연구원들은 부정확한 IoT 데이터 교체를 위한 새로운 모델을 개발합니다.

오래된 정보가 유포되어 문제를 일으킬 수 있는 상황이 많이 있습니다. 이 모델은 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

North Carolina State University의 연구원들은 부정확하거나 오래된 데이터를 더 빠른 속도로 대체하는 것을 목표로 하는 사물 인터넷(IoT) 네트워크의 새로운 모델을 시연했습니다.

IEEE/ACM Transactions on Networking에 게시된 모델 논문의 공동 저자이자 NC State의 공학 교수인 Wenye Wang에 따르면 저널은 소셜 미디어의 잘못된 정보와 싸우는 데 사용될 수도 있습니다.

Wang은 발표에서 "오래된 보안 데이터이든 잘못된 소문이든 오래된 정보가 순환하고 문제를 일으킬 수 있는 상황이 많이 있습니다."라고 말했습니다. "여기서 우리의 작업에는 이러한 네트워크에서 새로운 데이터가 기존 데이터를 대체할 수 있는 방법에 대한 새로운 모델 및 관련 분석이 포함됩니다."

일부 IoT 네트워크에는 24시간 또는 그 이상에 한 번씩 업데이트되는 노드가 있어 운영자가 기계의 현재 상태를 알 수 없습니다. 그러나 노드가 더 자주 보고하더라도 시스템이 새로운 정보로 네트워크를 업데이트하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

이 새로운 모델과 지침을 통해 네트워크는 데이터를 현재 값으로 수정하는 데 더 적극적일 것입니다. "실제로 이것은 IoT 네트워크가 가능한 한 빨리 오래된 데이터를 제거하고 새롭고 정확한 데이터로 작동하도록 하는 데 사용될 수 있습니다"라고 Wang은 말했습니다. .

소셜 미디어에서 잘못된 정보가 확산되는 것은 모든 네트워크가 직면한 문제이며 YouTube와 Facebook은 모두 온라인 증오와 인종차별에 대한 열악한 대응으로 비난을 받고 있습니다.

Google, Facebook 및 Twitter가 모두 건강에 대한 잘못된 정보와 인종 차별을 줄이기 위한 도구를 구축함에 따라 현재의 코로나바이러스 전염병이 이 문제를 다시 한 번 전면에 부각시키고 있습니다.

Wang은 "궁극적으로 우리의 작업은 네트워크에 새 데이터를 삽입할 최적의 위치를 ​​결정하는 데 사용될 수 있으므로 기존 데이터를 더 빨리 제거할 수 있습니다."라고 말했습니다.