論文の概要: Modeling IoT Traffic Patterns: Insights from a Statistical Analysis of an MTC Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01932v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 14:24:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 01:08:09.497587
- Title: Modeling IoT Traffic Patterns: Insights from a Statistical Analysis of an MTC Dataset
- Title（参考訳）: IoTトラフィックパターンのモデリング:MSCデータセットの統計的解析からの洞察
- Authors: David E. Ruiz-Guirola, Onel L. A. Løpez, Samuel Montejo-Sanchez,
- Abstract要約: IoT(Internet-of-Things)は急速に拡大し、多くのデバイスを接続し、私たちの日常生活に不可欠なものになっています。
効果的なIoTトラフィック管理には、マシン型通信(MTC)のモデリングと予測が必要である。
我々は、Kolmogorov-Smirnov、Anderson-Darling、chi-squared、ルート平均二乗誤差などの確立されたテストを含む、適合性テストを用いたMCCトラフィックの包括的統計分析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Internet-of-Things (IoT) is rapidly expanding, connecting numerous devices and becoming integral to our daily lives. As this occurs, ensuring efficient traffic management becomes crucial. Effective IoT traffic management requires modeling and predicting intrincate machine-type communication (MTC) dynamics, for which machine-learning (ML) techniques are certainly appealing. However, obtaining comprehensive and high-quality datasets, along with accessible platforms for reproducing ML-based predictions, continues to impede the research progress. In this paper, we aim to fill this gap by characterizing the Smart Campus MTC dataset provided by the University of Oulu. Specifically, we perform a comprehensive statistical analysis of the MTC traffic utilizing goodness-of-fit tests, including well-established tests such as Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, chi-squared, and root mean square error. The analysis centers on examining and evaluating three models that accurately represent the two most significant MTC traffic types: periodic updating and event-driven, which are also identified from the dataset. The results demonstrate that the models accurately characterize the traffic patterns. The Poisson point process model exhibits the best fit for event-driven patterns with errors below 11%, while the quasi-periodic model fits accurately the periodic updating traffic with errors below 7%.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet-of-Things)は急速に拡大し、多くのデバイスを接続し、私たちの日常生活に不可欠なものになっています。
これに伴い、効率的な交通管理の確保が重要となる。
効果的なIoTトラフィック管理には、機械学習(ML)技術が確かに魅力的である、固有のマシン型通信(MTC)のモデリングと予測が必要である。
しかし、MLベースの予測を再現するためのアクセス可能なプラットフォームとともに、包括的で高品質なデータセットを取得することは、研究の進歩を妨げ続けている。
本稿では,オウル大学のSmart Campus MTCデータセットを特徴付けることで,このギャップを埋めることを目的とする。
具体的には,Kolmogorov-Smirnov,Anderson-Darling,chi-squared,root mean square errorなどの確立したテストを含む,適合性試験を用いたMCCトラフィックの包括的統計解析を行う。
この分析は、データセットから識別される定期的な更新とイベント駆動の2つの重要なMSCトラフィックタイプを正確に表現する3つのモデルを調べ、評価することに焦点を当てている。
その結果,モデルが交通パターンを正確に特徴付けることがわかった。
Poissonポイントプロセスモデルは11%未満のエラーを伴うイベント駆動パターンに最も適しており、準周期モデルは7%未満のエラーを持つ定期的なトラフィックを正確に更新する。
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