diskuterar hur semantiskt och kvantitativt resonemang kan kombineras. Detta arbete tar också upp utmaningar som effektiv distribuerad sensorsökning och relationsuttrycksbaserad filtrering. CASSARAM-test- och resultatutvärderingar presenteras och diskuteras. Index Terms-Internet of Things, sammanhangsmedvetenhet, sensorer, sökning och urval, indexering och rankning, semantisk frågeställning, kvantitativt resonemang, multidimensionell datafusion.
I REF har författarna föreslagit ett sammanhangsmedvetet rankningssystem för val av sensorenheter.
Sensor Search Techniques for Sensing as a Service Architecture for The Internet of Things
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}