Оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, згенерованих абонентами інтернету речей

Автор(и)

  • Ігор Анатолійович Жуков
  • Микола Капітонович Печурін
  • Людмила Павлівна Кондратова
  • С. М. Печурін

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.61.14036

Ключові слова:

оцінка стану, розвиток інтернету, інтернет речей, інформаційне навантаження

Анотація

Деталізуються підходи до оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, що генеруються абонентами відносно нового об’єкту інформаційних технологій, –  комп’ютерних мереж  речей, для прогнозування їх розвитку. Оцінка первинного, від існуючих або потенціальних абонентів, інформаційного навантаження на інтернет речей, є необхідною умовою успішного розвитку цього відносно нового об'єкта інформаційних технологій, зокрема, – для ефективного розподілу зусиль на створення інформаційно-телекомунікаційної інфраструктури. Оцінювання сукупної інформаційної потужності (продуктивності) програмно-апаратних засобів – джерел первинної, для мережі, інформації, є досить складним завданням. Показником інтенсивності загального інформаційного потоку обрано ВВП, який опосередковано представляє обсяг речей (читай – інтелектуальних сенсорів і виконавчих пристроїв), які можуть (потенційно) і породити інформаційне навантаження на кіберфізічну мережу (інтернет речей). Цей показник (укупі з ВВП ППС, ВНП та ін.) розраховується щорічно (тобто одиницею часу в нашій задачі вибираємо рік) для всіх країн, абоненти яких можуть скласти саму комп'ютерну мережу речей. В якості  абонентів для регіональних мереж можуть виступати галузі народного господарства, як інтегровані сукупності підприємств – генераторів речей. Пропонується модель, побудована на основі моделі міжгалузевого балансу В.В.Леонтьєва. Введено припущення про пряму лінійну залежність кількості інформації, що генерується термінальними пристроями та надходить в мережу в одиницю часу, від кількості речей-терміналів. Безпосереднє використання, для прогнозування розвитку, мережі, існуючої офіційної статистичної звітності створює небезпеку спотворення відповідних оцінок. Запропонована проста модель враховує  зв'язки між абонентами мережі речей в процесі  виробництва, що дозволяє отримати більш точну, ніж класична (отримана безпосередньо за макроекономічними показниками), оцінку розподілу інтенсивностей первинної інформації, що виходить від кінцевих пристроїв. Табл.1. Бібліогр.:10 назв.

Посилання

Чемерис О.А., Сушко С.В. Методи штучного інтелекту при оптимізації роботи мікропроцесорних систем // Комп’ютерні системи та мережні технології: тези доповідей ХІІ Міжнародної науково-практичної конференції CSNT-2019, Київ, 28–30 березня 2019 року. – К., 2019. – С.127-129.

Жуков І.А., Печурін М.К., Кондратова Л.П., Печуріна О.О. Cпосіб оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, згенерованих абонентами комп’ютерної мережі речей // Наукоємні технології. – 2018. – Вип. 3(39). – С.308-313.

DOI: 10.18372/2310-5461.39.13085.

Sineglazov V., Chumachenko O., Gorbatiuk V. Forecasting aircraft miles flown time series using a deep learning-based hybrid approach // Aviation, 2018, V.22, №1. – P.6-12.

DOI: https://doi.org/10.3846/ aviation. 2018.2048.

Bidyuk P., Gozhvi A., Kalinina I. Modeling Military Conflicts Using Bayesian Networks // IEEE 1st International Conference on System Analysis and Intelligent Computing, SAIC-2018 – Proceedings, 31 October 2018, Number of paper 8516861.

Панкратова Н.Д., Кондратова Л.П. Системная стратегия гарантированного функционирования сложной технической системы в реальных условиях эксплуатации // Проблемы управления и информатики. – 2019. – №1. – C.82-92.

Войтович І.Д. Інтелектуальні сенсори // Україна. Наука і культура. – 2009. – Вип. 35. – С. 106-111.

Державна служба статистки України. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: www.ukrstat.gov.ua.

Жуков И.А., Печурин Н.К., Кондратова Л.П., Печурин С.Н.. Распределение ресурсов в вычислительном кластере для БПЛА // Проблеми інформатизації та управління: зб. наук. праць. – 2016. – Вип.3 (55). – С.1-5.

The World Factbook / Central Intelligence Agency [Електронний ресурс]. – Режим доступу: www.cia.gov.

Печуріна О.О. Балансування мереженого трафіку на основі моделі Леонтьєва // ХІV Міжнародна науково- практична конференція молодих учених і студентів «Політ. Сучасні проблеми науки» (8-9 квітня 2015 р.). – Київ, 2015.

##submission.downloads##

Як цитувати

Жуков, І. А., Печурін, М. К., Кондратова, Л. П., & Печурін, С. М. (2019). Оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, згенерованих абонентами інтернету речей. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 1(61), 22–29. https://doi.org/10.18372/2073-4751.61.14036

Номер

Том 1 № 61 (2019)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.