Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument introducerar den sensornätverkade IoT-modellen som en prototyp för att stödja designen av Body Area Network (BAN) applikationer för hälso- och sjukvård. Med hjälp av modellen analyserar vi den synergistiska effekten av funktionskraven (datainsamling från människokroppen och överföring av den till den högsta nivån) och icke-funktionella krav (handel mellan energi-säkerhet-miljöfaktorer, behandlas som Quality-of-Service (QoS)). Vi använder funktionsmodeller för att på ett tidigt stadium representera kraven för analysen och beskriva en modelldriven metod för att utforma möjliga BAN-tillämpningar. För det första specificerar vi kraven som variabilitetsmodell för problemdomänen (PD) för BAN-tillämpningarna. Därefter introducerar vi generativ teknik (meta-programming som lösningsdomänen (SD)) och karteringsförfarandet för att kartlägga den PD-funktionsbaserade variabilitetsmodellen på SD-funktionsmodellen. Slutligen skapar vi en körbar meta-specifikation som representerar BAN-funktionaliteten för att beskriva variabiliteten i problemdomänen genom omvandlingar. Meta-specifikation (tillsammans med meta-språkprocessorn) är en mjukvarugenerator för flera BAN-orienterade applikationer. Vi validerar metoden med experiment och en fallstudie för att generera en familj av program för BAN-sensorstyrenheter. Detta gör det möjligt att effektivt uppnå ett adekvat mått på QoS genom en interaktiv justering av metaparametervärdena och omgenereringsprocessen för den konkreta BAN-tillämpningen.
Om vi vill förbättra kvaliteten på tjänsterna i dessa applikationer, måste vi överväga den synergistiska effekten av energi-säkerhet och miljöfaktorer på den övergripande funktionaliteten i applikationen REF.
Model-Driven Approach for Body Area Network Application Development
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}