IoT interaction framework based on edge-cloud analysis collaboration : Focusing on indoor environmental status prediction
저자
발행사항
Seoul : Sungkyunkwan University, 2019
학위논문사항
Thesis (Ph.D.)-- Sungkyunkwan University : Department of Interaction Science 2019. 2
발행연도
2019
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
에지-클라우드 분석 협업 기반 IoT 상호 작용 프레임 워크 : 실내 환경 예측을 중심으로
형태사항
147, 15 p. : illustration, chart ; 30 cm
일반주기명
Advisor: Sangwon Lee
Includes appendices
Includes bibliographical references: p. 133-147
UCI식별코드
I804:11040-000000150389
DOI식별코드
소장기관
In recent years, big data analysis from Internet of Things(IoT) has been getting more attention. IoT data analytics require technologies that can transform a large amount of data into more understandable knowledge to discover patterns, trends, and meaningful information. Nowadays some cloud platforms have provided machine learning service with a pre-trained model to understand IoT data. However, it is inevitable that there would be privacy concern due to local data transferring. And unexpected network problems might be preventing the customer from getting analysis results at the appropriate time. To overcome these problems, some specific analysis tasks are moving to the edge platform. There has been a lot of research on decentralized learning and distributed analyzing using both cloud platform and edge platform. Most edge devices do not have enough capacity to process and train a large amount of IoT data. Therefore, they use a model that cloud platform sends in one-way. The most common method to distribute the task load is to generate common model in cloud platform and infer in edge platform. However, IoT sensor data which heavily dependent on temporal and spatial components should be handled differently from other homogeneous inputs such as image. Therefore, the previous general method is not suitable for predicting factors that are highly influenced by individual characteristics. If cloud platform selects the model with the best performance and delivers it to all edges in a batch, it can be difficult to ensure the performance of prediction because of the different magnitude of the impact of various factors on one specific IoT sensor value.
In this paper, we propose a new framework that can analyze IoT data by distributing analysis role. The proposed framework is designed to utilize the resources of the cloud to generate the analysis model, selects and transfer the best model for an individual edge, and enable instantaneous actuator operation at the edge side. In addition, we propose a new method to select the most proper prediction model. To verify this framework, we considered the real use-case which predicts the future values of environmental factors which are highly dependent on various factors such as time, space and outdoor conditions. We collected the actual data in several spaces and tested for verification of this framework.
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