복합 사건 처리를 기반으로 하는 IoT 응용 프로그램의 불확실성을 모델링하고 치료하기 위한 Dempster-Shafer 이론

사물인터넷(IoT)은 모바일 기기와 연결된 객체의 확산에서 나타났으며, 이로 인해 다양한 기기와 센서로부터 주기적인 사건 흐름을 획득하게 되었습니다. 그러나 이러한 센서와 기기는 오류가 발생할 수 있으며, 결함의 영향을 받을 수 있고, 보정이 잘못되어 부정확한 데이터와 불확실한 사건 흐름을 생성할 수 있습니다. 사건 흐름을 분석하는 주요 기술은 복합 사건 처리(CEP)입니다. CEP에서의 불확실성은 일반적으로 원시 사건(즉, 센서 판독값)과 복합 사건을 도출하는 규칙에서 관찰됩니다(즉, 고수준 상황). 본 논문에서는 CEP 기반 IoT 응용 프로그램에서 불확실성을 식별하고 처리하는 방법을 조사합니다. 우리는 불확실성을 처리하기 위해 Dempster-Shafer 이론을 사용하는 DST-CEP 접근법을 제안합니다. 이 이론을 사용함으로써, 우리의 솔루션은 상충하는 상황에서 신뢰할 수 없는 센서 데이터를 결합하고 올바른 결과를 감지할 수 있습니다. DST-CEP는 사건의 불확실성과 그것의 처리 규칙으로의 전파를 처리하기 위한 아키텍처 모델을 가지고 있습니다. 우리는 제안된 접근법을 사용하여 다중 센서 화재 발발 탐지 시스템의 사례 연구를 설명합니다. 우리는 실제 센서 데이터셋을 사용하여 우리의 솔루션을 실험하고, 잘 알려진 성능 지표를 사용하여 평가합니다. 이 솔루션은 상충하는 센서 판독값을 결합할 때에도 정확성, 정밀도, 재현율, F-측정 및 ROC 곡선과 관련하여 유망한 결과를 달성합니다. DST-CEP는 불확실성을 처리하는 데 적합하고 유연함을 입증했습니다.