論文の概要: Improving Reliability of Human Trafficking Alerts in Airports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23865v1
- Date: Mon, 29 Dec 2025 21:08:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.218887
- Title: Improving Reliability of Human Trafficking Alerts in Airports
- Title(参考訳): 空港における人身売買アラートの信頼性向上
- Authors: Nana Oye Akrofi Quarcoo, Milena Radenkovic,
- Abstract要約: 本稿では,既存の2つのベンチマーク遅延耐性ネットワークプロトコルを適用し,空港における個別緊急警報の後者のシナリオについて検討する。
この研究は、シナリオ内の各プロトコルの利点と制限を強調して、その結果について論じている。
次に、人身売買と戦う技術と、このグローバルな問題を改善するためのDTNネットワークの潜在的な役割について、より広範な議論を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.34376560669160394
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates the latter scenario of individual emergency alerts in airports by applying two existing benchmark delay tolerant network protocols and evaluating their performance of delivery ratio and latency. First, the paper provides a background on Mobile Ad Hoc Networks (MANETs) and Delay Tolerant Networks (DTNs), as well as Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) as a subset of MANETs. Next, the scenario is simulated using the Opportunistic Network Environment (ONE) simulator and runs the DTN protocols applying Spray and Wait and Epidemic. The study discusses the results, highlighting the advantages and limitations of each protocol within the scenario and addressing constraints of the simulation or experimental setup. A wider discussion then considers related research on technologies that combat human trafficking and the potential role of DTN networks in improving this global issue for the better.
- Abstract(参考訳): 本稿では,既存の2つのベンチマーク遅延耐性ネットワークプロトコルを適用し,配送率と遅延特性を評価することで,空港における個別緊急警報の後者のシナリオについて検討する。
まず,モバイルアドホックネットワーク (MANETs) と遅延トレラントネットワーク (DTNs) の背景と,MANETs のサブセットとして Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) について述べる。
次に、このシナリオをOpportunistic Network Environment (ONE)シミュレータを用いてシミュレートし、Slight and Wait and Epidemicを適用したDTNプロトコルを実行する。
本研究は、シナリオ内の各プロトコルの利点と制限を強調し、シミュレーションや実験的な設定の制約に対処する。
次に、人身売買と戦う技術と、このグローバルな問題を改善するためのDTNネットワークの潜在的な役割について、より広範な議論を行う。
関連論文リスト
- APDT: A Digital Twin for Assessing Access Point Characteristics in a Network [0.8166364251367626]
デジタルツイン(DT)は、リアルタイム監視、シミュレーション、予測保守を可能にするトランスフォーメーション技術として登場した。
本稿では,コンピュータネットワークのためのディジタルツインを提案することにより,クライアント密度の増大やトラフィックの混雑といった問題に焦点をあてる。
私たちのDigital Twinは、Access Point Digital Twin(APDT)と呼ばれ、ユーザの振る舞いを追跡し、帯域幅の要求を変更するために使われています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-28T09:19:47Z) - Koopman-based Prediction of Connectivity for Flying Ad Hoc Networks [14.81023997999862]
我々は、データ駆動クープマンアプローチを用いて、フライングアドホックネットワーク(FANET)内のUAV軌道ダイナミクスをモデル化する。
クープマン作用素理論を活用することで、FANETの絶えず変化するトポロジによって引き起こされる課題を効果的に解決する2つの方法を提案する。
以上の結果から,これらの手法は,通信障害のモデル化につながる接続性やアイソレーションのイベントを正確に予測できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-03T07:02:28Z) - Communication-Efficient Federated Learning by Quantized Variance Reduction for Heterogeneous Wireless Edge Networks [55.467288506826755]
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、無線エッジネットワークにおけるローカル・プライバシ・アウェア・コラボレーティブ・モデルトレーニングの有効なソリューションとして認識されている。
既存の通信効率の高いFLアルゴリズムは、デバイス間の大きなばらつきを低減できない。
本稿では,高度分散還元方式に依存する新しい通信効率FLアルゴリズムであるFedQVRを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-20T04:26:21Z) - AI Flow at the Network Edge [58.31090055138711]
AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。
この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T12:51:17Z) - Cellular Traffic Prediction Using Online Prediction Algorithms [5.416701003120508]
本稿では,リアルタイムシナリオにおけるセルラーネットワークトラフィック予測におけるライブ予測アルゴリズムの有効性について検討する。
機械学習モデルに2つのライブ予測アルゴリズムを適用し,その1つは最近提案されたFast LiveStream Prediction (FLSP)アルゴリズムである。
本研究は,従来のオンライン予測アルゴリズムと比較して,FLSPアルゴリズムが非同期データレポートに必要な帯域幅を半減できることを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T17:36:14Z) - RACH Traffic Prediction in Massive Machine Type Communications [5.416701003120508]
本稿では,ALOHAネットワークにおけるバーストトラフィック予測に適した機械学習ベースのフレームワークを提案する。
我々は,mMTCネットワークから頻繁に収集されたデータを活用することでLSTMネットワークの状態を更新する,新しい低複雑さオンライン予測アルゴリズムを開発した。
本研究では,単一基地局と数千のデバイスを異なるトラフィック発生特性を持つグループに編成したネットワーク上でのフレームワークの性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T17:28:07Z) - Spatio-temporal Modeling for Large-scale Vehicular Networks Using Graph
Convolutional Networks [110.80088437391379]
SMARTと呼ばれるグラフベースのフレームワークが提案され、大規模な地理的領域にわたるV2I通信遅延の統計をモデル化し、追跡する。
深層Q-networksアルゴリズムと統合したグラフ畳み込みネットワークを用いたグラフ再構築型手法を開発する。
その結果,提案手法は,モデル化の精度と効率と,大規模車両ネットワークにおける遅延性能を有意に向上させることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-13T06:56:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。