НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ КОНТРОЛЮ АПАРАТНОЇ СУМІСНОСТІ КОМПОНЕНТІВ IOT-СИСТЕМИ

  • А. В. Тіменко Національний університет «Запорізька політехніка»
  • В. В. Шкарупило Національний університет біоресурсів і природокористування України
  • В. В. Смолій Національний університет біоресурсів і природокористування України
Ключові слова: апаратна сумісність, інтернет речей, моделювання, нейронна мережа, пристрій, функціональна безпека

Анотація

У наш час парадигма інтернету речей здобуває більш широке роз- повсюдження. Прикладна її реалізація в глобальному масштабі потребує залучення спеціалізованих технологій та засобів. Один із напрямів, що потребує опрацювання, є забезпечення сумісності компонентів відповідних систем. Цю роботу присвячено розвитку вказаного напряму. Для цього у роботі розв’язується завдання розроблення моделі контролю сумісності компонентів системи інтернету речей на рівні апаратного забезпечення, що дозволятиме своєчасно попереджувати відмови та/або виходи зі строю компонентів системи. У межах роботи розкривається складник представленого комплексного підходу до контролю сумісності компонентів системи інтернету речей на рівнях як програмного, так і апаратного забезпечень. При цьому акцент робиться саме на апаратній сумісності компонентів системи. Запропоновано модель контролю апаратної сумісності компонентів системи інтернету речей, що будується на основі математичного апарату нейронних мереж. Апаратна сумісність компонентів системи розглядається з позиції функціональної безпеки останньої. Компонентами розглянуто пристрої на базі мікроконтролерів ESP 8266 і ESP 8285, що набули значного поширення, зокрема, завдяки низькій вартості їх придбання. Практична значущість отриманих у роботі результатів полягає у такому: запропоновано засіб оцінювання актуального стану компонентів системи інтернету речей, що дозволяє своєчасно виявити й усунути загрозу функціональній безпеці системи в цілому на рівні окремого компонента системи; запропоновано засіб прогнозування кількості таких компонентів упродовж заданого інтервалу часу. Перевірку розробленої моделі побудовано на розв’язанні завдань апроксимації й екстраполяції. Показано, що прикладне використання запропонованої моделі дозволяє виявляти компоненти системи, що потребують налаштування або заміни, тобто порушують функціональну безпеку системи в цілому. Розв’язання задачі екстраполяції дозволяє прогнозувати кількість таких компонентів через заданий час.

Посилання

1. Timenko A.V., Shkarupylo V.V., Oliinyk A.O., Hrushko S.S. Formal Model for Checking the Interoperability Between the Components of the IoT system. Problemele Energeticii Regionale. 2019. Vol. 40, No. 1-1. P. 69–78. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.3239196
2. ISO/IEC 21823-1:2019 Internet of things (IoT) - Interoperability for IoT systems - Part 1: Framework. [Active since 2019-02]. URL: https://www.iso.org/standard/71885.html (access date: 05.01.2021).
3. IEC 61508 Edition 2.0. Functional safety of electrical/electronic/programmable electronic safety-related systems. [Approved: April 2010]. URL: https://www.iec.ch/functionalsafety/standards/page2.htm. (access date: 05.01.2021).
4. Tang J., Liu F., Zhang W., Ke R. Zoue Y. Lane-changes prediction based on adaptive fuzzy neural network. Expert Systems with Applications. 2018. Vol. 91. P. 452–463. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.09.025
5. Тіменко А.В., Скрупська Л.С. Нейромережева модель прогнозування ймовірності безвідмовної роботи CPU на основі вимірювання температурних показників. Наукові праці ДонНТУ: серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка». 2018. № 1 (26). С. 106–111.
6. Al-Fuqaha A., Guizani M., Mohammadi M., Aledhari M., Ayyash M. Internet of things: a survey on enabling technologies protocols and applications. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2015. Vol. 17, No. 4. P. 2347–2376. DOI: http://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2020/jeas_1220_8427.pdf
7. Blackstock M., Lea R. IoT interoperability: A hub-based approach. Internet of Things (IOT): proc. 2014 International Conference (Cambridge, MA, USA, 6–8 Oct. 2014). 2014. P. 79–84. DOI: https://doi.org/10.1109/IOT.2014.7030119
8. Pereira C., Pinto A., Aguiar A., Rocha P., Santiago F., Sousa J. IoT interoperability for actuating applications through standardised m2m communications. A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM): proc. 2016 IEEE 17th International Symposium (Coimbra, Portugal, 21–24 June 2016). 2016. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/WoWMoM.2016.7523564
9. Desai P., Sheth A., Anantharam P. Semantic Gateway as a Service Architecture for IoT Interoperability. Mobile Services: proc. 2015 IEEE International Conference (New York, NY, USA, 27 June – 2 July 2015). 2015. P. 313–319. DOI: https://doi.org/10.1109/MobServ.2015.51
10. Aloi G., Caliciuri G., Fortino G., Gravina R., Pace P., Russo W., Savaglio C., Enabling IoT interoperability through opportunistic smartphone-based mobile gateways. Journal of Network and Computer Applications. 2017. Vol. 81, No. C. P. 74–84. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2016.10.013
11. Soursos S., Podnar-Zarko I., Zwickl P., Gojmerac I., Bianchi G., Carrozzo G. Towards the Cross-Domain Interoperability of IoT Platforms. Networks and Communication (EUCNC 2016): proc. 2016 European Conference (Athens, Greece, 27–30 June 2016). 2016. DOI: https://doi.org/10.1109/EuCNC.2016.7561070
12. Derhamy H., Eliasson J., Delsing J. Iot interoperability: On-demand and low latency transparent multiprotocol translator. IEEE Internet of Things Journal. 2017. Vol. 4, No. 5. P. 1754–1763. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT.2017.2697718
13. Пілінський В. В., Ратушний О. С., Тітков Д. В. Аналіз електромагнітної обстановки пристроїв Інтернету речей у приміщенні. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія : Техніка та електрофізика високих напруг. 2019. № 27 (1352). С. 50–54. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vcpitevn_2019_27_10 (дата звернення: 20.12.2020).
14. Kocakulak M., Butun I. An overview of Wireless Sensor Networks towards Internet of Things. Proc. 2017 IEEE 7th Annual Computing and Communication Workshop and Conference, CCWC (Las Vegas, NV, USA, 9-11 Jan. 2017). 2017. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/CCWC.2017.7868374
15. Mesquita J., Guimaraes D., Pereira C., Santos F., Almeida L. Assessing the ESP8266 WiFi module for the Internet of Things. Proc. 2018 IEEE 23rd International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA (Turin, Italy, Sept. 4-7, 2018). 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/ETFA.2018.8502562
Опубліковано
2021-03-12
Як цитувати
Тіменко, А. В., Шкарупило, В. В., & Смолій, В. В. (2021). НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ КОНТРОЛЮ АПАРАТНОЇ СУМІСНОСТІ КОМПОНЕНТІВ IOT-СИСТЕМИ. Вісник Запорізького національного університету. Фізико-математичні науки, (2), 52-59. https://doi.org/10.26661/2413-6549-2020-2-07