Nghiên cứu mô hình ngữ nghĩa quản lý và truy vấn thiết bị IoT

Chuyên khảo kỹ thuật phân tích Luận văn nghiên cứu xây dựng mô hình ngữ nghĩa cho phép quản lý và truy vấn các thiết bị trong, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ khoa học

2018

75
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Acknowledgments

Commitment

Co-author declaration and confirmation

Abstract

List of acronyms and symbols

List of Figures

1. Problem Statement

1.3. Goal and Assumption

1.a. Gaat

1.a2. Asemptien

2. Things Management and Discovery

2.21. Things Management and Discovery

2.2. Semanticinfor.

2.23. Attribute indexing scheme on Chord-based DH

2.24. Our contrihutions

3. Deslgning Model

3.1. Overall

3.2. MulChơd-Ring

343. §emandie Dise0VAV.2 Applying semantic discovery to ring management

4. Experiment and Evaluation

4.. Key Tookup

4.13. Querying an attribute on a singlezing

4.. Node Mobility

4.1. Single Node Join

4.. Node Mobility

5. Conclusion

References

Author's Publications

Appendix

Tóm tắt

I. Tổng quan Mô hình ngữ nghĩa IoT Quản lý thiết bị hiệu quả

Internet vạn vật (IoT) đang phát triển mạnh mẽ. Số lượng thiết bị IoT kết nối ngày càng tăng, tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Việc quản lý thiết bị IoTtruy vấn dữ liệu IoT một cách hiệu quả trở thành một thách thức lớn. Mô hình ngữ nghĩa IoT ra đời nhằm giải quyết vấn đề này. Nó cung cấp một cách thức để mô tả các thiết bị, dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng một cách rõ ràng, dễ hiểu cho cả người và máy. Từ đó, giúp truy vấn dữ liệu IoT chính xác và nhanh chóng hơn. Ngữ nghĩa học đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mô hình ngữ nghĩa IoT. Nó cho phép chúng ta định nghĩa các khái niệm, thuộc tính và quan hệ một cách tường minh. Các công nghệ như Semantic Web, RDF, OWLSPARQL được sử dụng để biểu diễn và truy vấn tri thức IoT. Bài viết này sẽ trình bày một luận văn nghiên cứu về xây dựng mô hình ngữ nghĩa cho phép quản lýtruy vấn các thiết bị trong Internet vạn vật. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống có khả năng tương tác (Interoperability) cao, dễ dàng tích hợp với các hệ thống khác và đảm bảo an ninh IoT, bảo mật IoT. Theo tài liệu gốc, việc tạo ra biểu diễn ảo cho tài sản hoặc thiết bị vật lý là bước quan trọng nhất để hiện thực hóa một loạt các hoạt động thông minh.

1.1. Vai trò của Ontology IoT trong quản lý thiết bị

Ontology IoT đóng vai trò như một bản đồ tri thức, mô tả các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ giữa các thiết bị IoT. Nó giúp hệ thống hiểu được ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu. Biểu diễn tri thức IoT thông qua Ontology cho phép máy tính suy luận và đưa ra các quyết định thông minh. Ví dụ, một Ontology có thể mô tả các loại cảm biến khác nhau, dữ liệu mà chúng thu thập được và cách chúng tương tác với các thiết bị khác. Điều này giúp hệ thống tự động phát hiện và quản lý các thiết bị IoT mới, cũng như truy vấn dữ liệu từ chúng một cách hiệu quả. Reasoning trong IoTInference trong IoT sử dụng Ontology để suy luận ra thông tin mới từ dữ liệu hiện có, giúp cải thiện khả năng ra quyết định của hệ thống. Dựa trên tài liệu, việc tích hợp các giải pháp với nhiều bối cảnh xã hội (ví dụ: chăm sóc sức khỏe, cảnh báo thảm họa hoặc giám sát tài nguyên) là yêu cầu chính hướng tới một khu vực thông minh quy mô lớn (ví dụ: tòa nhà, thành phố hoặc quận).

1.2. Lợi ích của Mô hình ngữ nghĩa trong truy vấn dữ liệu IoT

Mô hình ngữ nghĩa IoT giúp truy vấn dữ liệu IoT trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Thay vì phải thao tác trực tiếp với dữ liệu thô, người dùng có thể sử dụng các ngôn ngữ truy vấn ngữ nghĩa như SPARQL để đặt câu hỏi về tri thức IoT. SPARQL cho phép người dùng truy vấn các RDF graph để tìm kiếm thông tin về các thiết bị IoT, dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng. Ví dụ, người dùng có thể đặt câu hỏi: "Tìm tất cả các cảm biến nhiệt độ trong phòng khách có giá trị lớn hơn 25 độ C". Mô hình ngữ nghĩa cũng cho phép hệ thống tự động tối ưu hóa các truy vấn, giúp truy vấn dữ liệu nhanh chóng hơn. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ khả năng tương tác (Interoperability) IoT giữa các hệ thống khác nhau, cho phép chúng chia sẻ và trao đổi dữ liệu IoT một cách dễ dàng.

1.3. Thách thức khi xây dựng mô hình ngữ nghĩa cho IoT

Xây dựng mô hình ngữ nghĩa IoT là một thách thức lớn. Thứ nhất, Internet vạn vật rất đa dạng, bao gồm nhiều loại thiết bị IoT khác nhau, mỗi loại có các đặc tính và dữ liệu riêng. Thứ hai, dữ liệu cảm biến IoT thường không đồng nhất, thiếu cấu trúc và có thể chứa nhiều lỗi. Thứ ba, việc duy trì mô hình ngữ nghĩa luôn cập nhật với sự thay đổi của thiết bị IoT và dữ liệu là một bài toán khó. Do đó, cần có các phương pháp và công cụ hiệu quả để tự động trích xuất tri thức IoT từ dữ liệu, xây dựng và duy trì Ontology, và đảm bảo tính nhất quánđộ chính xác của mô hình ngữ nghĩa. Các vấn đề về an ninh IoTbảo mật IoT cũng cần được xem xét khi xây dựng mô hình ngữ nghĩa, để đảm bảo rằng dữ liệu và tri thức IoT được bảo vệ khỏi các truy cập trái phép.

II. Cách tiếp cận xây dựng Mô hình ngữ nghĩa IoT Hướng dẫn chi tiết

Việc xây dựng một mô hình ngữ nghĩa IoT hiệu quả đòi hỏi một cách tiếp cận bài bản và có hệ thống. Cách tiếp cận này bao gồm các bước chính: Xác định phạm vi và mục tiêu của mô hình ngữ nghĩa, thu thập và phân tích dữ liệu cảm biến IoT, xây dựng Ontology mô tả các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ trong Internet vạn vật, biểu diễn dữ liệu bằng RDF, và sử dụng SPARQL để truy vấn dữ liệu. Bước đầu tiên là xác định rõ mục tiêu của mô hình ngữ nghĩa. Nó sẽ được sử dụng để giải quyết những vấn đề gì? Phạm vi của nó bao gồm những loại thiết bị IoT và dữ liệu nào? Bước tiếp theo là thu thập và phân tích dữ liệu cảm biến IoT. Dữ liệu này có cấu trúc như thế nào? Nó chứa những thông tin gì? Bước thứ ba là xây dựng Ontology. Ontology cần mô tả các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ quan trọng trong Internet vạn vật. Bước thứ tư là biểu diễn dữ liệu bằng RDF. RDF là một định dạng chuẩn để biểu diễn dữ liệu ngữ nghĩa. Cuối cùng, sử dụng SPARQL để truy vấn dữ liệu. SPARQL là một ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ cho phép người dùng đặt câu hỏi về tri thức IoT.

2.1. Xác định yêu cầu và phạm vi của Mô hình ngữ nghĩa IoT

Trước khi bắt đầu xây dựng mô hình ngữ nghĩa IoT, điều quan trọng là phải xác định rõ các yêu cầu và phạm vi của nó. Điều này bao gồm việc xác định các mục tiêu cụ thể mà mô hình ngữ nghĩa sẽ giúp đạt được, các loại thiết bị IoTdữ liệu cảm biến IoT mà nó sẽ bao gồm, và các ứng dụng hoặc trường hợp sử dụng mà nó sẽ hỗ trợ. Việc xác định phạm vi và yêu cầu sẽ giúp đảm bảo rằng mô hình ngữ nghĩa được xây dựng một cách tập trung và hiệu quả, đáp ứng được nhu cầu thực tế của người dùng. Chẳng hạn, nếu mục tiêu là xây dựng một hệ thống quản lý năng lượng thông minh, thì mô hình ngữ nghĩa cần tập trung vào các thiết bị IoT liên quan đến năng lượng, như cảm biến điện, đồng hồ đo điện, và các thiết bị điều khiển. Phạm vi của nó có thể bao gồm một tòa nhà, một khu dân cư, hoặc một thành phố.

2.2. Xây dựng Ontology IoT Bí quyết và công cụ hiệu quả

Xây dựng Ontology IoT là một bước quan trọng trong việc xây dựng mô hình ngữ nghĩa. Ontology là một biểu diễn tường minh của các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ trong một lĩnh vực cụ thể. Có nhiều công cụ và phương pháp khác nhau để xây dựng Ontology, bao gồm cả các công cụ đồ họa như Protégé và các ngôn ngữ mô tả Ontology như OWL. Khi xây dựng Ontology IoT, cần xem xét các tiêu chuẩn và khuyến nghị hiện có, cũng như các Ontology đã được xây dựng cho các lĩnh vực liên quan. Việc sử dụng lại các Ontology hiện có có thể giúp tiết kiệm thời gian và công sức, cũng như đảm bảo khả năng tương tác (Interoperability) với các hệ thống khác. Cần đảm bảo rằng Ontology được xây dựng một cách rõ ràng, nhất quán và dễ hiểu, và nó bao gồm tất cả các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ quan trọng trong Internet vạn vật.

2.3. Biểu diễn dữ liệu IoT bằng RDF và truy vấn SPARQL

RDF (Resource Description Framework) là một định dạng chuẩn để biểu diễn dữ liệu ngữ nghĩa. RDF sử dụng các bộ ba (subject, predicate, object) để mô tả các mối quan hệ giữa các tài nguyên. Dữ liệu cảm biến IoT có thể được biểu diễn bằng RDF bằng cách sử dụng các Ontology để mô tả các khái niệm và thuộc tính của các thiết bị IoT. SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) là một ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ cho phép người dùng đặt câu hỏi về tri thức IoT được biểu diễn bằng RDF. SPARQL cho phép người dùng truy vấn các RDF graph để tìm kiếm thông tin về các thiết bị IoT, dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng. Việc sử dụng RDFSPARQL giúp truy vấn dữ liệu IoT trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn, và nó cũng hỗ trợ khả năng tương tác (Interoperability) giữa các hệ thống khác nhau.

III. Mô hình Multi Chord Ring Giải pháp quản lý thiết bị IoT quy mô lớn

Để giải quyết vấn đề quản lý thiết bị IoT quy mô lớn, luận văn đề xuất một kiến trúc quản lý dựa trên thuật toán Chord, được gọi là Multi-Chord-Ring. Kiến trúc này bao gồm sự kết hợp của nhiều vòng Chord, mỗi vòng là một mạng lớp phủ giữa các thiết bị trong một bối cảnh thông minh. Mục tiêu chính là cung cấp một lớp biểu diễn số linh hoạt cho các thiết bị vật lý. Multi-Chord-Ring kết hợp cơ chế quản lý đa thuộc tính để hỗ trợ khám phá ngữ nghĩa hiệu quả, tận dụng các thuộc tính của thiết bị. Kiến trúc Multi-Chord-Ring tạo ra một mạng lưới các thiết bị IoT được tổ chức theo ngữ cảnh, cho phép tìm kiếm và truy vấn nhanh chóng dựa trên thuộc tính và ngữ cảnh. Điều này đặc biệt hữu ích trong các môi trường IoT phức tạp, nơi có nhiều loại thiết bị và dữ liệu khác nhau.

3.1. Kiến trúc Multi Chord Ring Ưu điểm và thành phần chính

Kiến trúc Multi-Chord-Ring dựa trên thuật toán Chord, một giao thức DHT (Distributed Hash Table) nổi tiếng, được sử dụng để xây dựng các hệ thống phân tán có khả năng mở rộng cao. Trong kiến trúc này, mỗi thiết bị IoT đóng vai trò là một nút trong mạng Chord, và các vòng Chord khác nhau đại diện cho các ngữ cảnh thông minh khác nhau (ví dụ: chăm sóc sức khỏe, an ninh gia đình, quản lý năng lượng). Các ưu điểm chính của kiến trúc Multi-Chord-Ring bao gồm khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi và hiệu suất tìm kiếm cao. Thành phần chính bao gồm: các nút Chord (thiết bị IoT), các vòng Chord (ngữ cảnh thông minh) và các cơ chế quản lý thuộc tính.

3.2. Cơ chế quản lý đa thuộc tính trong Multi Chord Ring

Để hỗ trợ khám phá ngữ nghĩa hiệu quả, kiến trúc Multi-Chord-Ring tích hợp một cơ chế quản lý đa thuộc tính. Cơ chế này cho phép mỗi thiết bị IoT được gán nhiều thuộc tính khác nhau, mô tả các đặc tính và khả năng của nó. Các thuộc tính này có thể được sử dụng để tìm kiếm và lọc các thiết bị dựa trên các tiêu chí cụ thể. Ví dụ, một thiết bị có thể được gán các thuộc tính như loại thiết bị (cảm biến nhiệt độ, actuator), vị trí (phòng khách, nhà bếp) và chức năng (đo nhiệt độ, điều khiển ánh sáng). Cơ chế quản lý đa thuộc tính giúp truy vấn dữ liệu IoT chính xác và hiệu quả hơn, đồng thời hỗ trợ các ứng dụng thông minh như quản lý năng lượng, an ninh gia đìnhchăm sóc sức khỏe.

3.3. Ứng dụng Semantic Discovery vào quản lý vòng Chord

Semantic Discovery có thể được áp dụng vào việc quản lý vòng Chord để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của kiến trúc Multi-Chord-Ring. Bằng cách sử dụng Ontology và các công nghệ ngữ nghĩa khác, hệ thống có thể tự động phát hiện và quản lý các thiết bị IoT mới, cũng như tối ưu hóa cấu trúc của các vòng Chord. Ví dụ, nếu một thiết bị mới tham gia vào mạng, hệ thống có thể sử dụng Semantic Discovery để xác định ngữ cảnh phù hợp cho thiết bị đó và tự động thêm nó vào vòng Chord tương ứng. Semantic Discovery cũng có thể được sử dụng để phát hiện các thiết bị trùng lặp hoặc lỗi và loại bỏ chúng khỏi mạng, giúp cải thiện độ tin cậy và tính nhất quán của hệ thống.

IV. Thử nghiệm và Đánh giá Mô hình ngữ nghĩa IoT thực tế Kết quả

Luận văn tiến hành các thử nghiệm và đánh giá để chứng minh tính hiệu quả của mô hình ngữ nghĩa IoT và kiến trúc Multi-Chord-Ring. Các thử nghiệm được thực hiện trên một mạng lưới thiết bị IoT mô phỏng, với các kịch bản khác nhau để đánh giá hiệu suất tìm kiếm, khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của hệ thống. Kết quả cho thấy rằng kiến trúc Multi-Chord-Ring có hiệu suất tìm kiếm cao, ngay cả trong các mạng lưới lớn với nhiều thiết bị. Hệ thống cũng có khả năng mở rộng tốt, với chi phí tham gia thấp cho các thiết bị mới. Quan trọng hơn, hệ thống chứng minh khả năng phục hồi, duy trì khả năng hoạt động ngay cả khi một số lượng đáng kể các thiết bị bị lỗi. Các thử nghiệm cũng đánh giá hiệu quả của cơ chế quản lý đa thuộc tính trong việc truy vấn dữ liệu IoT và hỗ trợ các ứng dụng thông minh.

4.1. Đánh giá chi phí tìm kiếm khóa trong Single Ring

Chi phí tìm kiếm khóa là một thước đo quan trọng về hiệu suất của kiến trúc Multi-Chord-Ring. Các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá chi phí tìm kiếm khóa trong một vòng Chord duy nhất, với các kích thước không gian khóa khác nhau và các hàm băm khác nhau (MDS, SHA1, SHA256). Kết quả cho thấy rằng chi phí tìm kiếm khóa tăng logarit theo kích thước của không gian khóa, phù hợp với lý thuyết của thuật toán Chord. Hàm băm SHA256 cho hiệu suất tốt nhất, với chi phí tìm kiếm khóa thấp hơn so với MDS và SHA1. Dựa trên tài liệu, chi phí tra cứu khóa trung bình trên một vòng duy nhất trong ba trường hợp kích thước không gian khóa sử dụng các hàm băm MDS, SHA1 và SHA256 được thực hiện.

4.2. Khả năng chịu lỗi của Mô hình Multi Chord Ring

Khả năng chịu lỗi là một yêu cầu quan trọng đối với các hệ thống IoT phân tán. Các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá khả năng chịu lỗi của kiến trúc Multi-Chord-Ring bằng cách mô phỏng các lỗi thiết bị và đo tỷ lệ thành công của các truy vấn tìm kiếm. Kết quả cho thấy rằng hệ thống có khả năng chịu lỗi tốt, với tỷ lệ thành công cao ngay cả khi một số lượng đáng kể các thiết bị bị lỗi. Điều này là do thuật toán Chord có khả năng tự phục hồi, tự động điều chỉnh cấu trúc của mạng để đối phó với các lỗi thiết bị. Dựa trên tài liệu, tỷ lệ thành công của tra cứu khóa trên các vòng 1024 nút với số lượng nút bị lỗi tăng lên đã được đo.

4.3. Đánh giá hiệu quả của truy vấn thuộc tính trên Single Ring

Các thử nghiệm cũng được thực hiện để đánh giá hiệu quả của cơ chế quản lý đa thuộc tính trong việc truy vấn dữ liệu IoT. Các truy vấn tìm kiếm dựa trên thuộc tính được thực hiện trên một vòng Chord duy nhất và chi phí đường dẫn và tải mạng được đo. Kết quả cho thấy rằng cơ chế quản lý đa thuộc tính có hiệu quả cao, với chi phí đường dẫn và tải mạng thấp. Điều này là do hệ thống có thể nhanh chóng xác định các thiết bị phù hợp với các tiêu chí tìm kiếm và chỉ gửi truy vấn đến các thiết bị đó. Theo tài liệu, chi phí đường dẫn cho một truy vấn thuộc tính duy nhất trên một vòng duy nhất đã được đo.

V. Kết luận và Hướng phát triển Mô hình ngữ nghĩa IoT tương lai

Luận văn đã trình bày một nghiên cứu về xây dựng mô hình ngữ nghĩa cho phép quản lýtruy vấn các thiết bị trong Internet vạn vật. Kiến trúc Multi-Chord-Ring được đề xuất cung cấp một giải pháp hiệu quả cho việc quản lý thiết bị IoT quy mô lớn, với hiệu suất tìm kiếm cao, khả năng mở rộng tốt và khả năng chịu lỗi tốt. Cơ chế quản lý đa thuộc tính hỗ trợ khám phá ngữ nghĩa hiệu quả, cho phép truy vấn dữ liệu IoT chính xác và hiệu quả hơn. Trong tương lai, nghiên cứu có thể được mở rộng để khám phá các ứng dụng khác của mô hình ngữ nghĩa IoT, cũng như để giải quyết các thách thức còn tồn tại, chẳng hạn như an ninh IoT, bảo mật IoTquản lý dữ liệu IoT động.

5.1. Tóm tắt đóng góp của luận văn về Mô hình ngữ nghĩa IoT

Luận văn đóng góp vào lĩnh vực mô hình ngữ nghĩa IoT bằng cách đề xuất một kiến trúc quản lý mới dựa trên thuật toán Chord, được gọi là Multi-Chord-Ring. Kiến trúc này cung cấp một giải pháp hiệu quả cho việc quản lý thiết bị IoT quy mô lớn, với hiệu suất tìm kiếm cao, khả năng mở rộng tốt và khả năng chịu lỗi tốt. Luận văn cũng đóng góp bằng cách phát triển một cơ chế quản lý đa thuộc tính hỗ trợ khám phá ngữ nghĩa hiệu quả, cho phép truy vấn dữ liệu IoT chính xác và hiệu quả hơn. Kết quả thử nghiệm chứng minh tính hiệu quả của mô hình ngữ nghĩa IoT và kiến trúc Multi-Chord-Ring trong các kịch bản thực tế.

5.2. Triển vọng ứng dụng thực tiễn của Mô hình ngữ nghĩa IoT

Mô hình ngữ nghĩa IoT có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm quản lý năng lượng, an ninh gia đình, chăm sóc sức khỏe, giao thông thông minhmôi trường thông minh. Bằng cách cung cấp một cách thức để mô tả các thiết bị IoT, dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng một cách rõ ràng và tường minh, mô hình ngữ nghĩa có thể giúp các ứng dụng này trở nên thông minh hơn, hiệu quả hơn và dễ sử dụng hơn. Ví dụ, trong quản lý năng lượng, mô hình ngữ nghĩa có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh việc sử dụng năng lượng dựa trên các điều kiện thời tiết và thói quen của người dùng. Trong chăm sóc sức khỏe, nó có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe của bệnh nhân và cung cấp các cảnh báo sớm về các vấn đề sức khỏe.

5.3. Hướng nghiên cứu và phát triển Mô hình ngữ nghĩa IoT tương lai

Nghiên cứu và phát triển mô hình ngữ nghĩa IoT vẫn còn nhiều hướng đi tiềm năng. Một hướng đi là tập trung vào việc giải quyết các thách thức về an ninh IoTbảo mật IoT. Cần phát triển các phương pháp và công nghệ mới để bảo vệ dữ liệu và tri thức IoT khỏi các truy cập trái phép. Một hướng đi khác là tập trung vào việc quản lý dữ liệu IoT động. Cần phát triển các phương pháp và công nghệ mới để xử lý và phân tích dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị IoT, cũng như để cập nhật mô hình ngữ nghĩa một cách tự động khi có sự thay đổi. Cuối cùng, cần tiếp tục khám phá các ứng dụng mới của mô hình ngữ nghĩa IoT và phát triển các giải pháp phù hợp cho các nhu cầu cụ thể của từng lĩnh vực.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

BO GIAO DUC VA DAO TAO TRUONG DAL HQC BACH KHOA HA NOI LYHN ®NOH 20nd ONYOH HOANG QUOC HONG NHAT NIL. DNOHL ONOHL HH NGIIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNIH NGỮ NGHĨA CIIO PIIÉP QUẢN LÝ VÀ TRUY VÁN CÁC TITÉT BỊ TRONG INTERNET VAN VAT LUAN VAN THAC SI KHOA HỌC Hệ thông thông tim V¿I0E Hà Nội Năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘT HOÀNG QUỐC HỎNG NHẬT NGITÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ TÌNIT NGỮ NGHĨA CHO PHÉP QUẢN LÝ VÀ TRUY VẤN CÁC THIẾT BỊ TRONG INTERNET VAN VAT Chuyên ngành : I1é théng thông tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hệ thống thông tin NGƯỜI HƯỚNG DAN KIIOA HỌC TS. Nguyễn Binh Minh i — Nam 2018 Acknowledgments Kirst of all, 1 would like to send my sincere thanks to the keelurers in Hanoi Unversity ol Science and Tech- nology, as well as, the lecturers in the School of Information and Communication Technology. Particularly, 1 would like to send my special thanks to Dr Nguyen Binh Min, Dr, Vu luyet ‘Ivinh who have given me ‘precious instructions and experience to complete this thesis.

T also would like to thank my family, The support and encouragement from my family is always the motivation far me to move forward. Commitment 1, Hoang Quoc Hong Nhat, commmil thal this ihesis is my own research under (he guidance of Dr, Nguyen Binh Minh. ‘The results shown in this thesis are honest, nol copied or reproduced from any published work. All citations are clearly referenced.

Hanoi, 15 of October, 2018 Author Hoang Quoc Hong Nhat (Contirmution of Lhe supervisor List of Figures 21 Example of context intersections on a hierarehical model in a emart residence arca. al Convergence between Physical Layer and Virtual Layer 32 ‘Multi-Chord-Ring Architecture 33 Examplc of shared-nodestible. "¬ 34 Example of neighbor-ring-table 45 Txample about a query propagatinn on multi-chord-ring architecture 36 An example ahaut broadcasting on Chard ring „ 47 An example ahout attribute distribution tree and thing attribnte-hased query 41 Mean key lookup costs on a single ring in three cases of key space sizes using MDS, SIIAI, and SHA256 hash functions an 42 Mean key lookup cast an 1024-node sings with increasing faulty nade number an 44 Success rate of key lookup on 1024-node rings with increasing faulty node number. 4n 44 Path length cost fur a single ullribule query on u single ring al 45 Network load cost for a single altribule query un a single ring al 46 Single nods join cost eee TH vu nhàKế 47 Shared-Node Lookup Cost.

4 48 Cost of shared-node lookup in wo cases 4 shared-nades and 8 shared-nodes with different surides 4 49 Shared node join enhancement by indexing attribute “ring” instead of using neighhor- table 45 410 Txperimental topology of a multi-chard-ring architecture 46 41 Network load cost ofthe testing ring-propagatinn operation in twa casesaf using ring-propag: and altribute-query mechanisms Contents Acknywledgments Commitment ‘Co-author declaration and confirmation Abstract List of acronyms and symbols List of Figares 1 Problem Statement 18 1.3 Goal and Assumption see 15 1a Gaat - 15 1a2 Asemptien. - TU 221 Things Management and Discovery v 122 Semanticinfor. eee 19 223 Attribute indexing scheme on Chord-based DH 18 124 Our contrihutions - - 2n 3 Deslgning Model 3.1 Overall 32 MulChơd-Ring. Abstract ‘Over the last years, in line with the devclopment of information and cloetrical teehnelogis, Internet ef Thing eT} has moved from being a tar vision to an increasing market reality.

However, how wo manage things in the manner of allowing the dynamic combination amang different devices in diverse contents is one of ToT challenges today. To address the problem, digital twin concept was put forward with a world that have the convergence of the physicat and the virtual. Creating the virtual representation for physical assets ar devices is Gist und foremost step (o furtherly realize a series of smarl operations. In addition, anblher ToT challenge is [hal there are a Jot of TuT solutions deployed everywhere, However, (owards st lge scale smart area (2g, building, cily, or county), the key requirement is (ở inlegrate the sofulions with many soul contexts (e.

health care, disaster alert, or resource monitor) together. In this study, we propose an overlay management arehiteeture based on Chord algorithm to manage physical things on a dynamic digital representation layer. ‘The architecture thus is a combination of multiple Chord rings, and each of them is an overlay network among devicesin a smart context. We also bring forward a multi-attrihutes management mechanism on the architecture to effectively support semantic discavery with device attributes.

343 §emandie Dise0VAV.2 Applying semantic discovery to ring management 38 4° Experiment and Evaluation 4. wees ALL Key Tookup kh.13 Querying an attribute on a singlezing. Node Mobility ee 4.1 Single Node Join - 4. cà co 5 Conclusion 48 References 49 Author's Publications 51 Appendix 52 Abstract ‘Over the last years, in line with the devclopment of information and cloetrical teehnelogis, Internet ef Thing eT} has moved from being a tar vision to an increasing market reality.

However, how wo manage things in the manner of allowing the dynamic combination amang different devices in diverse contents is one of ToT challenges today. To address the problem, digital twin concept was put forward with a world that have the convergence of the physicat and the virtual. Creating the virtual representation for physical assets ar devices is Gist und foremost step (o furtherly realize a series of smarl operations. In addition, anblher ToT challenge is [hal there are a Jot of TuT solutions deployed everywhere, However, (owards st lge scale smart area (2g, building, cily, or county), the key requirement is (ở inlegrate the sofulions with many soul contexts (e.

health care, disaster alert, or resource monitor) together. In this study, we propose an overlay management arehiteeture based on Chord algorithm to manage physical things on a dynamic digital representation layer. ‘The architecture thus is a combination of multiple Chord rings, and each of them is an overlay network among devicesin a smart context. We also bring forward a multi-attrihutes management mechanism on the architecture to effectively support semantic discavery with device attributes.

List of acronyms and symbols TấT Internet of Things DHT Distributed Hash Table Pap Peer-to-Peer SEAL | Secure Hash Algorithm 1 SHA2S6 | Secure Hash Algorithm 256 MDS _| Message-Digest algorithm 5 URI ‘Uniform Resource Tdes RFID —_| Rudiv Frequency Idemtifi TPC Tileetronic Product Code w ‘umber of nodes in a ring 2m Key space size of a ting » Key space size of attribute segment lg Logarithm hase 2 hardwaretD | Physical identifier of « thing keylD Logical identifier of a thing in a ring ring Logical identifier of a ring globalID Logical identifier of a lhing uver entire syslom. antribare[D | Logical identifier of a attribute altrihutesTD | Logical identifier of attritmteA attribureaKey | Logical identifieruf « thing buving auribule A Co-author declaration and confirmation 1, eo-aulhor wilh Hoang Quoc Hong Nhat in the anticic Mutriple Peer Chord Rings Approach for Device Dis- covery it JoT Environment, confirm the contribution of the author including: = Contribute to the design and develop Multiple Peer Chord Rings atchitecture ¢ Tmplement simulation environment and perform experiments © Wrile the drall of the article T completely agree to the author Huang Quae Hong hut use this asticle for the purpose of research, writing and report Mastet Thesis at Hanoi University of Scieuce and Technology. Hanoi, 15% of October, 2018 Responsible author Nguyen Binh Minh Co-author declaration and confirmation 1, eo-aulhor wilh Hoang Quoc Hong Nhat in the anticic Mutriple Peer Chord Rings Approach for Device Dis- covery it JoT Environment, confirm the contribution of the author including: = Contribute to the design and develop Multiple Peer Chord Rings atchitecture ¢ Tmplement simulation environment and perform experiments © Wrile the drall of the article T completely agree to the author Huang Quae Hong hut use this asticle for the purpose of research, writing and report Mastet Thesis at Hanoi University of Scieuce and Technology. Hanoi, 15% of October, 2018 Responsible author Nguyen Binh Minh Contents Acknywledgments Commitment ‘Co-author declaration and confirmation Abstract List of acronyms and symbols List of Figares 1 Problem Statement 18 1.3 Goal and Assumption see 15 1a Gaat - 15 1a2 Asemptien.

- TU 221 Things Management and Discovery v 122 Semanticinfor. eee 19 223 Attribute indexing scheme on Chord-based DH 18 124 Our contrihutions - - 2n 3 Deslgning Model 3.1 Overall 32 MulChơd-Ring. Co-author declaration and confirmation 1, eo-aulhor wilh Hoang Quoc Hong Nhat in the anticic Mutriple Peer Chord Rings Approach for Device Dis- covery it JoT Environment, confirm the contribution of the author including: = Contribute to the design and develop Multiple Peer Chord Rings atchitecture ¢ Tmplement simulation environment and perform experiments © Wrile the drall of the article T completely agree to the author Huang Quae Hong hut use this asticle for the purpose of research, writing and report Mastet Thesis at Hanoi University of Scieuce and Technology. Hanoi, 15% of October, 2018 Responsible author Nguyen Binh Minh Abstract ‘Over the last years, in line with the devclopment of information and cloetrical teehnelogis, Internet ef Thing eT} has moved from being a tar vision to an increasing market reality.

However, how wo manage things in the manner of allowing the dynamic combination amang different devices in diverse contents is one of ToT challenges today. To address the problem, digital twin concept was put forward with a world that have the convergence of the physicat and the virtual. Creating the virtual representation for physical assets ar devices is Gist und foremost step (o furtherly realize a series of smarl operations. In addition, anblher ToT challenge is [hal there are a Jot of TuT solutions deployed everywhere, However, (owards st lge scale smart area (2g, building, cily, or county), the key requirement is (ở inlegrate the sofulions with many soul contexts (e.

health care, disaster alert, or resource monitor) together. In this study, we propose an overlay management arehiteeture based on Chord algorithm to manage physical things on a dynamic digital representation layer. ‘The architecture thus is a combination of multiple Chord rings, and each of them is an overlay network among devicesin a smart context. We also bring forward a multi-attrihutes management mechanism on the architecture to effectively support semantic discavery with device attributes.

Co-author declaration and confirmation 1, eo-aulhor wilh Hoang Quoc Hong Nhat in the anticic Mutriple Peer Chord Rings Approach for Device Dis- covery it JoT Environment, confirm the contribution of the author including: = Contribute to the design and develop Multiple Peer Chord Rings atchitecture ¢ Tmplement simulation environment and perform experiments © Wrile the drall of the article T completely agree to the author Huang Quae Hong hut use this asticle for the purpose of research, writing and report Mastet Thesis at Hanoi University of Scieuce and Technology. Hanoi, 15% of October, 2018 Responsible author Nguyen Binh Minh 343 §emandie Dise0VAV.2 Applying semantic discovery to ring management 38 4° Experiment and Evaluation 4. wees ALL Key Tookup kh.13 Querying an attribute on a singlezing. Node Mobility ee 4.1 Single Node Join - 4.

cà co 5 Conclusion 48 References 49 Author's Publications 51 Appendix 52 Contents Acknywledgments Commitment ‘Co-author declaration and confirmation Abstract List of acronyms and symbols List of Figares 1 Problem Statement 18 1.3 Goal and Assumption see 15 1a Gaat - 15 1a2 Asemptien. - TU 221 Things Management and Discovery v 122 Semanticinfor. eee 19 223 Attribute indexing scheme on Chord-based DH 18 124 Our contrihutions - - 2n 3 Deslgning Model 3.1 Overall 32 MulChơd-Ring.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ