témavezető: Gál Zoltán
helyszín (magyar oldal): Debreceni Egyetem Informatikai Kar helyszín rövidítés: DE IK
A kutatási téma leírása:
Doktori téma leírása
Az utóbbi években a kutató intézetek és a cégek különös figyelmet fordítanak a CEP (Complex Event Processing), az ESP (Event Stream Processing) és a SED (Surprise Event Detection) módszerekre, mivel ezek alkalmazása a legkorszerűbb valósidejű IKT rendszerekben alapvető igénynek bizonyult. A különböző szenzoroktól származó adatok optimális mennyiségét a célfeladattól függően szükséges meghatározni. Ez jelenti nem csak a szenzor hálózat által a kommunikáció felé támasztott energia-igényének csökkentését, hanem a feldolgozóhoz érkező redundáns vagy éppen hiányzó adatok eseteinek kiküszöbölését is. Az IFP (Information Flow Processing) az IoT (Internet of Things) rendszerek velejáró feladata. Az EDA (Event-Driven Architecture, eseményvezérelt architektúra) olyan SOA (Service Oriented Architecture, szolgáltat orientált architektúra), amelynél az esemény bekövetkezése triggerelheti egy vagy több szolgálat indítását. Ebből a megközelítésből a CEP tekinthető olyan szolgálatnak, amely alacsony szintű eseményeket fogad és azonosít, ami alapján magas szintű eseményeket generál. A CEP magába foglal szabályokat, amelyek aggregálást, szűrést, alacsony szintű események azonosítását végzik annak érdekében, hogy új, magas szintű eseményeket hozzanak létre. A téma az IKT és az IoT rendszerekben detektálható eseményekre épülő időkritikus, intelligens döntések meghozatalának módját és gyakorlati alkalmazását kutatja.
Irodalom
[1] David Luckham: The Power of Events. Addison Wesley, 2002.
[2] Hugh Taylor, Angela Yochem, Les Phillips, Frank Martinez: Event-Driven Architecture. Addison-Wesley 2009
[3] Sharma Chakravarthy, Qingchun Jiang: Stream Data Processing: A Quality of Service Perspective: Modeling, Scheduling, Load Shedding, and Complex Event Processing (Advances in Database Systems), Springer, 2009
[4] Real Time Intelligence & Complex Event Processing: http://www.complexevents.com/
[5] Jan F. Akyildiz, Mehmet Can Vuran, Wireless Sensor networks, Wiley, 2010.
[6] Ding, Zhengming, Zhao, Handong, Fu, Yun: Learning Representation for Multi-View Data Analysis, Springer International Publishing, 2019.
Jelentkezési határidő: 2021-11-15
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Bejelentkezés
