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초록

영어

In this paper, we propose a novel approach for efficient data management in the Industrial Internet of Things (IIoT). While existing IIoT systems have focused on real-time data processing, our paper introduces an effective data management strategy that takes into account the risk level of the data. To this end, we present the Risk-Level aware Age of Information (RL-AoI), which incorporates risk level into the Age of Information (AoI) concept, a measure of data freshness, enabling more rapid and secure data processing. This paper also provides a detailed presentation of the modeling method to optimize RL-AoI. This involves defining states, actions, and rewards, and solving the problem through optimization equations. The results demonstrate that our approach enables more effective data management compared to traditional methods.

한국어

본 논문에서는 산업용 사물 인터넷(IIoT)의 효율적인 데이터 관리를 위한 새로운 접근법을 제시한다. 기존의 IIoT 시스템들은 데이터의 실시간 처리에 초점을 맞추었지만, 본 논문에서는 데이터의 위험도를 고려한 효과적인 데이터 관리 전략을 제안한다. 이를 위해 제시된 RL-AoI(Risk-Level aware Age of Information)는 데이터의 신선도를 측정하는 Age of Information(AoI) 개념에 위험도를 반영하여, 더 신속하고 안전한 데이터 처리를 가능하게 한다. 본 논문은 또한 RL-AoI를 최적화하는 모델링 방법을 상세하게 제시한다. 이는 상태, 행동, 보상을 정의하고 최적화 방정식을 통해 문제를 해결한다. 그 결과, 기존의 방식에 비해 더욱 효과적인 데이터 관리가 가능함을 보여준다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 모델
Ⅳ. MDP모델링
1. 결정 시간
2. 상태
3. 행동
4. 전이확률
5. 보상
6. 벨만 최적 방정식과 value iteration algorithm
Ⅴ. 모의실험
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 이재찬 [ Jaechan Lee | 공주대학교 정보통신학과 학생 ]
• 정재현 [ Jaehyeon Jeong | 공주대학교 정보통신학과 학생 ]
• 박예본 [ Yebon Park | 공주대학교 정보통신학과 학생 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  혁신산업기술논문지 [The Journal of Innovation Industry Technology]

• 간기

  계간

• pISSN

  2983-2349

• eISSN

  2983-2357

• 수록기간

  2023~2026

• 십진분류

  KDC 559 DDC 629