IoT Technology Study Guide
I. Quiz (10 Short Answer Questions)
1. What is the primary role of IoT Gateways in an IoT system, particularly concerning data flow and processing location?
IoT Gateways gather data from IoT devices, performing preliminary processing and filtering. They are crucial for mediating communication between IoT devices and the IoT server/cloud, often undertaking edge computing to reduce data transmission and latency.
2. Explain the core concept of “data-driven systems” (CPS: Cyber Physical System) in the context of IoT and manufacturing.
Data-driven systems, particularly Cyber-Physical Systems (CPS), integrate physical and cyber spaces by collecting data from the physical world (via sensors and actuators) and analyzing it in the cyber world. This analyzed information is then fed back to the physical world to create new value or optimize operations, such as in “Industrie 4.0” which leverages digital twins for production simulation.
3. What is the purpose of “Data Augmentation” in the context of IoT data analysis?
Data Augmentation is used to increase the quantity of training data for machine learning, especially deep learning, when sufficient data is not readily available. It involves transforming existing data (e.g., resizing, rotating images, adding noise) to create new, diverse samples, thereby improving the robustness and accuracy of analysis models.
4. Describe the key difference between batch processing and streaming processing in IoT data handling.
Batch processing involves collecting and storing large volumes of data over a period before processing it in a single run, suitable for non-real-time analysis. Streaming processing, on the other hand, processes data as it arrives, providing near real-time insights and enabling immediate responses, crucial for applications requiring low latency.
5. What is the main benefit of using Edge Computing in an IoT system compared to solely relying on Cloud Computing for data processing?
Edge computing processes data closer to the source of its generation, reducing latency and network bandwidth consumption. This is particularly beneficial for real-time applications like autonomous driving or robot control, where immediate decision-making based on local data is critical.
6. Explain the concept of “protocol conversion” within IoT Gateways and why it is necessary.
Protocol conversion allows different IoT devices and networks, which may use various communication protocols, to communicate with each other and with the IoT server/cloud. The IoT Gateway acts as a mediator, translating between these disparate protocols to ensure seamless data exchange across the entire IoT system.
7. What is the primary function of MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) in IoT devices?
MEMS are miniature integrated devices that combine mechanical and electrical components, often used as sensors or actuators in IoT devices. They are crucial for miniaturization and integration, enabling the development of compact, low-power IoT devices such as pressure sensors or accelerometers found in smartphones.
8. Describe the two main approaches to machine learning mentioned in the text: supervised learning and unsupervised learning.
Supervised learning involves training a model with labeled data (input data paired with correct output/target data) to learn a mapping function, used for tasks like classification or regression. Unsupervised learning, conversely, works with unlabeled data to find hidden patterns or structures, such as clustering or anomaly detection.
9. What are the key advantages of using a “mesh” network topology for IoT area networks?
A mesh network offers high reliability and fault tolerance because data can travel along multiple paths between nodes. If one path fails, an alternative route can be used. This redundancy also allows for wider coverage and more robust communication, though it can increase network complexity and power consumption.
10. In the context of IoT security, what is “Zero Trust” and why is it increasingly important?
Zero Trust is a security model that assumes no user or device, whether inside or outside the network, should be trusted by default. Instead, every access attempt is verified, authenticated, and authorized before granting access to resources. This approach is increasingly vital in IoT due to the large number and diversity of connected devices and the potential for new attack vectors.
II. Quiz Answer Key
1. IoT Gateways’ Role: IoT Gateways collect and perform initial processing (filtering, timing adjustment) on data from IoT devices. They serve as a bridge between IoT devices and the IoT server/cloud, enabling edge computing by handling data close to its source, which is critical for minimizing latency and network load.
2. Data-Driven Systems (CPS): CPS integrates the physical and cyber realms. Data from physical sensors is analyzed in the cyber space, and the derived insights are fed back to control physical actuators. This creates a continuous loop, allowing for optimization and value creation, such as enhancing manufacturing efficiency in “Industrie 4.0” through virtual representations called digital twins.
3. Data Augmentation: This technique addresses data scarcity by artificially expanding datasets. It modifies existing data (e.g., image transformations like rotation or scaling, or adding noise to sensor data) to generate new, diverse samples. This helps train more robust machine learning models, particularly deep learning models, by preventing overfitting and improving generalization.
4. Batch vs. Streaming Processing: Batch processing handles data accumulated over a period, making it suitable for non-real-time analytical tasks where immediate results aren’t critical. Streaming processing, conversely, processes data continuously as it arrives, providing real-time insights and enabling immediate reactions, which is essential for time-sensitive IoT applications.
5. Edge Computing Benefit: Edge computing reduces reliance on centralized cloud processing by performing computations closer to the data source. This significantly lowers network latency, decreases bandwidth usage, and enhances real-time response capabilities, making it ideal for applications that demand instant decisions or operate in environments with limited connectivity.
6. Protocol Conversion in IoT Gateways: IoT Gateways perform protocol conversion to enable interoperability between devices and networks that use different communication standards (e.g., Bluetooth, ZigBee, Wi-Fi, cellular). This translation function ensures that data from diverse IoT devices can be understood and processed by the central IoT server or cloud, facilitating a cohesive system.
7. MEMS Function: MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) are fundamental to IoT devices due to their ability to integrate mechanical and electrical functions at a micro-scale. They commonly serve as miniaturized sensors (e.g., pressure, acceleration, gyroscope) and actuators, contributing to the compact size, low power consumption, and multi-functional capabilities of modern IoT gadgets.
8. Supervised vs. Unsupervised Learning: Supervised learning trains models on labeled datasets, meaning each input has a corresponding correct output, enabling tasks like classification and regression by learning the mapping. Unsupervised learning, however, analyzes unlabeled data to discover inherent patterns, structures, or groupings within the data itself, often used for clustering or anomaly detection.
9. Mesh Network Advantages: A mesh network topology in IoT offers enhanced reliability and robustness because each device can connect to multiple other devices, creating redundant paths for data transmission. This decentralized structure improves fault tolerance, extends network coverage, and can handle increased data traffic by distributing the load.
10. Zero Trust in IoT Security: Zero Trust is a security model where no entity (user, device, application) is inherently trusted, regardless of its location relative to the network perimeter. All access requests are rigorously authenticated and authorized, minimizing the risk of unauthorized access and lateral movement by attackers, which is crucial given the distributed and diverse nature of IoT deployments.
III. Essay Format Questions (No Answers Provided)
Discuss the evolution of IoT from its early concepts to its current state, highlighting the key technological advancements (e.g., processing power, communication technologies, AI integration) that have enabled its widespread adoption and the creation of new value.
Compare and contrast the roles and advantages of Cloud Computing and Edge Computing in IoT system architecture. Provide specific examples of IoT applications where one approach might be more beneficial than the other, or where a hybrid approach is optimal.
Analyze the importance of data collection, processing, and analysis techniques in realizing the full potential of IoT. Elaborate on how different data processing methods (e.g., batch, streaming, CEP) and data analysis techniques (e.g., statistical analysis, machine learning, deep learning) contribute to extracting valuable insights and enabling data-driven actions.
Examine the various wireless communication technologies used in IoT (e.g., Bluetooth, Wi-SUN, LAN, 5G), outlining their characteristics, typical applications, and the trade-offs involved in selecting one over another for specific IoT deployments. Consider factors such as range, power consumption, data rate, and network topology.
Information security is a critical concern in IoT system development and operation. Discuss the main security threats and vulnerabilities prevalent in IoT, and describe various countermeasures and technologies (e.g., authentication, encryption, firewalls, malware protection, Zero Trust) that can be implemented to mitigate these risks and ensure the safety and reliability of IoT systems.
IV. Glossary of Key Terms
Actuator (アクチュエータ): A device that converts an electrical signal into a physical action, such as motion, light, or heat. In IoT, actuators are used to control physical devices based on data received from sensors or commands from the system.
Agile Development (アジャイル型開発): A software development methodology characterized by iterative development cycles, rapid prototyping, and flexible adaptation to changing requirements, emphasizing collaboration and continuous feedback.
Ambient (アンビエント): A Web service for IoT data visualization and storage, offering simple user registration and free usage, with support for Python libraries.
Analog-to-Digital (A/D) Conversion (A/D変換): The process of converting analog electrical signals (like those from many sensors) into digital data that can be processed by computers.
Apache Hadoop (Apache Hadoop): An open-source software framework for distributed storage and processing of very large data sets on computer clusters. It is often used for batch processing of big data.
Arduino (アルドゥイーノ): An open-source electronics platform based on easy-to-use hardware and software, popular for building interactive objects and prototypes, especially in IoT.
Authentication (認証): The process of verifying the identity of a user, device, or system attempting to access resources in an IoT environment.
AutoEncoder (オートエンコーダ): A type of neural network used for unsupervised learning, specifically for data compression or dimensionality reduction. It learns to reconstruct its input, often used for feature extraction or anomaly detection.
Batch Processing (バッチ処理): A method of processing data where a large volume of data is collected and processed together in a single operation, typically at scheduled intervals, rather than continuously.
Bayesian Network (ベイジアンネットワーク): A probabilistic graphical model that represents a set of variables and their conditional dependencies via a directed acyclic graph, used for inference and decision-making under uncertainty.
BCP (Business Continuity Plan) (BCP): A plan designed to ensure that business operations can continue during and after a major disruption or disaster, including strategies for data backup, system recovery, and alternative work arrangements.
Big Data (ビッグデータ): Extremely large datasets that may be analyzed computationally to reveal patterns, trends, and associations, especially relating to human behavior and interactions.
Bluetooth (ブルートゥース): A short-range wireless technology standard used for exchanging data between fixed and mobile devices over short distances, commonly found in IoT for personal area networks.
Broker (ブローカー): In messaging systems like MQTT, a central server that receives messages from publishers and distributes them to appropriate subscribers based on topics.
Caffe (カフェ): A deep learning framework developed by Berkeley Vision and Learning Center, known for its speed and efficiency in image recognition tasks.
Calibration (キャリブレーション): The process of adjusting a sensor or device to ensure its measurements are accurate and consistent with a known standard.
CC License (Creative Commons license) (CCライセンス): A public copyright license that allows creators to communicate which rights they reserve and which rights they waive for the benefit of recipients or other creators.
CCD (Charge-Coupled Device) (CCD): A semiconductor device that converts light into an electrical charge, commonly used as an image sensor in digital cameras and other imaging applications.
CEP (Complex Event Processing) (CEP): A technology that processes data from multiple sources in real time to identify patterns or relationships, enabling immediate action based on complex events.
Classification (分類): A machine learning task of categorizing data into predefined classes based on learned patterns from training data.
Cloud Computing (クラウドコンピューティング): A model for delivering on-demand computing services—including servers, storage, databases, networking, software, analytics, and intelligence—over the Internet (“the cloud”).
CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) (CMOS): A type of semiconductor technology used in integrated circuits, including image sensors, known for its low power consumption.
CoAP (Constrained Application Protocol) (CoAP): A specialized web transfer protocol for use with constrained nodes and constrained networks in the IoT, designed for efficiency and low overhead.
Cold Data (コールドデータ): Data that is infrequently accessed or used, often stored in cost-effective, long-term storage solutions.
Convolutional Neural Network (CNN) (畳み込みニューラルネットワーク): A type of deep learning neural network primarily used for analyzing visual imagery, highly effective for image recognition and processing tasks.
CPS (Cyber Physical System) (サイバーフィジカルシステム): See “Data-driven systems.”
CSV (Comma-Separated Values) (CSV): A simple file format used to store tabular data, where each line of the file is a data record and each record consists of one or more fields, separated by commas.
Data Augmentation (データ水増し): See “Augmentation.”
Data Cleansing (データクレンジング): The process of identifying and correcting or removing incorrect, incomplete, or irrelevant data from a dataset.
Data Preprocessing (データ前処理): The steps taken to transform raw data into a clean, organized, and suitable format for analysis, often involving cleansing, transformation, and normalization.
Data Transformation/Integration (データ変換・統合): The process of converting data from one format or structure into another, and combining data from different sources into a unified view.
Deep Learning (深層学習): A subset of machine learning that uses multi-layered neural networks (deep neural networks) to learn complex patterns from large amounts of data, often achieving high accuracy in tasks like image and speech recognition.
Digital Signature (デジタル署名): A cryptographic technique used to verify the authenticity and integrity of digital messages or documents, ensuring that the sender is who they claim to be and that the message has not been altered.
Digital Transformation (DX) (デジタルトランスフォーメーション): The process of adopting digital technology to transform business processes, culture, and customer experiences to meet changing business and market requirements.
Disclosure Requirement (説明可能性): In AI and machine learning, the ability to explain how a model arrived at a particular prediction or decision, crucial for trust and accountability, especially in sensitive applications.
Distributed File System (HDFS) (分散ファイルシステム): A distributed, scalable, and portable file system designed to store very large files across multiple machines, part of the Hadoop ecosystem.
DMZ (Demilitarized Zone) (閉域網): A physical or logical subnetwork that contains and exposes an organization’s external-facing services to an untrusted, larger network, usually the internet.
DNA Sensor (DNAセンサ): A biosensor that detects specific DNA sequences, often used in medical diagnostics, environmental monitoring, and food safety.
DDoS Attack (Distributed Denial of Service Attack) (DDoS攻撃): A malicious attempt to disrupt the normal traffic of a targeted server, service, or network by overwhelming it with a flood of Internet traffic from multiple compromised computer systems.
Drone (ドローン): An unmanned aerial vehicle (UAV) that can be controlled remotely or fly autonomously, used in IoT for various applications like surveillance, delivery, and data collection.
Dust Networks (Dust Networks): A company specializing in low-power wireless mesh networking technology for industrial IoT applications.
DX (Digital Transformation) (DX): See “Digital Transformation.”
Edge AI (エッジAI): Artificial intelligence processing performed directly on the edge devices themselves (e.g., sensors, cameras, IoT gateways) rather than in a centralized cloud, enabling real-time decision-making and reduced latency.
Edge Computing (エッジコンピューティング): A distributed computing paradigm that brings computation and data storage closer to the sources of data, improving response times and saving bandwidth.
Edgecross Consortium (Edgecross コンソーシアム): A Japanese consortium focused on promoting edge computing and the integration of IT and OT (Operational Technology) in manufacturing.
Electrocardiogram (ECG) (心電計): A test that measures the electrical activity of the heartbeat, used in wearable bio-sensors to monitor cardiac health.
EnOcean (エンオーシャン): A wireless standard focused on ultra-low power consumption, often utilizing energy harvesting, making it suitable for batteryless IoT devices.
Energy Harvesting (エネルギーハーベスティング): The process of capturing and storing small amounts of energy from ambient sources (e.g., solar, thermal, vibration, radio waves) to power low-power electronic devices, like IoT sensors.
EPFC (Edge Platform Consortium) (EPFC): A consortium focused on edge platform development for connecting cyber and physical spaces.
Ethernet (イーサネット): A family of wired computer networking technologies commonly used in local area networks (LANs).
FPGA (Field Programmable Gate Array) (FPGA): An integrated circuit designed to be configured by a customer or a designer after manufacturing, allowing for flexible hardware acceleration and custom logic for specific computing tasks, including AI at the edge.
FTP (File Transfer Protocol) (FTP): A standard network protocol used for the transfer of computer files between a client and server on a computer network.
GAN (Generative Adversarial Networks) (敵対的生成ネットワーク): A class of machine learning frameworks composed of two neural networks, one generating data and the other discriminating between real and fake data, used for generative AI like image creation.
Gateways (ゲートウェイ): Devices that connect different networks and protocols, serving as an intermediary between IoT devices and the cloud, performing functions like data aggregation, protocol conversion, and local processing.
Generative AI (生成AI): A type of artificial intelligence that can create new content, such as text, images, audio, and video, by learning from existing data.
GPIO (General Purpose Input/Output) (GPIO): A generic pin on an integrated circuit whose behavior (input or output) can be controlled by the user at runtime.
GNSS (Global Navigation Satellite System) (GNSS): A general term for satellite navigation systems that provide autonomous geo-spatial positioning, including GPS.
Grad-CAM (Grad-CAM): A technique used in deep learning to visualize the parts of an image that are most relevant to a convolutional neural network’s decision, providing interpretability for image recognition models.
Graph DB (グラフ型DB): A NoSQL database that uses graph structures for semantic queries with nodes, edges, and properties to represent and store data. Ideal for relationships (e.g., social networks).
HBase (HBase): An open-source, non-relational, distributed database modeled after Google’s Bigtable, part of the Hadoop ecosystem, suitable for large datasets.
HDFS (Hadoop Distributed File System) (HDFS): See “Distributed File System.”
HEMS (Home Energy Management System) (HEMS): A system that monitors and manages energy consumption in households, optimizing energy usage of various appliances.
Histogram (ヒストグラム): A graphical representation of the distribution of numerical data, often used in statistical analysis.
Hot Data (ホットデータ): Data that is frequently accessed or actively used, typically stored on high-performance storage for quick retrieval.
HTTP (Hypertext Transfer Protocol) (HTTP): The foundation of data communication for the World Wide Web, used for communication between web servers and clients.
Hybrid Cloud (ハイブリッドクラウド): A cloud computing environment that uses a mix of on-premises, private cloud and public cloud services with orchestration between the platforms.
IaaS (Infrastructure as a Service) (IaaS): A cloud computing service model where providers offer virtualized computing resources over the internet, such as virtual machines, storage, and networks.
I2C (Inter-Integrated Circuit) (I2C): A two-wire serial communication bus interface developed by Philips Semiconductors, used to connect low-speed devices such as microcontrollers, EEPROMs, A/D converters, and I/O interfaces.
IC (Integrated Circuit) Card (ICチップ認証): A smart card that authenticates identity using an integrated circuit chip, often used for secure transactions or access control.
IEEE802.11 (IEEE802.11): A set of media access control (MAC) and physical layer (PHY) specifications for implementing wireless local area network (WLAN) computer communication in the 2.4, 5, and 60 GHz frequency bands.
IEEE802.15.4 (IEEE802.15.4): A standard that specifies the physical layer and media access control for low-rate wireless personal area networks (LR-WPANs), often used as the basis for ZigBee and Wi-SUN.
IFTTT (イフトット): “If This Then That,” a web-based service that allows users to create chains of simple conditional statements, called “applets,” to automate various online tasks and connect different services and devices, including IoT.
Image Sensor (画像センサ): A device that converts an optical image into an electronic signal, such as CCD or CMOS sensors, used in IoT for visual monitoring and image recognition.
Industrie 4.0 (インダストリー4.0): The fourth industrial revolution, characterized by the digitalization of manufacturing and integration of cyber-physical systems, IoT, and AI to create smart factories.
Intrusion Detection System (IDS) (侵入検知システム): A security technology that monitors network traffic or system activities for malicious activity or policy violations and generates alerts.
IoT Area Network (IoTエリアネットワーク): A network specifically designed for IoT devices within a limited geographical area, typically using short-range wireless communication technologies.
IoT Devices (IoTデバイス): Physical objects that are embedded with sensors, software, and other technologies for the purpose of connecting and exchanging data with other devices and systems over the internet.
IoT Gateway (IoTゲートウェイ): See “Gateways.”
IoT Platform (IoTプラットフォーム): A cloud-based or on-premises service that provides tools and functionalities for managing IoT devices, collecting and processing data, and enabling applications.
IoT Server (IoTサーバ): A central component in an IoT system, typically residing in the cloud, responsible for receiving, storing, analyzing, and managing data from IoT devices, and issuing control commands.
IPA (Information-Technology Promotion Agency, Japan) (IPA): A Japanese government-affiliated organization that promotes IT and cybersecurity, including IoT security guidelines.
ISMS (Information Security Management System) (情報セキュリティマネジメントシステム): A systematic approach to managing sensitive company information so that it remains secure, including policies, processes, and technologies.
ISM Band (ISMバンド): Industrial, Scientific, and Medical radio bands, which are reserved internationally for the use of radio frequency (RF) energy for industrial, scientific, and medical purposes other than telecommunications. Many IoT devices operate in these unlicensed bands.
ISDN (Integrated Services Digital Network) (ISDN): A set of communication standards for simultaneous digital transmission of voice, video, data, and other network services over the traditional circuits of the public switched telephone network.
JSON (JavaScript Object Notation) (JSON): A lightweight data-interchange format, commonly used for transmitting data between a server and web application, and increasingly in IoT due to its simplicity.
Julia (ジュリア): A high-level, high-performance, dynamic programming language for technical computing, suitable for data science and machine learning.
Keras (ケラス): An open-source neural network library written in Python, designed to enable fast experimentation with deep neural networks.
Key-Value Type (キーバリュー型): A simple NoSQL database model that stores data as a collection of key-value pairs, where a key serves as a unique identifier for its corresponding value.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) (LIME): A technique for explaining the predictions of any machine learning model by approximating it locally with an interpretable model.
Linear Regression (線形回帰): A statistical method that models the relationship between a dependent variable and one or more independent variables by fitting a linear equation to observed data.
LLM (Large Language Model) (LLM): A type of artificial intelligence model trained on vast amounts of text data, capable of understanding and generating human-like language, often used in generative AI applications.
Local 5G (ローカル5G): Private 5G networks deployed by businesses or local governments for their specific needs, offering high reliability, low latency, and enhanced security compared to public networks.
Long Polling (ロングポーリング方式): A communication technique where the client holds a connection open to the server until new data is available or a timeout occurs, reducing polling frequency and improving real-time updates compared to traditional polling.
LoRaWAN (LoRaWAN): A Low Power Wide Area Network (LPWAN) specification intended for wireless battery operated Things in a regional, national or global network, designed for low-power, long-range communication.
LPWA (Low Power Wide Area) (LPWA): A class of wireless communication technologies designed for low-power, long-range communication, typically for IoT devices that transmit small amounts of data infrequently.
LTE (Long Term Evolution) (LTE): A standard for wireless broadband communication for mobile devices and data terminals, based on GSM/EDGE and UMTS/HSPA network technologies, and often extended to IoT (e.g., LTE-M).
LTE-M (LTE-M): A type of LPWA technology based on LTE, designed for IoT devices that require higher bandwidth than other LPWA technologies, while still maintaining low power consumption.
LwM2M (Lightweight M2M) (LwM2M): A device management protocol for IoT devices, optimized for constrained devices and networks, offering functionalities for device management and data reporting.
Machine Learning (機械学習): A field of artificial intelligence that uses statistical techniques to enable computer systems to “learn” from data, without being explicitly programmed, performing tasks like prediction, classification, and pattern recognition.
Mahout (Mahout): An Apache open-source project that provides implementations of scalable machine learning algorithms, often used in conjunction with Hadoop.
MEC (Multi-access Edge Computing) (マルチアクセス・エッジ・コンピューティング): A network architecture concept that enables cloud computing capabilities and an IT service environment at the edge of the network, closer to mobile subscribers and IoT devices.
Mediation Filter (メディアンフィルタ): A non-linear digital filtering technique, often used to remove noise from images or signals while preserving edges.
MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) (MEMS): See “MEMS.”
Mesh Network (メッシュ型): A network topology where each node (device) connects directly to multiple other nodes, creating redundant pathways for data and improving reliability and coverage.
Min-Max Normalization (min-max正規化): A data normalization technique that rescales a feature to a fixed range, typically 0 to 1, by subtracting the minimum value and dividing by the range (max - min).
MISO (MISO): A communication mode where there are multiple inputs and a single output, referring to antenna configurations.
Mixup (Mixup): A data augmentation technique for deep learning that involves creating new training samples by linearly interpolating existing pairs of samples and their labels.
MQTT (MQ Telemetry Transport) (MQTT): A lightweight messaging protocol for small sensors and mobile devices, optimized for high-latency or unreliable networks, widely used in IoT.
MRAM (磁気抵抗メモリ): A non-volatile random-access memory technology that stores data using magnetic states, offering high speed and endurance.
MPU (Microprocessor Unit) (MPU): The central processing unit of a computer system, responsible for executing instructions and processing data. In IoT, refers to the main processing unit on a device or gateway.
MSE (Mean Squared Error) (平均二乗誤差): A common metric used to measure the average of the squares of the errors or deviations, often used to evaluate the accuracy of regression models.
NB-IoT (Narrow Band-IoT) (NB-IoT): A low-power wide-area (LPWA) technology standard published by 3GPP, designed for IoT devices that require very low power consumption and can operate on narrow frequency bands.
Network-Slicing (ネットワーク・スライシング): A network architecture concept in 5G that allows multiple virtual networks to run on top of a shared physical infrastructure, each optimized for specific services or applications (e.g., high-speed, low-latency, massive IoT).
Neural Network (ニューラルネットワーク): A computational model inspired by the structure and function of biological neural networks, used in machine learning for tasks like pattern recognition and prediction.
NoSQL (NoSQL): A class of non-relational databases that provide a mechanism for storage and retrieval of data that is modeled in means other than the tabular relations used in relational databases. Often used for big data and real-time web applications.
Numpy (NumPy): A fundamental package for scientific computing with Python, providing support for large, multi-dimensional arrays and matrices, along with a large collection of high-level mathematical functions to operate on these arrays.
OneM2M (oneM2M): A global standardization initiative for machine-to-machine (M2M) communications and the Internet of Things (IoT), specifying common service layer architecture.
Open Innovation (オープンイノベーション): A paradigm where organizations utilize external ideas and internal ideas to advance their technology or services, often involving collaboration with external partners, open-source projects, and crowd-sourcing.
OpenStack (OpenStack): A suite of open-source software tools for building and managing cloud computing platforms, offering IaaS (Infrastructure as a Service) capabilities for private and public clouds.
OpenCV (OpenCV): An open-source computer vision and machine learning software library, widely used for image processing and computer vision applications, including in IoT for visual data analysis.
OSGi (Open Services Gateway initiative) (OSGI): A set of specifications that define a modular service platform, enabling dynamic component management (installation, updates, removal) without requiring system restarts.
PaaS (Platform as a Service) (PaaS): A cloud computing service model that provides a platform allowing customers to develop, run, and manage applications without the complexity of building and maintaining the infrastructure typically associated with developing and launching an app.
PBL (Problem-Based Learning) (PBL): A student-centered pedagogy in which students learn about a subject through the experience of solving an open-ended problem.
PH Sensor (PHセンサ): A sensor used to measure the pH (acidity or alkalinity) of a solution, important in various applications including environmental monitoring and chemical processes.
Photodiode (フォトダイオード): A semiconductor device that converts light into an electrical current, used in light sensors.
Phototransistor (フォトトランジスタ): A semiconductor device that combines a photodiode and a transistor, offering higher sensitivity to light than a photodiode.
Physical Security (物理セキュリティ): Measures designed to protect physical assets and premises from unauthorized access, damage, or theft, including physical barriers, surveillance, and access controls.
PicoChip (ピコチップ): A type of integrated circuit designed for high-performance, low-power processing, often used in edge computing and signal processing.
Piezoelectric Sensor (圧電センサ): A sensor that uses the piezoelectric effect to measure changes in pressure, acceleration, temperature, or force by converting them into an electrical charge.
PLC (Power Line Communication) (PLC): A technology that uses electrical power lines to transmit data, enabling network communication over existing electrical wiring, often used in smart homes and industrial settings.
PoC (Proof of Concept) (PoC): A realization of a certain method or idea to demonstrate its feasibility, or a demonstration in principle, used to verify that a concept or theory has practical potential.
Polling Method (ポーリング方式): A data collection method where the IoT server or service platform periodically requests data from the IoT device.
Private Cloud (プライベートクラウド): A cloud computing environment dedicated to a single organization, offering enhanced control and security, either on-premises or hosted by a third-party provider.
Protocol Conversion (プロトコル変換): See “Explain the concept of ‘protocol conversion’.”
Prototyping (プロトタイピング): The process of creating a preliminary version (prototype) of a system or product to test concepts, gather feedback, and iterate on the design before full-scale development.
Publish-Subscribe (Pub/Sub) Model (パブリッシュ・サブスクライブ方式): A messaging pattern where senders (publishers) do not programmatically send messages directly to specific receivers (subscribers), but instead categorize published messages into classes without knowledge of which subscribers, if any, there may be. Subscribers express interest in one or more classes and receive messages accordingly.
PWM (Pulse Width Modulation) (PWM): A technique for controlling analog circuits using digital outputs, widely used to control the speed of DC motors or the brightness of LEDs.
PyTorch (PyTorch): An open-source machine learning framework developed by Facebook’s AI Research lab, known for its flexibility and ease of use in deep learning research and development.
Python (パイソン): A popular high-level, general-purpose programming language, widely used in data science, machine learning, and IoT development due to its extensive libraries and readability.
Q-learning (Q学習): A reinforcement learning algorithm that helps an agent learn to make decisions in an environment by evaluating the quality of actions in specific states, aiming to maximize cumulative rewards.
Raspberry Pi (ラズベリーパイ): A series of small single-board computers developed by the Raspberry Pi Foundation, widely used in IoT projects, education, and embedded systems due to their versatility and affordability.
RDB (Relational Database) (リレーショナルデータベース): A type of database that stores and provides access to data points that are related to one another. Data is organized into tables with rows and columns.
Reinforcement Learning (強化学習): A type of machine learning where an agent learns to make decisions by taking actions in an environment to maximize a cumulative reward, often used for robotic control and autonomous systems.
Relational Database (リレーショナルデータベース): See “RDB.”
Remote Control (遠隔制御): The ability to control an IoT device or system from a distant location, often via a network connection.
Replicated Data Type (レプリカ型DB): A database where data is duplicated across multiple servers or locations to improve availability, fault tolerance, and performance.
Resilience (耐障害性): The ability of a system to recover from failures and maintain functionality, even in the face of disruptions or attacks.
RFID (Radio Frequency Identification) (RFID): A technology that uses electromagnetic fields to automatically identify and track tags attached to objects.
RNN (Recurrent Neural Network) (再帰型ニューラルネットワーク): A type of neural network that processes sequential data by maintaining an internal memory, suitable for tasks like natural language processing and time-series analysis.
Robot (ロボット): An automated machine designed to perform specific tasks, often controlled by an IoT system, ranging from industrial robots to service robots in homes.
RMSE (Root Mean Squared Error) (二乗平均平方根誤差): A frequently used measure of the differences between values predicted by a model or estimator and the values observed.
ROC Curve (ROC曲線): A graphical plot that illustrates the diagnostic ability of a binary classifier system as its discrimination threshold is varied, commonly used to evaluate machine learning models.
RS232C (RS232C): A standard for serial communication transmission of data.
RS485 (RS485): A standard for serial communication that enables data transmission over longer distances and in noisy environments.
SaaS (Software as a Service) (SaaS): A cloud computing service model where software applications are hosted by a vendor and made available to customers over the Internet.
Sampling Frequency (サンプリング周波数): The number of samples per unit time taken from a continuous signal to make a discrete signal, influencing the accuracy of data representation.
SD-WAN (Software-Defined Wide Area Network) (SD-WAN): A virtual WAN architecture that allows enterprises to leverage any combination of transport services, including MPLS, LTE, and broadband internet services, to securely connect users to applications.
Secure Boot (セキュアブート): A security mechanism that ensures only trusted software (signed by an approved authority) can be loaded during the boot process of a device, preventing malicious software from taking control.
Security Policy (セキュリティポリシー): A set of rules and guidelines that define how an organization protects its information assets, outlining acceptable use, access controls, and incident response procedures.
Self-Certification (自己適合宣言): A process where a product vendor declares that their product meets certain technical standards or security requirements, without external verification.
Semiconductor Sensor (半導体センサ): A sensor that uses the properties of semiconductor materials to detect physical quantities (e.g., light, temperature, pressure) and convert them into electrical signals.
Sensor (センサ): A device that detects and responds to some type of input from the physical environment (e.g., light, heat, motion, pressure) and converts it into a signal that can be read by other electronic devices.
Serial Communication (シリアル通信): A method of data transmission where data is sent one bit at a time over a single channel, often used for communication between microcontrollers and other peripherals.
SI Units (国際単位系) (SI単位): The international system of units of measurement, including meters for length, kilograms for mass, and seconds for time.
Sigfox (シグフォックス): A low-power wide-area network (LPWAN) connectivity solution designed for IoT devices requiring minimal bandwidth and long battery life.
Smart Factory (スマート工場): A highly digitized and connected manufacturing facility that uses IoT, AI, and automation to optimize production processes, improve efficiency, and enable real-time decision-making.
Smart Meter (スマートメータ): An electronic device that records consumption of electric energy or water and communicates that information to the supplier for monitoring and billing.
Smartphone Gateway (スマートフォンゲートウェイ): A smartphone acting as an IoT gateway, leveraging its connectivity and processing power to collect data from nearby IoT devices and relay it to the cloud.
Solana (ソラナ): A high-performance blockchain platform. (This appears to be an outlier term and not directly related to IoT technology in the provided text, but it is in the glossary).
Solvent Extraction (溶媒抽出): A method used to separate compounds based on their differential solubility in two immiscible liquids. (This also appears to be an outlier term).
SoS (System of Systems) (SoS): A collection of independent, operational systems that are integrated to deliver a new capability or performance that is not possible by individual systems alone.
Spatial Intelligence System (空間知能化システム): A system that enables objects and robots to perceive their physical surroundings and adjust their behavior accordingly, often used for home automation and elder care.
SPI (Serial Peripheral Interface) (SPI): A synchronous serial communication interface specification used for short-distance communication, primarily in embedded systems.
Standardization (標準化): The process of developing and implementing technical standards, which are agreed-upon protocols, procedures, or specifications, to ensure interoperability, quality, and consistency in products and services.
Star Network (スター型): A network topology in which each node (device) is individually connected to a central hub, making it easy to add or remove devices but creating a single point of failure.
Statistical Analysis (統計解析): The process of collecting, analyzing, interpreting, presenting, and organizing data to identify patterns, relationships, and trends.
Stepping Motor (ステッピングモータ): A brushless DC electric motor that divides a full rotation into a number of equal steps, allowing precise control of position.
Streaming Processing (ストリーミング処理): See “Batch Processing.”
Strain Sensor (ひずみセンサ): A sensor that measures the deformation or strain of an object, often used in load cells and pressure sensors.
Stuxnet (スタックスネット): A malicious computer worm, infamous for its attack on Iran’s nuclear program, highlighting the vulnerabilities of industrial control systems to cyberattacks.
Supervised Learning (教師あり学習): See “Machine Learning.”
SVM (Support Vector Machine) (SVM): A supervised machine learning model that uses classification algorithms for two-group classification problems, widely used for pattern recognition.
TCPIP (TCP/IP): Transmission Control Protocol/Internet Protocol, the foundational set of communication protocols for the Internet, widely used for data transfer in computer networks.
Telework (テレワーク): Working remotely, typically from home, using information and communication technologies.
Temperature Sensor (温度センサ): A device that measures temperature, converting thermal energy into an electrical signal, commonly used in various IoT applications.
TensorFlow (テンソルフロー): An open-source machine learning framework developed by Google, widely used for deep learning and neural network development.
Thin Client (シンクライアント): A lightweight computer that relies heavily on a server to perform most of its processing.
Time Series Data (時系列データ): Data points indexed in time order, crucial for analyzing trends, forecasting, and detecting anomalies over time.
TLS (Transport Layer Security) (TLS): A cryptographic protocol designed to provide communication security over a computer network, widely used for secure web browsing (HTTPS).
Topic (トピック): In a publish-subscribe messaging model like MQTT, a string that acts as a subject or category to which messages are published and from which subscribers receive messages.
TransferJet (トランスファージェット): A close-proximity wireless transfer technology for high-speed data exchange between devices over very short distances.
Transistor (トランジスタ): A semiconductor device used to amplify or switch electronic signals and electrical power.
Tree Network (ツリー型): A network topology that combines aspects of bus and star topologies, with multiple star networks connected via a central bus.
Two-Way Communication (双方向通信方式): A communication method where both parties can send and receive information simultaneously, enabling interactive control and feedback.
Ultrasonic Sensor (超音波センサ): A sensor that emits ultrasonic waves and measures the time it takes for them to reflect back, used for distance measurement, object detection, and flow measurement.
UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter) (UART): A hardware device that translates data between parallel and serial forms, commonly used for serial communication between microcontrollers and other devices.
Unsupervised Learning (教師なし学習): See “Machine Learning.”
UWB (Ultra-Wideband) (UWB): A radio technology for short-range, high-bandwidth communications, enabling high-precision localization and data transfer.
V2X (Vehicle-to-Everything) (V2X): A communication system that allows vehicles to exchange information with their surroundings, including other vehicles (V2V), infrastructure (V2I), pedestrians (V2P), and the network (V2N).
VAE (Variational AutoEncoder) (変分オートエンコーダ): A generative model that learns a probabilistic mapping from input data to a latent space, used for generating new data samples.
WAN (Wide Area Network) (広域通信網): A telecommunications network that extends over a large geographic area, such as a country or continent, often connecting multiple local area networks (LANs).
Waterfall Model (ウォーターフォール型開発): A traditional, linear software development methodology where each phase of the development lifecycle (e.g., requirements, design, implementation, testing) must be completed before the next phase can begin.
Wearable Biosensor (ウェアラブル生体センサ): Sensors integrated into wearable devices that monitor physiological parameters (e.g., heart rate, body temperature, acceleration) for health and fitness tracking.
Web Services (Webサービス): Software systems designed to support interoperable machine-to-machine interaction over a network.
WebSocket (WebSocket): A computer communications protocol that provides full-duplex communication channels over a single TCP connection, enabling real-time interactive communication between a client and a server.
Wi-Fi (Wi-Fi): A wireless networking technology that allows devices to connect to a local area network (LAN) and the internet using radio waves.
Wi-SUN (Wi-SUN): A wireless communication standard for IoT that uses the IEEE 802.15.4g standard, optimized for wide-area communication with low power consumption, often used for smart meters and home energy management systems.
WIMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) (WiMAX): A family of wireless broadband communication standards based on the IEEE 802.16 standard, offering long-range wireless data over various modes.
XML (Extensible Markup Language) (XML): A markup language that defines a set of rules for encoding documents in a format that is both human-readable and machine-readable, often used for data interchange.
X-ray (X線): A form of electromagnetic radiation, used in various imaging techniques. (This also appears to be an outlier term).
Z-Wave (Z-Wave): A wireless communication protocol primarily used for home automation, providing a mesh network for smart home devices.
Zero Trust (ゼロトラスト): See “Zero Trust.”
ZigBee (ZigBee): A low-cost, low-power, wireless mesh network standard based on IEEE 802.15.4, often used for home automation, smart lighting, and industrial applications.
IoT技术学习指南
I. 测验(10道简答题)
1. IoT网关在IoT系统中的主要作用是什么,特别是在数据流和处理位置方面?
IoT网关从IoT设备收集数据,执行初步处理和过滤。它们是IoT设备与IoT服务器/云之间通信的重要媒介,通常承担边缘计算任务,以减少数据传输量和延迟。
2. 解释IoT和制造业背景下”数据驱动系统”(CPS:网络物理系统)的核心概念。
数据驱动系统,特别是网络物理系统(CPS),通过传感器和执行器从物理世界收集数据,在网络世界中分析这些数据,将物理和网络空间集成在一起。然后将分析后的信息反馈到物理世界,创造新价值或优化操作,例如在”工业4.0”中利用数字孪生进行生产模拟。
3. 在IoT数据分析背景下,”数据增强”的目的是什么?
数据增强用于在机器学习(尤其是深度学习)中增加训练数据的数量,特别是在没有足够数据时。它涉及转换现有数据(例如调整图像大小、旋转、添加噪声)来创建新的、多样化的样本,从而提高分析模型的稳健性和准确性。
4. 描述IoT数据处理中批处理和流处理的主要区别。
批处理涉及在一段时间内收集和存储大量数据,然后一次性处理,适用于非实时分析。而流处理则在数据到达时进行处理,提供近实时的洞察并能够立即响应,对于需要低延迟的应用至关重要。
5. 与仅依靠云计算进行数据处理相比,在IoT系统中使用边缘计算的主要优势是什么?
边缘计算在更靠近数据生成源的地方处理数据,减少延迟和网络带宽消耗。这对于自动驾驶或机器人控制等实时应用特别有益,因为这些应用需要基于本地数据立即做出决策。
6. 解释IoT网关中”协议转换”的概念及其必要性。
协议转换允许使用各种通信协议的不同IoT设备和网络之间相互通信,并与IoT服务器/云通信。IoT网关充当中介,在这些不同协议之间进行转换,确保整个IoT系统中数据交换的无缝性。
7. MEMS(微机电系统)在IoT设备中的主要功能是什么?
MEMS是结合机械和电气组件的微型集成设备,通常在IoT设备中用作传感器或执行器。它们对于小型化和集成至关重要,使得能够开发紧凑、低功耗的IoT设备,如智能手机中的压力传感器或加速度计。
8. 描述文本中提到的机器学习的两种主要方法:监督学习和无监督学习。
监督学习涉及使用标记数据(输入数据与正确输出/目标数据配对)训练模型来学习映射函数,用于分类或回归等任务。相反,无监督学习使用未标记数据查找隐藏模式或结构,如聚类或异常检测。
9. 在IoT区域网络中使用”网状”网络拓扑的主要优势是什么?
网状网络提供高可靠性和容错性,因为数据可以在节点之间通过多条路径传输。如果一条路径失败,可以使用替代路由。这种冗余性还允许更广的覆盖范围和更强大的通信,尽管可能增加网络复杂性和功耗。
10. 在IoT安全的背景下,什么是”零信任”,为什么它越来越重要?
零信任是一种安全模型,假设网络内外的任何用户或设备默认都不应被信任。相反,每次访问尝试都要经过验证、认证和授权才能访问资源。由于IoT中连接设备的数量和多样性以及潜在的新攻击向量,这种方法在IoT中越来越重要。
II. 测验答案要点
1. IoT网关的作用: IoT网关收集并对来自IoT设备的数据进行初始处理(过滤、时序调整)。它们作为IoT设备和IoT服务器/云之间的桥梁,通过在接近数据源的地方处理数据来实现边缘计算,这对于最小化延迟和网络负载至关重要。
2. 数据驱动系统(CPS): CPS集成了物理和网络领域。来自物理传感器的数据在网络空间中进行分析,得出的洞察反馈到控制物理执行器。这创建了一个连续循环,允许优化和价值创造,例如通过称为数字孪生的虚拟表示在”工业4.0”中提高制造效率。
3. 数据增强: 这种技术通过人工扩展数据集来解决数据稀缺问题。它修改现有数据(例如图像变换如旋转或缩放,或向传感器数据添加噪声)以生成新的、多样化的样本。这有助于训练更稳健的机器学习模型,特别是深度学习模型,通过防止过拟合和改善泛化来实现。
4. 批处理与流处理: 批处理处理一段时间内积累的数据,适用于非实时分析任务,不需要立即结果。相反,流处理在数据到达时连续处理数据,提供实时洞察并实现立即反应,这对于时间敏感的IoT应用至关重要。
5. 边缘计算优势: 边缘计算通过在更接近数据源的地方执行计算来减少对集中式云处理的依赖。这显著降低了网络延迟,减少了带宽使用,并增强了实时响应能力,使其成为需要即时决策或在连接有限环境中操作的应用的理想选择。
6. IoT网关中的协议转换: IoT网关执行协议转换,以实现使用不同通信标准(例如蓝牙、ZigBee、Wi-Fi、蜂窝)的设备和网络之间的互操作性。这种转换功能确保来自各种IoT设备的数据可以被中央IoT服务器或云理解和处理,促进系统的凝聚性。
7. MEMS功能: MEMS(微机电系统)由于能够在微尺度上集成机械和电气功能,对IoT设备至关重要。它们通常用作小型化传感器(例如压力、加速度、陀螺仪)和执行器,有助于现代IoT设备的紧凑尺寸、低功耗和多功能能力。
8. 监督学习与无监督学习: 监督学习在标记数据集上训练模型,意味着每个输入都有相应的正确输出,通过学习映射来实现分类和回归等任务。然而,无监督学习分析未标记数据以发现数据本身内在的模式、结构或分组,通常用于聚类或异常检测。
9. 网状网络优势: IoT中的网状网络拓扑提供增强的可靠性和稳健性,因为每个设备可以连接到多个其他设备,为数据传输创建冗余路径。这种分散式结构改善了容错性,扩展了网络覆盖范围,并可以通过分布负载来处理增加的数据流量。
10. IoT安全中的零信任: 零信任是一种安全模型,其中没有实体(用户、设备、应用程序)本质上是可信的,无论其相对于网络边界的位置如何。所有访问请求都经过严格的身份验证和授权,最小化未经授权访问和攻击者横向移动的风险,这对于IoT部署的分布式和多样化特性至关重要。
III. 论述题格式问题(未提供答案)
讨论IoT从早期概念到当前状态的演变,突出关键技术进步(例如处理能力、通信技术、AI集成),这些进步使其广泛采用和创造新价值成为可能。
比较和对比云计算和边缘计算在IoT系统架构中的作用和优势。提供具体的IoT应用示例,其中一种方法可能比另一种更有益,或者混合方法是最优的。
分析数据收集、处理和分析技术在实现IoT全部潜力中的重要性。详细说明不同的数据处理方法(例如批处理、流处理、CEP)和数据分析技术(例如统计分析、机器学习、深度学习)如何有助于提取有价值的洞察并实现数据驱动的行动。
检查IoT中使用的各种无线通信技术(例如蓝牙、Wi-SUN、LAN、5G),概述它们的特性、典型应用,以及在特定IoT部署中选择一种技术而非另一种技术所涉及的权衡。考虑范围、功耗、数据速率和网络拓扑等因素。
信息安全是IoT系统开发和运营中的关键关注点。讨论IoT中普遍存在的主要安全威胁和漏洞,并描述可以实施的各种对策和技术(例如身份验证、加密、防火墙、恶意软件保护、零信任)来缓解这些风险,确保IoT系统的安全性和可靠性。
IV. 关键术语词汇表
执行器(アクチュエータ): 将电信号转换为物理动作的设备,如运动、光或热。在IoT中,执行器用于根据从传感器接收的数据或系统命令控制物理设备。
敏捷开发(アジャイル型開発): 以迭代开发周期、快速原型制作和灵活适应变化需求为特征的软件开发方法,强调协作和持续反馈。
Ambient(アンビエント): 用于IoT数据可视化和存储的Web服务,提供简单的用户注册和免费使用,支持Python库。
模拟-数字(A/D)转换(A/D変換): 将模拟电信号(如许多传感器的信号)转换为计算机可处理数字数据的过程。
Apache Hadoop(Apache Hadoop): 用于在计算机集群上分布式存储和处理超大数据集的开源软件框架。通常用于大数据的批处理。
Arduino(アルドゥイーノ): 基于易用硬件和软件的开源电子平台,在构建交互对象和原型(尤其是IoT)方面很受欢迎。
身份验证(認証): 验证试图访问IoT环境中资源的用户、设备或系统身份的过程。
自动编码器(オートエンコーダ): 用于无监督学习的神经网络类型,专门用于数据压缩或降维。它学习重构其输入,通常用于特征提取或异常检测。
批处理(バッチ処理): 一种数据处理方法,其中大量数据被收集并在单个操作中一起处理,通常在预定间隔进行,而不是连续进行。
贝叶斯网络(ベイジアンネットワーク): 通过有向无环图表示一组变量及其条件依赖关系的概率图形模型,用于在不确定性下进行推理和决策制定。
BCP(业务连续性计划)(BCP): 旨在确保业务运营在重大中断或灾难期间和之后能够继续的计划,包括数据备份、系统恢复和替代工作安排的策略。
大数据(ビッグデータ): 可以通过计算分析以揭示模式、趋势和关联的极大数据集,特别是与人类行为和交互相关的。
蓝牙(ブルートゥース): 用于在短距离内在固定和移动设备之间交换数据的短程无线技术标准,常见于IoT个人区域网络。
代理(ブローカー): 在MQTT等消息系统中,接收来自发布者的消息并根据主题将其分发给适当订阅者的中央服务器。
Caffe(カフェ): 由伯克利视觉和学习中心开发的深度学习框架,以其在图像识别任务中的速度和效率而闻名。
校准(キャリブレーション): 调整传感器或设备以确保其测量准确并与已知标准一致的过程。
CC许可证(创意共享许可证)(CCライセンス): 允许创作者传达他们保留哪些权利以及为受益人或其他创作者放弃哪些权利的公共版权许可证。
CCD(电荷耦合器件)(CCD): 将光转换为电荷的半导体器件,常用作数码相机和其他成像应用中的图像传感器。
CEP(复杂事件处理)(CEP): 实时处理来自多个源的数据以识别模式或关系的技术,基于复杂事件能够立即采取行动。
分类(分類): 基于从训练数据中学习的模式将数据分类到预定义类别的机器学习任务。
云计算(クラウドコンピューティング): 通过互联网(”云”)提供按需计算服务的模型,包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能。
CMOS(互补金属氧化物半导体)(CMOS): 用于集成电路(包括图像传感器)的半导体技术类型,以低功耗著称。
CoAP(受约束应用协议)(CoAP): 专为IoT中受约束节点和受约束网络使用而设计的专业网络传输协议,设计用于效率和低开销。
冷数据(コールドデータ): 不经常访问或使用的数据,通常存储在成本效益高的长期存储解决方案中。
卷积神经网络(CNN)(畳み込みニューラルネットワーク): 主要用于分析视觉图像的深度学习神经网络类型,在图像识别和处理任务中高度有效。
CPS(网络物理系统)(サイバーフィジカルシステム): 见”数据驱动系统”。
CSV(逗号分隔值)(CSV): 用于存储表格数据的简单文件格式,文件的每一行都是数据记录,每个记录由一个或多个字段组成,用逗号分隔。
数据增强(データ水増し): 见”增强”。
数据清洗(データクレンジング): 识别和纠正或删除数据集中不正确、不完整或不相关数据的过程。
数据预处理(データ前処理): 将原始数据转换为清洁、有组织且适合分析的格式所采取的步骤,通常涉及清洗、转换和标准化。
数据转换/集成(データ変換・統合): 将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构,并将来自不同源的数据合并为统一视图的过程。
深度学习(深層学習): 机器学习的一个子集,使用多层神经网络(深度神经网络)从大量数据中学习复杂模式,通常在图像和语音识别等任务中实现高准确性。
数字签名(デジタル署名): 用于验证数字消息或文档真实性和完整性的加密技术,确保发送者是他们声称的身份,消息未被更改。
数字化转型(DX)(デジタルトランスフォーメーション): 采用数字技术来转变业务流程、文化和客户体验以满足不断变化的业务和市场需求的过程。
解释性要求(説明可能性): 在AI和机器学习中,能够解释模型如何得出特定预测或决策的能力,对于信任和问责制至关重要,特别是在敏感应用中。
分布式文件系统(HDFS)(分散ファイルシステム): 设计用于在多台机器上存储非常大文件的分布式、可扩展和便携式文件系统,是Hadoop生态系统的一部分。
DMZ(非军事化区域)(閉域網): 包含并暴露组织面向外部服务给不可信、更大网络(通常是互联网)的物理或逻辑子网络。
DNA传感器(DNAセンサ): 检测特定DNA序列的生物传感器,通常用于医学诊断、环境监测和食品安全。
DDoS攻击(分布式拒绝服务攻击)(DDoS攻撃): 通过来自多个受损计算机系统的互联网流量洪水压倒目标服务器、服务或网络的正常流量的恶意企图。
无人机(ドローン): 可远程控制或自主飞行的无人驾驶飞行器(UAV),在IoT中用于监控、交付和数据收集等各种应用。
Dust Networks(Dust Networks): 专业从事工业IoT应用的低功耗无线网状网络技术的公司。
DX(数字化转型)(DX): 见”数字化转型”。
边缘AI(エッジAI): 直接在边缘设备本身(例如传感器、摄像头、IoT网关)而不是集中式云中执行的人工智能处理,实现实时决策制定和减少延迟。
边缘计算(エッジコンピューティング): 将计算和数据存储更接近数据源的分布式计算范式,改善响应时间并节省带宽。
Edgecross联盟(Edgecross コンソーシアム): 专注于促进边缘计算和制造业中IT与OT(运营技术)集成的日本联盟。
心电图(ECG)(心電計): 测量心跳电活动的测试,用于可穿戴生物传感器中监测心脏健康。
EnOcean(エンオーシャン): 专注于超低功耗的无线标准,通常利用能量收集,使其适用于无电池IoT设备。
能量收集(エネルギーハーベスティング): 从环境源(例如太阳能、热能、振动、无线电波)捕获和存储少量能量以为低功耗电子设备(如IoT传感器)供电的过程。
EPFC(边缘平台联盟)(EPFC): 专注于连接网络和物理空间的边缘平台开发的联盟。
以太网(イーサネット): 局域网(LAN)中常用的有线计算机网络技术系列。
FPGA(现场可编程门阵列)(FPGA): 设计为在制造后由客户或设计师配置的集成电路,允许灵活的硬件加速和特定计算任务的自定义逻辑,包括边缘AI。
FTP(文件传输协议)(FTP): 用于在计算机网络上的客户端和服务器之间传输计算机文件的标准网络协议。
GAN(生成对抗网络)(敵対的生成ネットワーク): 由两个神经网络组成的机器学习框架类别,一个生成数据,另一个区分真实和虚假数据,用于生成AI如图像创建。
网关(ゲートウェイ): 连接不同网络和协议的设备,作为IoT设备和云之间的中介,执行数据聚合、协议转换和本地处理等功能。
生成AI(生成AI): 一种人工智能类型,可以通过从现有数据学习来创建新内容,如文本、图像、音频和视频。
GPIO(通用输入/输出)(GPIO): 集成电路上的通用引脚,其行为(输入或输出)可以在运行时由用户控制。
GNSS(全球导航卫星系统)(GNSS): 提供自主地理空间定位的卫星导航系统的通用术语,包括GPS。
Grad-CAM(Grad-CAM): 深度学习中用于可视化图像中与卷积神经网络决策最相关部分的技术,为图像识别模型提供可解释性。
图数据库(グラフ型DB): 使用图结构进行语义查询的NoSQL数据库,使用节点、边和属性来表示和存储数据。适用于关系(例如社交网络)。
HBase(HBase): 基于Google的Bigtable建模的开源、非关系型分布式数据库,是Hadoop生态系统的一部分,适用于大数据集。
HDFS(Hadoop分布式文件系统)(HDFS): 见”分布式文件系统”。
HEMS(家庭能源管理系统)(HEMS): 监控和管理家庭能源消耗的系统,优化各种设备的能源使用。
直方图(ヒストグラム): 数值数据分布的图形表示,通常用于统计分析。
热数据(ホットデータ): 经常访问或积极使用的数据,通常存储在高性能存储中以便快速检索。
HTTP(超文本传输协议)(HTTP): 万维网数据通信的基础,用于Web服务器和客户端之间的通信。
混合云(ハイブリッドクラウド): 使用本地、私有云和公有云服务混合的云计算环境,在平台之间进行编排。
IaaS(基础设施即服务)(IaaS): 云计算服务模型,提供商通过互联网提供虚拟化计算资源,如虚拟机、存储和网络。
I2C(集成电路间)(I2C): 由飞利浦半导体开发的双线串行通信总线接口,用于连接低速设备,如微控制器、EEPROM、A/D转换器和I/O接口。
IC(集成电路)卡(ICチップ認証): 使用集成电路芯片进行身份验证的智能卡,通常用于安全交易或访问控制。
IEEE802.11(IEEE802.11): 一套媒体访问控制(MAC)和物理层(PHY)规范,用于在2.4、5和60 GHz频段实现无线局域网(WLAN)计算机通信。
IEEE802.15.4(IEEE802.15.4): 指定低速率无线个人区域网络(LR-WPAN)的物理层和媒体访问控制的标准,通常用作ZigBee和Wi-SUN的基础。
IFTTT(イフトット): “If This Then That”,基于Web的服务,允许用户创建称为”小程序”的简单条件语句链,以自动化各种在线任务并连接不同的服务和设备,包括IoT。
图像传感器(画像センサ): 将光学图像转换为电子信号的设备,如CCD或CMOS传感器,在IoT中用于视觉监控和图像识别。
工业4.0(インダストリー4.0): 第四次工业革命,以制造业数字化和网络物理系统、IoT和AI的集成为特征,创建智能工厂。
入侵检测系统(IDS)(侵入検知システム): 监控网络流量或系统活动以检测恶意活动或政策违规并生成警报的安全技术。
IoT区域网络(IoTエリアネットワーク): 专为有限地理区域内的IoT设备设计的网络,通常使用短程无线通信技术。
IoT设备(IoTデバイス): 嵌入传感器、软件和其他技术的物理对象,目的是通过互联网与其他设备和系统连接和交换数据。
IoT网关(IoTゲートウェイ): 见”网关”。
IoT平台(IoTプラットフォーム): 基于云或本地的服务,提供管理IoT设备、收集和处理数据以及启用应用程序的工具和功能。
IoT服务器(IoTサーバ): IoT系统中的中央组件,通常位于云中,负责接收、存储、分析和管理来自IoT设备的数据,并发出控制命令。
IPA(日本信息技术推进机构)(IPA): 推进IT和网络安全(包括IoT安全指南)的日本政府附属组织。
ISMS(信息安全管理系统)(情報セキュリティマネジメントシステム): 管理敏感公司信息以保持其安全的系统方法,包括政策、流程和技术。
ISM频段(ISMバンド): 工业、科学和医疗无线电频段,国际上保留用于除电信以外的工业、科学和医疗目的的射频(RF)能量使用。许多IoT设备在这些未授权频段中运行。
ISDN(综合业务数字网)(ISDN): 通过公共交换电话网络的传统电路同时数字传输语音、视频、数据和其他网络服务的通信标准集。
JSON(JavaScript对象表示法)(JSON): 轻量级数据交换格式,常用于服务器和Web应用程序之间传输数据,由于其简洁性在IoT中越来越多地使用。
Julia(ジュリア): 用于技术计算的高级、高性能、动态编程语言,适用于数据科学和机器学习。
Keras(ケラス): 用Python编写的开源神经网络库,旨在实现深度神经网络的快速实验。
键值类型(キーバリュー型): 简单的NoSQL数据库模型,将数据存储为键值对的集合,其中键作为其对应值的唯一标识符。
LIME(本地可解释模型无关解释)(LIME): 通过本地使用可解释模型近似任何机器学习模型的预测来解释的技术。
线性回归(線形回帰): 通过将线性方程拟合到观察数据来建模因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
LLM(大语言模型)(LLM): 在大量文本数据上训练的人工智能模型类型,能够理解和生成类似人类的语言,通常用于生成AI应用。
本地5G(ローカル5G): 企业或地方政府为其特定需求部署的私有5G网络,与公共网络相比提供高可靠性、低延迟和增强安全性。
长轮询(ロングポーリング方式): 客户端保持与服务器的连接打开直到新数据可用或发生超时的通信技术,与传统轮询相比减少轮询频率并改善实时更新。
LoRaWAN(LoRaWAN): 低功耗广域网(LPWAN)规范,用于区域、国家或全球网络中的无线电池操作物联网设备,设计用于低功耗、远程通信。
LPWA(低功耗广域)(LPWA): 专为低功耗、远程通信设计的无线通信技术类别,通常用于不频繁传输少量数据的IoT设备。
LTE(长期演进)(LTE): 基于GSM/EDGE和UMTS/HSPA网络技术的移动设备和数据终端无线宽带通信标准,通常扩展到IoT(例如LTE-M)。
LTE-M(LTE-M): 基于LTE的LPWA技术类型,专为需要比其他LPWA技术更高带宽的IoT设备设计,同时仍保持低功耗。
LwM2M(轻量级M2M)(LwM2M): IoT设备的设备管理协议,针对受约束的设备和网络进行优化,提供设备管理和数据报告功能。
机器学习(機械学習): 人工智能领域,使用统计技术使计算机系统能够从数据中”学习”,而无需明确编程,执行预测、分类和模式识别等任务。
Mahout(Mahout): Apache开源项目,提供可扩展机器学习算法的实现,通常与Hadoop结合使用。
MEC(多接入边缘计算)(マルチアクセス・エッジ・コンピューティング): 在网络边缘(更接近移动用户和IoT设备)启用云计算能力和IT服务环境的网络架构概念。
中值滤波器(メディアンフィルタ): 非线性数字滤波技术,通常用于从图像或信号中去除噪声,同时保持边缘。
MEMS(微机电系统)(MEMS): 见”MEMS”。
网状网络(メッシュ型): 每个节点(设备)直接连接到多个其他节点的网络拓扑,为数据创建冗余路径并提高可靠性和覆盖范围。
最小-最大标准化(min-max正規化): 数据标准化技术,通过减去最小值并除以范围(最大值-最小值)将特征重新缩放到固定范围(通常为0到1)。
MISO(MISO): 具有多个输入和单个输出的通信模式,指天线配置。
Mixup(Mixup): 深度学习的数据增强技术,涉及通过线性插值现有样本对及其标签来创建新的训练样本。
MQTT(MQ遥测传输)(MQTT): 为小型传感器和移动设备优化的轻量级消息协议,针对高延迟或不可靠网络进行优化,在IoT中广泛使用。
MRAM(磁阻存储器)(磁気抵抗メモリ): 使用磁状态存储数据的非易失性随机存取存储器技术,提供高速度和耐久性。
MPU(微处理器单元)(MPU): 计算机系统的中央处理单元,负责执行指令和处理数据。在IoT中,指设备或网关上的主处理单元。
MSE(均方误差)(平均二乗誤差): 用于测量误差或偏差平方平均值的常用指标,通常用于评估回归模型的准确性。
NB-IoT(窄带物联网)(NB-IoT): 3GPP发布的低功耗广域(LPWA)技术标准,专为需要极低功耗并可在窄频段运行的IoT设备设计。
网络切片(ネットワーク・スライシング): 5G中的网络架构概念,允许多个虚拟网络在共享物理基础设施上运行,每个都针对特定服务或应用(例如高速、低延迟、大规模IoT)进行优化。
神经网络(ニューラルネットワーク): 受生物神经网络结构和功能启发的计算模型,用于机器学习中的模式识别和预测等任务。
NoSQL(NoSQL): 非关系数据库类别,提供存储和检索数据的机制,这些数据的建模方式不同于关系数据库中使用的表格关系。通常用于大数据和实时Web应用。
Numpy(NumPy): Python科学计算的基础包,为大型多维数组和矩阵提供支持,以及大量高级数学函数来操作这些数组。
OneM2M(oneM2M): 机器对机器(M2M)通信和物联网(IoT)的全球标准化倡议,指定通用服务层架构。
开放创新(オープンイノベーション): 组织利用外部思想和内部思想来推进其技术或服务的范式,通常涉及与外部合作伙伴、开源项目和众包的协作。
OpenStack(OpenStack): 用于构建和管理云计算平台的开源软件工具套件,为私有云和公有云提供IaaS(基础设施即服务)功能。
OpenCV(OpenCV): 开源计算机视觉和机器学习软件库,广泛用于图像处理和计算机视觉应用,包括IoT中的视觉数据分析。
OSGi(开放服务网关倡议)(OSGI): 定义模块化服务平台的规范集,支持动态组件管理(安装、更新、删除),无需系统重启。
PaaS(平台即服务)(PaaS): 云计算服务模型,提供平台允许客户开发、运行和管理应用程序,而无需构建和维护通常与开发和启动应用程序相关的基础设施的复杂性。
PBL(基于问题的学习)(PBL): 以学生为中心的教学法,学生通过解决开放性问题的经验来学习某个主题。
PH传感器(PHセンサ): 用于测量溶液pH(酸性或碱性)的传感器,在各种应用中很重要,包括环境监测和化学过程。
光电二极管(フォトダイオード): 将光转换为电流的半导体器件,用于光传感器。
光电晶体管(フォトトランジスタ): 结合光电二极管和晶体管的半导体器件,比光电二极管对光具有更高的灵敏度。
物理安全(物理セキュリティ): 旨在保护物理资产和场所免受未经授权访问、损坏或盗窃的措施,包括物理屏障、监控和访问控制。
PicoChip(ピコチップ): 专为高性能、低功耗处理设计的集成电路类型,通常用于边缘计算和信号处理。
压电传感器(圧電センサ): 使用压电效应通过将压力、加速度、温度或力的变化转换为电荷来测量的传感器。
PLC(电力线通信)(PLC): 使用电力线传输数据的技术,在现有电气线路上实现网络通信,通常用于智能家居和工业环境。
PoC(概念验证)(PoC): 实现某种方法或想法以证明其可行性,或原理演示,用于验证概念或理论是否具有实际潜力。
轮询方法(ポーリング方式): IoT服务器或服务平台定期从IoT设备请求数据的数据收集方法。
私有云(プライベートクラウド): 专用于单个组织的云计算环境,提供增强的控制和安全性,无论是本地还是由第三方提供商托管。
协议转换(プロトコル変換): 见”解释’协议转换’的概念”。
原型制作(プロトタイピング): 创建系统或产品的初步版本(原型)以测试概念、收集反馈并在全面开发之前迭代设计的过程。
发布-订阅(Pub/Sub)模型(パブリッシュ・サブスクライブ方式): 消息模式,发送者(发布者)不直接向特定接收者(订阅者)发送消息,而是将发布的消息分类为类别,而不知道是否有订阅者。订阅者表达对一个或多个类别的兴趣并相应地接收消息。
PWM(脉宽调制)(PWM): 使用数字输出控制模拟电路的技术,广泛用于控制直流电机速度或LED亮度。
PyTorch(PyTorch): Facebook AI研究实验室开发的开源机器学习框架,以其在深度学习研究和开发中的灵活性和易用性而闻名。
Python(パイソン): 流行的高级、通用编程语言,由于其广泛的库和可读性,在数据科学、机器学习和IoT开发中广泛使用。
Q学习(Q学習): 强化学习算法,通过评估特定状态下动作的质量来帮助代理学习在环境中做出决策,旨在最大化累积奖励。
树莓派(ラズベリーパイ): 树莓派基金会开发的一系列小型单板计算机,由于其多功能性和可负担性,在IoT项目、教育和嵌入式系统中广泛使用。
RDB(关系数据库)(リレーショナルデータベース): 存储并提供对彼此相关的数据点的访问的数据库类型。数据组织成具有行和列的表。
强化学习(強化学習): 一种机器学习类型,代理通过在环境中采取行动来学习做出决策,以最大化累积奖励,通常用于机器人控制和自主系统。
关系数据库(リレーショナルデータベース): 见”RDB”。
远程控制(遠隔制御): 从远程位置控制IoT设备或系统的能力,通常通过网络连接。
复制数据类型(レプリカ型DB): 数据在多个服务器或位置复制以提高可用性、容错性和性能的数据库。
弹性(耐障害性): 系统从故障中恢复并保持功能的能力,即使面临中断或攻击。
RFID(射频识别)(RFID): 使用电磁场自动识别和跟踪附着在物体上的标签的技术。
RNN(循环神经网络)(再帰型ニューラルネットワーク): 通过维护内部记忆处理顺序数据的神经网络类型,适用于自然语言处理和时间序列分析等任务。
机器人(ロボット): 设计用于执行特定任务的自动化机器,通常由IoT系统控制,从工业机器人到家庭服务机器人。
RMSE(均方根误差)(二乗平均平方根誤差): 经常用于测量模型或估计器预测值与观察值之间差异的度量。
ROC曲线(ROC曲線): 图形图表,说明二进制分类器系统在其辨别阈值变化时的诊断能力,常用于评估机器学习模型。
RS232C(RS232C): 串行通信数据传输标准。
RS485(RS485): 串行通信标准,能够在更长距离和嘈杂环境中进行数据传输。
SaaS(软件即服务)(SaaS): 云计算服务模型,软件应用程序由供应商托管并通过互联网提供给客户。
采样频率(サンプリング周波数): 从连续信号中获取每单位时间样本数以制作离散信号,影响数据表示的准确性。
SD-WAN(软件定义广域网)(SD-WAN): 虚拟WAN架构,允许企业利用任何传输服务组合,包括MPLS、LTE和宽带互联网服务,安全地连接用户到应用程序。
安全启动(セキュアブート): 安全机制,确保在设备启动过程中只能加载受信任的软件(由批准的授权机构签名),防止恶意软件控制。
安全策略(セキュリティポリシー): 定义组织如何保护其信息资产的规则和指导方针集,概述可接受的使用、访问控制和事件响应程序。
自我认证(自己適合宣言): 产品供应商声明其产品符合某些技术标准或安全要求的过程,无需外部验证。
半导体传感器(半導体センサ): 使用半导体材料特性检测物理量(例如光、温度、压力)并将其转换为电信号的传感器。
传感器(センサ): 检测并响应来自物理环境的某种输入(例如光、热、运动、压力)并将其转换为其他电子设备可读信号的设备。
串行通信(シリアル通信): 数据传输方法,数据在单个通道上一次发送一位,通常用于微控制器和其他外围设备之间的通信。
SI单位(国际单位制)(SI単位): 国际测量单位系统,包括长度米、质量千克和时间秒。
Sigfox(シグフォックス): 为需要最小带宽和长电池寿命的IoT设备设计的低功耗广域网(LPWAN)连接解决方案。
智能工厂(スマート工場): 高度数字化和连接的制造设施,使用IoT、AI和自动化来优化生产过程、提高效率并实现实时决策。
智能电表(スマートメータ): 记录电能或水消耗并将该信息传达给供应商进行监控和计费的电子设备。
智能手机网关(スマートフォンゲートウェイ): 充当IoT网关的智能手机,利用其连接和处理能力从附近的IoT设备收集数据并将其中继到云。
Solana(ソラナ): 高性能区块链平台。(这似乎是一个异常术语,与提供文本中的IoT技术没有直接关系,但在词汇表中)。
溶剂萃取(溶媒抽出): 基于两种不混溶液体中的差异溶解度分离化合物的方法。(这也似乎是一个异常术语)。
SoS(系统之系统)(SoS): 独立、可操作系统的集合,集成以提供单个系统无法实现的新能力或性能。
空间智能系统(空間知能化システム): 使物体和机器人能够感知其物理环境并相应调整其行为的系统,通常用于家庭自动化和老年护理。
SPI(串行外围接口)(SPI): 用于短距离通信的同步串行通信接口规范,主要用于嵌入式系统。
标准化(標準化): 开发和实施技术标准的过程,这些是商定的协议、程序或规范,以确保产品和服务的互操作性、质量和一致性。
星型网络(スター型): 每个节点(设备)单独连接到中央集线器的网络拓扑,便于添加或删除设备,但创建单点故障。
统计分析(統計解析): 收集、分析、解释、呈现和组织数据以识别模式、关系和趋势的过程。
步进电机(ステッピングモータ): 无刷直流电机,将完整旋转分为若干相等步骤,允许精确位置控制。
流处理(ストリーミング処理): 见”批处理”。
应变传感器(ひずみセンサ): 测量物体变形或应变的传感器,通常用于称重传感器和压力传感器。
Stuxnet(スタックスネット): 恶意计算机蠕虫,因其对伊朗核计划的攻击而臭名昭著,突出了工业控制系统对网络攻击的脆弱性。
监督学习(教師あり学習): 见”机器学习”。
SVM(支持向量机)(SVM): 使用分类算法进行两组分类问题的监督机器学习模型,广泛用于模式识别。
TCP/IP(TCP/IP): 传输控制协议/互联网协议,互联网的基础通信协议集,广泛用于计算机网络中的数据传输。
远程办公(テレワーク): 远程工作,通常在家中,使用信息和通信技术。
温度传感器(温度センサ): 测量温度的设备,将热能转换为电信号,常用于各种IoT应用。
TensorFlow(テンソルフロー): Google开发的开源机器学习框架,广泛用于深度学习和神经网络开发。
瘦客户端(シンクライアント): 严重依赖服务器执行大部分处理的轻量级计算机。
时间序列数据(時系列データ): 按时间顺序索引的数据点,对于分析趋势、预测和检测随时间变化的异常至关重要。
TLS(传输层安全)(TLS): 旨在为计算机网络提供通信安全的加密协议,广泛用于安全Web浏览(HTTPS)。
主题(トピック): 在MQTT等发布-订阅消息模型中,作为主题或类别的字符串,消息发布到该主题,订阅者从中接收消息。
TransferJet(トランスファージェット): 近距离无线传输技术,用于在非常短距离内设备之间进行高速数据交换。
晶体管(トランジスタ): 用于放大或切换电子信号和电力的半导体器件。
树型网络(ツリー型): 结合总线和星型拓扑方面的网络拓扑,多个星型网络通过中央总线连接。
双向通信(双方向通信方式): 双方可以同时发送和接收信息的通信方法,实现交互控制和反馈。
超声波传感器(超音波センサ): 发射超声波并测量其反射回来所需时间的传感器,用于距离测量、物体检测和流量测量。
UART(通用异步接收器/发送器)(UART): 在并行和串行形式之间转换数据的硬件设备,常用于微控制器和其他设备之间的串行通信。
无监督学习(教師なし学習): 见”机器学习”。
UWB(超宽带)(UWB): 用于短程、高带宽通信的无线电技术,实现高精度定位和数据传输。
V2X(车联万物)(V2X): 允许车辆与其环境交换信息的通信系统,包括其他车辆(V2V)、基础设施(V2I)、行人(V2P)和网络(V2N)。
VAE(变分自编码器)(変分オートエンコーダ): 学习从输入数据到潜在空间的概率映射的生成模型,用于生成新数据样本。
WAN(广域网)(広域通信網): 延伸到大地理区域(如国家或大陆)的电信网络,通常连接多个局域网(LAN)。
瀑布模型(ウォーターフォール型開発): 传统的、线性软件开发方法,开发生命周期的每个阶段(例如需求、设计、实施、测试)必须在下一阶段开始之前完成。
可穿戴生物传感器(ウェアラブル生体センサ): 集成到可穿戴设备中的传感器,监测生理参数(例如心率、体温、加速度)用于健康和健身跟踪。
Web服务(Webサービス): 设计用于支持网络上可互操作的机器对机器交互的软件系统。
WebSocket(WebSocket): 在单个TCP连接上提供全双工通信通道的计算机通信协议,实现客户端和服务器之间的实时交互通信。
Wi-Fi(Wi-Fi): 允许设备使用无线电波连接到局域网(LAN)和互联网的无线网络技术。
Wi-SUN(Wi-SUN): 使用IEEE 802.15.4g标准的IoT无线通信标准,针对低功耗的广域通信进行优化,通常用于智能电表和家庭能源管理系统。
WiMAX(全球微波接入互操作性)(WiMAX): 基于IEEE 802.16标准的无线宽带通信标准系列,在各种模式下提供远程无线数据。
XML(可扩展标记语言)(XML): 定义一套规则的标记语言,用于以人类可读和机器可读的格式编码文档,通常用于数据交换。
X射线(X線): 电磁辐射的一种形式,用于各种成像技术。(这也似乎是一个异常术语)。
Z-Wave(Z-Wave): 主要用于家庭自动化的无线通信协议,为智能家居设备提供网状网络。
零信任(ゼロトラスト): 见”零信任”。
ZigBee(ZigBee): 基于IEEE 802.15.4的低成本、低功耗无线网状网络标准,通常用于家庭自动化、智能照明和工业应用。
IoT技術学習ガイド
I. クイズ(10問の短答問題)
1. IoTシステムにおけるIoTゲートウェイの主な役割は何ですか?特にデータフローと処理場所に関して。
IoTゲートウェイはIoTデバイスからデータを収集し、予備的処理とフィルタリングを実行します。これらはIoTデバイスとIoTサーバー/クラウド間の通信を媒介する重要な役割を担い、データ送信量と遅延を削減するためにエッジコンピューティングを行うことが多いです。
2. IoTと製造業の文脈で「データ駆動システム」(CPS:サイバーフィジカルシステム)の核心概念を説明してください。
データ駆動システム、特にサイバーフィジカルシステム(CPS)は、センサーとアクチュエーターを通じて物理世界からデータを収集し、サイバー世界でそれを分析することで、物理空間とサイバー空間を統合します。この分析された情報は物理世界にフィードバックされ、新しい価値を創造したり操作を最適化したりします。例えば、「インダストリー4.0」では生産シミュレーションにデジタルツインを活用します。
3. IoTデータ分析の文脈で「データ水増し」の目的は何ですか?
データ水増しは、十分なデータが容易に利用できない場合、機械学習、特に深層学習のトレーニングデータ量を増やすために使用されます。既存のデータを変換(例:画像のリサイズ、回転、ノイズ追加)して新しい多様なサンプルを作成し、分析モデルの堅牢性と精度を向上させます。
4. IoTデータ処理におけるバッチ処理とストリーミング処理の主な違いを説明してください。
バッチ処理は一定期間にわたって大量のデータを収集・保存し、一度に処理する方法で、非リアルタイム分析に適しています。一方、ストリーミング処理はデータが到着時に処理し、準リアルタイムの洞察を提供し、即座の応答を可能にするため、低遅延が要求されるアプリケーションには重要です。
5. データ処理をクラウドコンピューティングだけに依存する場合と比較して、IoTシステムでエッジコンピューティングを使用する主な利点は何ですか?
エッジコンピューティングは、データ生成源により近い場所でデータを処理し、遅延とネットワーク帯域幅消費を削減します。これは自動運転やロボット制御などのリアルタイムアプリケーションに特に有益で、ローカルデータに基づく即座の意思決定が重要です。
6. IoTゲートウェイ内の「プロトコル変換」の概念とその必要性を説明してください。
プロトコル変換により、様々な通信プロトコルを使用する異なるIoTデバイスとネットワークが相互に通信し、IoTサーバー/クラウドと通信できるようになります。IoTゲートウェイは仲介者として機能し、これらの異なるプロトコル間で変換を行い、IoTシステム全体でのシームレスなデータ交換を確保します。
7. IoTデバイスにおけるMEMS(マイクロエレクトロメカニカルシステム)の主な機能は何ですか?
MEMSは機械的および電気的コンポーネントを組み合わせた小型統合デバイスで、IoTデバイスでセンサーやアクチュエーターとして使用されることが多いです。小型化と統合に重要で、スマートフォンの圧力センサーや加速度計などのコンパクトで低消費電力のIoTデバイスの開発を可能にします。
8. テキストで言及されている機械学習の2つの主要なアプローチを説明してください:教師あり学習と教師なし学習。
教師あり学習は、ラベル付きデータ(正しい出力/ターゲットデータと対になった入力データ)を使用してマッピング関数を学習するモデルをトレーニングし、分類や回帰などのタスクに使用されます。対照的に、教師なし学習は、ラベルなしデータを使用して隠れたパターンや構造を見つけ、クラスタリングや異常検知などに使用されます。
9. IoTエリアネットワークで「メッシュ」ネットワークトポロジーを使用する主な利点は何ですか?
メッシュネットワークは、ノード間でデータが複数の経路を通って移動できるため、高い信頼性と耐障害性を提供します。1つの経路が失敗した場合、代替ルートを使用できます。この冗長性により、より広いカバレッジとより堅牢な通信も可能になりますが、ネットワークの複雑性と消費電力が増加する可能性があります。
10. IoTセキュリティの文脈で「ゼロトラスト」とは何であり、なぜ重要性が増しているのですか?
ゼロトラストは、ネットワークの内外を問わず、どのユーザーやデバイスもデフォルトで信頼されるべきではないという前提に立つセキュリティモデルです。代わりに、すべてのアクセス試行がリソースへのアクセスを許可される前に検証、認証、承認されます。このアプローチは、接続されるデバイスの数と多様性、および新しい攻撃ベクターの可能性により、IoTにおいて重要性が増しています。
II. クイズ解答要点
1. IoTゲートウェイの役割: IoTゲートウェイはIoTデバイスからのデータを収集し、初期処理(フィルタリング、タイミング調整)を行います。IoTデバイスとIoTサーバー/クラウド間の橋渡しとして機能し、データソースに近い場所でデータを処理することでエッジコンピューティングを可能にし、遅延とネットワーク負荷の最小化に重要です。
2. データ駆動システム(CPS): CPSは物理とサイバー領域を統合します。物理センサーからのデータがサイバー空間で分析され、得られた洞察が物理アクチュエーターを制御するためにフィードバックされます。これにより継続的なループが作成され、最適化と価値創造が可能になります。例えば「インダストリー4.0」では、デジタルツインと呼ばれる仮想表現を通じて製造効率を向上させます。
3. データ水増し: この技術は、データセットを人工的に拡張することでデータ不足に対処します。既存のデータを修正(例:回転や拡大縮小などの画像変換、センサーデータへのノイズ追加)して新しい多様なサンプルを生成します。これにより、過学習を防ぎ一般化を改善することで、より堅牢な機械学習モデル、特に深層学習モデルのトレーニングに役立ちます。
4. バッチ処理 vs ストリーミング処理: バッチ処理は一定期間に蓄積されたデータを扱い、即座の結果が重要でない非リアルタイム分析タスクに適しています。対照的に、ストリーミング処理はデータが到着時に連続的に処理し、リアルタイムの洞察を提供し、即座の反応を可能にするため、時間に敏感なIoTアプリケーションに不可欠です。
5. エッジコンピューティングの利点: エッジコンピューティングは、データソースにより近い場所で計算を実行することで、中央集権的なクラウド処理への依存を減らします。これによりネットワーク遅延が大幅に減少し、帯域幅使用量が削減され、リアルタイム応答能力が向上するため、即座の判断が必要なアプリケーションや接続が限定された環境で動作するアプリケーションに理想的です。
6. IoTゲートウェイでのプロトコル変換: IoTゲートウェイは、異なる通信標準(例:Bluetooth、ZigBee、Wi-Fi、セルラー)を使用するデバイスとネットワーク間の相互運用性を可能にするプロトコル変換を実行します。この変換機能により、多様なIoTデバイスからのデータが中央IoTサーバーやクラウドによって理解・処理され、一貫したシステムが促進されます。
7. MEMS機能: MEMS(マイクロエレクトロメカニカルシステム)は、マイクロスケールで機械的および電気的機能を統合する能力により、IoTデバイスにとって基本的です。これらは一般的に小型化されたセンサー(例:圧力、加速度、ジャイロスコープ)やアクチュエーターとして機能し、現代のIoTガジェットのコンパクトサイズ、低消費電力、多機能能力に貢献します。
8. 教師あり学習 vs 教師なし学習: 教師あり学習は、各入力に対応する正しい出力を持つラベル付きデータセットでモデルをトレーニングし、マッピングを学習することで分類や回帰などのタスクを可能にします。しかし、教師なし学習は、ラベルなしデータを分析してデータ自体に内在するパターン、構造、グループ化を発見し、しばしばクラスタリングや異常検知に使用されます。
9. メッシュネットワークの利点: IoTにおけるメッシュネットワークトポロジーは、各デバイスが複数の他のデバイスに接続でき、データ伝送のための冗長経路を作成するため、強化された信頼性と堅牢性を提供します。この分散構造は耐障害性を改善し、ネットワークカバレッジを拡張し、負荷を分散することで増加したデータトラフィックを処理できます。
10. IoTセキュリティにおけるゼロトラスト: ゼロトラストは、ネットワーク境界に対する位置に関係なく、どのエンティティ(ユーザー、デバイス、アプリケーション)も本質的に信頼されないセキュリティモデルです。すべてのアクセス要求は厳密に認証・承認され、不正アクセスと攻撃者の水平移動のリスクを最小化します。これはIoTデプロイメントの分散的で多様な性質にとって重要です。
III. エッセイ形式問題(解答なし)
IoTの初期概念から現在の状態への進化について議論し、広範囲な採用と新しい価値の創造を可能にした主要な技術的進歩(例:処理能力、通信技術、AI統合)を強調してください。
IoTシステムアーキテクチャにおけるクラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの役割と利点を比較対照してください。一方のアプローチが他方より有益であったり、ハイブリッドアプローチが最適である特定のIoTアプリケーションの例を提供してください。
IoTの完全な可能性を実現する上でのデータ収集、処理、分析技術の重要性を分析してください。異なるデータ処理方法(例:バッチ、ストリーミング、CEP)とデータ分析技術(例:統計分析、機械学習、深層学習)が、価値ある洞察の抽出とデータ駆動型アクションの実現にどのように貢献するかを詳述してください。
IoTで使用される様々な無線通信技術(例:Bluetooth、Wi-SUN、LAN、5G)を検討し、その特性、典型的なアプリケーション、特定のIoTデプロイメントで一つを他より選択する際のトレードオフを概説してください。範囲、消費電力、データレート、ネットワークトポロジーなどの要因を考慮してください。
情報セキュリティはIoTシステムの開発と運用における重要な関心事です。IoTで普遍的な主要なセキュリティ脅威と脆弱性について議論し、これらのリスクを軽減し、IoTシステムの安全性と信頼性を確保するために実装できる様々な対策と技術(例:認証、暗号化、ファイアウォール、マルウェア保護、ゼロトラスト)を説明してください。
IV. 主要用語用語集
アクチュエータ(アクチュエータ): 電気信号を運動、光、熱などの物理的動作に変換するデバイス。IoTでは、センサーから受信したデータやシステムからのコマンドに基づいて物理デバイスを制御するために使用されます。
アジャイル開発(アジャイル型開発): 反復的開発サイクル、迅速なプロトタイピング、変化する要件への柔軟な適応を特徴とするソフトウェア開発方法論で、協調と継続的フィードバックを重視します。
Ambient(アンビエント): IoTデータの可視化と保存のためのWebサービスで、簡単なユーザー登録と無料使用を提供し、Pythonライブラリをサポートします。
アナログ-デジタル(A/D)変換(A/D変換): アナログ電気信号(多くのセンサーからの信号など)をコンピューターで処理できるデジタルデータに変換するプロセス。
Apache Hadoop(Apache Hadoop): コンピュータークラスター上での非常に大きなデータセットの分散ストレージと処理のためのオープンソースソフトウェアフレームワーク。ビッグデータのバッチ処理によく使用されます。
Arduino(アルドゥイーノ): 使いやすいハードウェアとソフトウェアに基づくオープンソースエレクトロニクスプラットフォームで、特にIoTにおけるインタラクティブオブジェクトとプロトタイプの構築に人気があります。
認証(認証): IoT環境でリソースへのアクセスを試みるユーザー、デバイス、またはシステムの身元を検証するプロセス。
オートエンコーダ(オートエンコーダ): 教師なし学習に使用される神経ネットワークの一種で、特にデータ圧縮や次元削減に使用されます。入力を再構成することを学習し、しばしば特徴抽出や異常検知に使用されます。
バッチ処理(バッチ処理): 大量のデータを収集し、通常は予定された間隔で連続的ではなく、単一の操作でまとめて処理するデータ処理方法。
ベイジアンネットワーク(ベイジアンネットワーク): 有向非環グラフを介して変数のセットとその条件付き依存関係を表現する確率的グラフィカルモデルで、不確実性下での推論と意思決定に使用されます。
BCP(事業継続計画)(BCP): 大きな混乱や災害の間と後に事業運営を継続できることを確保するように設計された計画で、データバックアップ、システム復旧、代替作業手配の戦略を含みます。
ビッグデータ(ビッグデータ): 計算的に分析してパターン、トレンド、関連性、特に人間の行動と相互作用に関するものを明らかにできる極めて大きなデータセット。
Bluetooth(ブルートゥース): 短距離で固定およびモバイルデバイス間でデータを交換するための短距離無線技術標準で、IoTのパーソナルエリアネットワークでよく見られます。
ブローカー(ブローカー): MQTTなどのメッセージングシステムで、パブリッシャーからメッセージを受信し、トピックに基づいて適切なサブスクライバーに配信する中央サーバー。
Caffe(カフェ): Berkeley Vision and Learning Centerによって開発された深層学習フレームワークで、画像認識タスクでの速度と効率で知られています。
キャリブレーション(キャリブレーション): センサーやデバイスの測定が既知の標準と正確で一貫性があることを確保するために調整するプロセス。
CCライセンス(Creative Commonsライセンス)(CCライセンス): 作成者が受益者や他の作成者のためにどの権利を保留し、どの権利を放棄するかを伝えることを可能にする公的著作権ライセンス。
CCD(電荷結合デバイス)(CCD): 光を電荷に変換する半導体デバイスで、デジタルカメラやその他の画像応用で画像センサーとして一般的に使用されます。
CEP(複合イベント処理)(CEP): 複雑なイベントに基づいて即座にアクションを取ることを可能にする、パターンや関係を特定するために複数のソースからのデータをリアルタイムで処理する技術。
分類(分類): トレーニングデータから学習したパターンに基づいて、データを事前定義されたクラスに分類する機械学習タスク。
クラウドコンピューティング(クラウドコンピューティング): サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーキング、ソフトウェア、分析、インテリジェンスを含むオンデマンドコンピューティングサービスをインターネット(「クラウド」)経由で提供するモデル。
CMOS(相補型金属酸化膜半導体)(CMOS): 画像センサーを含む集積回路で使用される半導体技術の一種で、低消費電力で知られています。
CoAP(制約アプリケーションプロトコル)(CoAP): IoTの制約ノードと制約ネットワークでの使用に特化したWeb転送プロトコルで、効率性と低オーバーヘッドのために設計されています。
コールドデータ(コールドデータ): 頻繁にアクセスまたは使用されないデータで、しばしばコスト効率の良い長期ストレージソリューションに保存されます。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)(畳み込みニューラルネットワーク): 主に視覚画像の分析に使用される深層学習ニューラルネットワークの一種で、画像認識と処理タスクで高い効果があります。
CPS(サイバーフィジカルシステム)(サイバーフィジカルシステム): 「データ駆動システム」を参照。
CSV(カンマ区切り値)(CSV): 表形式データを保存するための簡単なファイル形式で、ファイルの各行がデータレコードで、各レコードがカンマで区切られた1つ以上のフィールドで構成されます。
データ水増し(データ水増し): 「水増し」を参照。
データクレンジング(データクレンジング): データセットから不正確、不完全、または無関係なデータを特定し、修正または削除するプロセス。
データ前処理(データ前処理): 生データを分析に適したクリーンで整理された形式に変換するために取られるステップで、しばしばクレンジング、変換、正規化を含みます。
データ変換・統合(データ変換・統合): データを一つの形式や構造から別のものに変換し、異なるソースからのデータを統一されたビューに結合するプロセス。
深層学習(深層学習): 多層ニューラルネットワーク(深層ニューラルネットワーク)を使用して大量のデータから複雑なパターンを学習する機械学習のサブセットで、しばしば画像と音声認識のようなタスクで高い精度を達成します。
デジタル署名(デジタル署名): デジタルメッセージや文書の真正性と完全性を確認するために使用される暗号技術で、送信者が主張する身元であり、メッセージが変更されていないことを確保します。
デジタルトランスフォーメーション(DX)(デジタルトランスフォーメーション): 変化するビジネスと市場要件を満たすために、ビジネスプロセス、文化、顧客体験を変革するデジタル技術を採用するプロセス。
説明可能性(説明可能性): AIと機械学習において、モデルがどのように特定の予測や決定に到達したかを説明する能力で、特に敏感なアプリケーションでの信頼と説明責任にとって重要です。
分散ファイルシステム(HDFS)(分散ファイルシステム): 複数のマシンにわたって非常に大きなファイルを保存するように設計された分散、スケーラブル、ポータブルファイルシステムで、Hadoopエコシステムの一部です。
DMZ(非武装地帯)(閉域網): 通常インターネットである信頼できない大きなネットワークに組織の外部向けサービスを含み、公開する物理的または論理的サブネットワーク。
DNAセンサー(DNAセンサー): 特定のDNA配列を検出するバイオセンサーで、しばしば医学診断、環境監視、食品安全で使用されます。
DDoS攻撃(分散サービス拒否攻撃)(DDoS攻撃): 複数の侵害されたコンピューターシステムからのインターネットトラフィックの洪水で標的サーバー、サービス、またはネットワークの正常なトラフィックを圧倒する悪意ある試み。
ドローン(ドローン): 遠隔制御または自律飛行可能な無人航空機(UAV)で、IoTで監視、配送、データ収集などの様々なアプリケーションに使用されます。
Dust Networks(Dust Networks): 産業IoTアプリケーション向けの低電力無線メッシュネットワーキング技術を専門とする企業。
DX(デジタルトランスフォーメーション)(DX): 「デジタルトランスフォーメーション」を参照。
エッジAI(エッジAI): 中央集権的なクラウドではなく、エッジデバイス自体(例:センサー、カメラ、IoTゲートウェイ)で直接実行される人工知能処理で、リアルタイム意思決定と遅延削減を可能にします。
エッジコンピューティング(エッジコンピューティング): 計算とデータストレージをデータソースにより近づける分散コンピューティングパラダイムで、応答時間を改善し、帯域幅を節約します。
Edgecrossコンソーシアム(Edgecrossコンソーシアム): 製造業におけるエッジコンピューティングとITとOT(運用技術)の統合の促進に焦点を当てた日本のコンソーシアム。
心電計(ECG)(心電計): 心拍の電気活動を測定するテストで、心臓の健康を監視するためにウェアラブルバイオセンサーで使用されます。
EnOcean(エンオーシャン): 超低消費電力に焦点を当てた無線標準で、しばしばエネルギーハーベスティングを利用し、バッテリーレスIoTデバイスに適しています。
エネルギーハーベスティング(エネルギーハーベスティング): 環境源(例:太陽、熱、振動、電波)から少量のエネルギーを捕獲・保存して、IoTセンサーのような低電力電子デバイスに電力を供給するプロセス。
EPFC(エッジプラットフォームコンソーシアム)(EPFC): サイバーと物理空間を接続するエッジプラットフォーム開発に焦点を当てたコンソーシアム。
イーサネット(イーサネット): ローカルエリアネットワーク(LAN)で一般的に使用される有線コンピューターネットワーキング技術のファミリー。
FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)(FPGA): 製造後に顧客または設計者が設定できるように設計された集積回路で、エッジでのAIを含む特定のコンピューティングタスクのための柔軟なハードウェアアクセラレーションとカスタムロジックを可能にします。
FTP(ファイル転送プロトコル)(FTP): コンピューターネットワーク上のクライアントとサーバー間でコンピューターファイルを転送するために使用される標準ネットワークプロトコル。
GAN(敵対的生成ネットワーク)(敵対的生成ネットワーク): 一つがデータを生成し、もう一つが実データと偽データを区別する2つのニューラルネットワークで構成される機械学習フレームワークのクラスで、画像作成のような生成AIに使用されます。
ゲートウェイ(ゲートウェイ): 異なるネットワークとプロトコルを接続するデバイスで、IoTデバイスとクラウド間の仲介として機能し、データ集約、プロトコル変換、ローカル処理などの機能を実行します。
生成AI(生成AI): 既存のデータから学習することで、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを作成できる人工知能の一種。
GPIO(汎用入出力)(GPIO): 集積回路上の汎用ピンで、その動作(入力または出力)を実行時にユーザーが制御できます。
GNSS(全球衛星測位システム)(GNSS): GPSを含む、自律的な地理空間測位を提供する衛星ナビゲーションシステムの総称。
Grad-CAM(Grad-CAM): 深層学習で、畳み込みニューラルネットワークの決定に最も関連する画像の部分を視覚化するために使用される技術で、画像認識モデルの解釈可能性を提供します。
グラフ型DB(グラフ型DB): ノード、エッジ、プロパティを使用してデータを表現・保存するためにグラフ構造を使用したセマンティッククエリ用のNoSQLデータベース。関係(例:ソーシャルネットワーク)に理想的です。
HBase(HBase): GoogleのBigtableをモデルにしたオープンソース、非関係型、分散データベースで、Hadoopエコシステムの一部であり、大規模データセットに適しています。
HDFS(Hadoop分散ファイルシステム)(HDFS): 「分散ファイルシステム」を参照。
HEMS(ホームエネルギー管理システム)(HEMS): 家庭のエネルギー消費を監視・管理し、様々な機器のエネルギー使用を最適化するシステム。
ヒストグラム(ヒストグラム): 数値データの分布のグラフィカル表現で、しばしば統計分析で使用されます。
ホットデータ(ホットデータ): 頻繁にアクセスされるまたは積極的に使用されるデータで、通常は迅速な検索のために高性能ストレージに保存されます。
HTTP(ハイパーテキスト転送プロトコル)(HTTP): World Wide Webのデータ通信の基盤で、Webサーバーとクライアント間の通信に使用されます。
ハイブリッドクラウド(ハイブリッドクラウド): オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドサービスの組み合わせを使用し、プラットフォーム間でオーケストレーションを行うクラウドコンピューティング環境。
IaaS(サービスとしてのインフラストラクチャ)(IaaS): プロバイダーがインターネット経由で仮想マシン、ストレージ、ネットワークなどの仮想化コンピューティングリソースを提供するクラウドコンピューティングサービスモデル。
I2C(集積回路間)(I2C): Philips Semiconductorsによって開発された2線式シリアル通信バスインターフェースで、マイクロコントローラー、EEPROM、A/Dコンバーター、I/Oインターフェースなどの低速デバイスを接続するために使用されます。
ICチップ認証(ICチップ認証): 集積回路チップを使用して身元を認証するスマートカードで、しばしば安全な取引やアクセス制御に使用されます。
IEEE802.11(IEEE802.11): 2.4、5、60 GHz周波数帯での無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)コンピューター通信を実装するためのメディアアクセス制御(MAC)と物理層(PHY)仕様のセット。
IEEE802.15.4(IEEE802.15.4): 低レート無線パーソナルエリアネットワーク(LR-WPAN)の物理層とメディアアクセス制御を指定する標準で、しばしばZigBeeとWi-SUNの基盤として使用されます。
IFTTT(イフトット): “If This Then That”、ユーザーが「アプレット」と呼ばれる単純な条件文のチェーンを作成して、IoTを含む様々なオンラインタスクを自動化し、異なるサービスとデバイスを接続できるWebベースのサービス。
画像センサー(画像センサー): 光学画像を電子信号に変換するデバイスで、CCDやCMOSセンサーなど、IoTで視覚監視と画像認識に使用されます。
インダストリー4.0(インダストリー4.0): 第4次産業革命で、製造業のデジタル化とサイバーフィジカルシステム、IoT、AIの統合を特徴とし、スマートファクトリーを創造します。
侵入検知システム(IDS)(侵入検知システム): 悪意ある活動やポリシー違反についてネットワークトラフィックやシステム活動を監視し、アラートを生成するセキュリティ技術。
IoTエリアネットワーク(IoTエリアネットワーク): 限定された地理的エリア内のIoTデバイス専用に設計されたネットワークで、通常は短距離無線通信技術を使用します。
IoTデバイス(IoTデバイス): インターネット経由で他のデバイスやシステムと接続・データ交換する目的で、センサー、ソフトウェア、その他の技術が埋め込まれた物理オブジェクト。
IoTゲートウェイ(IoTゲートウェイ): 「ゲートウェイ」を参照。
IoTプラットフォーム(IoTプラットフォーム): IoTデバイスの管理、データの収集・処理、アプリケーションの有効化のためのツールと機能を提供するクラウドベースまたはオンプレミスのサービス。
IoTサーバー(IoTサーバー): 通常はクラウドに存在するIoTシステムの中央コンポーネントで、IoTデバイスからのデータの受信、保存、分析、管理、および制御コマンドの発行を担当します。
IPA(独立行政法人情報処理推進機構)(IPA): IoTセキュリティガイドラインを含むITとサイバーセキュリティを推進する日本の政府関連組織。
ISMS(情報セキュリティマネジメントシステム)(情報セキュリティマネジメントシステム): ポリシー、プロセス、技術を含む、敏感な企業情報を安全に保つための体系的アプローチ。
ISMバンド(ISMバンド): 電気通信以外の工業、科学、医療目的での無線周波数(RF)エネルギーの使用のために国際的に予約された工業、科学、医療無線バンド。多くのIoTデバイスがこれらの免許不要バンドで動作します。
ISDN(総合デジタル通信網)(ISDN): 公衆交換電話網の従来回路を通じて音声、ビデオ、データ、その他のネットワークサービスの同時デジタル伝送のための通信標準のセット。
JSON(JavaScript Object Notation)(JSON): サーバーとWebアプリケーション間でのデータ送信によく使用される軽量データ交換フォーマットで、その簡潔性によりIoTでますます使用されています。
Julia(ジュリア): 技術計算のための高レベル、高性能、動的プログラミング言語で、データサイエンスと機械学習に適しています。
Keras(ケラス): Pythonで書かれたオープンソースニューラルネットワークライブラリで、深層ニューラルネットワークでの高速実験を可能にするように設計されています。
キーバリュー型(キーバリュー型): データをキーと値のペアのコレクションとして保存するシンプルなNoSQLデータベースモデルで、キーが対応する値の一意識別子として機能します。
LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)(LIME): 解釈可能なモデルでローカルに近似することで、任意の機械学習モデルの予測を説明する技術。
線形回帰(線形回帰): 観測データに線形方程式を当てはめることで、従属変数と1つ以上の独立変数間の関係をモデル化する統計手法。
LLM(大規模言語モデル)(LLM): 膨大な量のテキストデータで訓練された人工知能モデルの一種で、人間のような言語を理解・生成する能力があり、しばしば生成AIアプリケーションで使用されます。
ローカル5G(ローカル5G): 企業や地方自治体が特定のニーズに合わせて展開するプライベート5Gネットワークで、公共ネットワークと比較して高い信頼性、低遅延、強化されたセキュリティを提供します。
ロングポーリング方式(ロングポーリング方式): クライアントが新しいデータが利用可能になるかタイムアウトが発生するまでサーバーへの接続を開いたままにする通信技術で、従来のポーリングと比較してポーリング頻度を減らし、リアルタイム更新を改善します。
LoRaWAN(LoRaWAN): 地域、国、またはグローバルネットワークでのワイヤレスバッテリー動作Thingsを対象とした低電力広域ネットワーク(LPWAN)仕様で、低電力、長距離通信用に設計されています。
LPWA(低電力広域)(LPWA): 低電力、長距離通信用に設計された無線通信技術のクラスで、通常は少量のデータを頻繁でなく送信するIoTデバイス用です。
LTE(Long Term Evolution)(LTE): GSM/EDGEとUMTS/HSPAネットワーク技術に基づくモバイルデバイスとデータ端末の無線ブロードバンド通信標準で、しばしばIoT(例:LTE-M)に拡張されます。
LTE-M(LTE-M): LTEベースのLPWA技術の一種で、他のLPWA技術よりも高い帯域幅を必要とするIoTデバイス用に設計され、同時に低消費電力を維持します。
LwM2M(Lightweight M2M)(LwM2M): IoTデバイス用のデバイス管理プロトコルで、制約されたデバイスとネットワーク用に最適化され、デバイス管理とデータレポート機能を提供します。
機械学習(機械学習): 明示的にプログラムされることなく、統計技術を使用してコンピューターシステムがデータから「学習」できるようにする人工知能の分野で、予測、分類、パターン認識などのタスクを実行します。
Mahout(Mahout): スケーラブルな機械学習アルゴリズムの実装を提供するApacheオープンソースプロジェクトで、しばしばHadoopと組み合わせて使用されます。
MEC(マルチアクセス・エッジ・コンピューティング)(マルチアクセス・エッジ・コンピューティング): モバイル加入者とIoTデバイスにより近いネットワークのエッジでクラウドコンピューティング機能とITサービス環境を可能にするネットワークアーキテクチャ概念。
メディアンフィルタ(メディアンフィルタ): エッジを保持しながら画像や信号からノイズを除去するためにしばしば使用される非線形デジタルフィルタリング技術。
MEMS(マイクロエレクトロメカニカルシステム)(MEMS): 「MEMS」を参照。
メッシュ型(メッシュ型): 各ノード(デバイス)が複数の他のノードに直接接続するネットワークトポロジーで、データの冗長パスを作成し、信頼性とカバレッジを向上させます。
min-max正規化(min-max正規化): 最小値を引いて範囲(最大値-最小値)で割ることにより、特徴を固定範囲(通常0から1)に再スケールするデータ正規化技術。
MISO(MISO): 複数の入力と単一の出力を持つ通信モードで、アンテナ構成を指します。
Mixup(Mixup): 既存のサンプルペアとそのラベルを線形補間することで新しい訓練サンプルを作成する深層学習のデータ拡張技術。
MQTT(MQテレメトリ転送)(MQTT): 小型センサーとモバイルデバイス用の軽量メッセージングプロトコルで、高遅延または信頼性の低いネットワーク用に最適化され、IoTで広く使用されています。
MRAM(磁気抵抗メモリ)(磁気抵抗メモリ): 磁気状態を使用してデータを保存する不揮発性ランダムアクセスメモリ技術で、高速と耐久性を提供します。
MPU(マイクロプロセッサユニット)(MPU): 命令の実行とデータの処理を担当するコンピューターシステムの中央処理装置。IoTでは、デバイスやゲートウェイ上の主処理ユニットを指します。
MSE(平均二乗誤差)(平均二乗誤差): エラーまたは偏差の二乗の平均を測定するために使用される一般的な指標で、しばしば回帰モデルの精度を評価するために使用されます。
NB-IoT(ナローバンドIoT)(NB-IoT): 3GPPによって公開された低電力広域(LPWA)技術標準で、非常に低い消費電力を必要とし、狭い周波数帯で動作できるIoTデバイス用に設計されています。
ネットワーク・スライシング(ネットワーク・スライシング): 5Gのネットワークアーキテクチャ概念で、共有物理インフラストラクチャ上で複数の仮想ネットワークを実行でき、それぞれが特定のサービスやアプリケーション(例:高速、低遅延、大規模IoT)用に最適化されます。
ニューラルネットワーク(ニューラルネットワーク): 生物学的ニューラルネットワークの構造と機能にインスパイアされた計算モデルで、パターン認識と予測などのタスクの機械学習で使用されます。
NoSQL(NoSQL): 関係データベースで使用される表形式関係以外の手段でモデル化されたデータの保存と検索のメカニズムを提供する非関係データベースのクラス。ビッグデータとリアルタイムWebアプリケーションでしばしば使用されます。
Numpy(NumPy): Pythonでの科学計算のための基本パッケージで、大きな多次元配列と行列のサポートと、これらの配列を操作する大量の高レベル数学関数を提供します。
OneM2M(oneM2M): マシン間(M2M)通信とモノのインターネット(IoT)のグローバル標準化イニシアチブで、共通サービス層アーキテクチャを指定します。
オープンイノベーション(オープンイノベーション): 組織が外部アイデアと内部アイデアを活用して技術やサービスを進歩させるパラダイムで、しばしば外部パートナー、オープンソースプロジェクト、クラウドソーシングとの協力を含みます。
OpenStack(OpenStack): プライベートクラウドとパブリッククラウドにIaaS(サービスとしてのインフラストラクチャ)機能を提供する、クラウドコンピューティングプラットフォームを構築・管理するためのオープンソースソフトウェアツールスイート。
OpenCV(OpenCV): IoTでの視覚データ分析を含む、画像処理とコンピュータービジョンアプリケーションで広く使用されるオープンソースコンピュータービジョンと機械学習ソフトウェアライブラリ。
OSGi(オープンサービスゲートウェイイニシアチブ)(OSGI): システム再起動を必要とせずに動的コンポーネント管理(インストール、更新、削除)を可能にするモジュラーサービスプラットフォームを定義する仕様のセット。
PaaS(サービスとしてのプラットフォーム)(PaaS): 顧客がアプリケーションの開発と起動に通常関連するインフラストラクチャの構築と維持の複雑さなしに、アプリケーションを開発、実行、管理できるプラットフォームを提供するクラウドコンピューティングサービスモデル。
PBL(問題ベース学習)(PBL): 学生がオープンエンドな問題を解決する経験を通じて主題について学ぶ学生中心の教育法。
PHセンサー(PHセンサー): 溶液のpH(酸性度またはアルカリ性)を測定するセンサーで、環境監視と化学プロセスを含む様々なアプリケーションで重要です。
フォトダイオード(フォトダイオード): 光を電流に変換する半導体デバイスで、光センサーで使用されます。
フォトトランジスタ(フォトトランジスタ): フォトダイオードとトランジスタを組み合わせた半導体デバイスで、フォトダイオードよりも光に対する感度が高いです。
物理セキュリティ(物理セキュリティ): 物理バリア、監視、アクセス制御を含む、未承認のアクセス、損傷、盗難から物理資産と施設を保護するように設計された対策。
ピコチップ(ピコチップ): 高性能、低電力処理用に設計された集積回路の一種で、しばしばエッジコンピューティングと信号処理で使用されます。
圧電センサー(圧電センサー): 圧電効果を使用して、圧力、加速度、温度、力の変化を電荷に変換することで測定するセンサー。
PLC(電力線通信)(PLC): 電力線を使用してデータを送信する技術で、既存の電気配線でのネットワーク通信を可能にし、しばしばスマートホームと工業環境で使用されます。
PoC(概念実証)(PoC): その実現可能性を実証するための特定の方法やアイデアの実現、または原理の実証で、概念や理論が実用的な可能性を持つことを検証するために使用されます。
ポーリング方式(ポーリング方式): IoTサーバーまたはサービスプラットフォームがIoTデバイスから定期的にデータを要求するデータ収集方法。
プライベートクラウド(プライベートクラウド): 単一組織専用のクラウドコンピューティング環境で、オンプレミスまたは第三者プロバイダーによってホストされるかに関わらず、強化された制御とセキュリティを提供します。
プロトコル変換(プロトコル変換): 「’プロトコル変換‘の概念を説明する」を参照。
プロトタイピング(プロトタイピング): 本格的な開発前に概念をテストし、フィードバックを収集し、設計を反復するために、システムや製品の予備版(プロトタイプ)を作成するプロセス。
パブリッシュ・サブスクライブ方式(パブリッシュ・サブスクライブ方式): 送信者(パブリッシャー)が特定の受信者(サブスクライバー)に直接メッセージを送信せず、代わりに公開されたメッセージをクラスに分類し、サブスクライバーがいるかどうかを知らないメッセージングパターン。サブスクライバーは1つ以上のクラスに興味を表明し、それに応じてメッセージを受信します。
PWM(パルス幅変調)(PWM): デジタル出力を使用してアナログ回路を制御する技術で、DCモーターの速度やLEDの明るさを制御するために広く使用されます。
PyTorch(PyTorch): FacebookのAI研究所によって開発されたオープンソース機械学習フレームワークで、深層学習研究と開発での柔軟性と使いやすさで知られています。
Python(パイソン): 人気の高レベル、汎用プログラミング言語で、その豊富なライブラリと読みやすさのため、データサイエンス、機械学習、IoT開発で広く使用されています。
Q学習(Q学習): 環境での行動を通じて意思決定を学習するエージェントを支援する強化学習アルゴリズムで、特定の状態での行動の品質を評価し、累積報酬の最大化を目指します。
ラズベリーパイ(ラズベリーパイ): ラズベリーパイ財団によって開発された小型シングルボードコンピューターのシリーズで、その多様性と手頃な価格のため、IoTプロジェクト、教育、組み込みシステムで広く使用されています。
RDB(リレーショナルデータベース)(リレーショナルデータベース): 互いに関連するデータポイントを保存し、アクセスを提供するデータベースの一種。データは行と列を持つテーブルに整理されます。
強化学習(強化学習): エージェントが環境で行動を取ることで累積報酬を最大化するために意思決定を学習する機械学習の一種で、しばしばロボット制御と自律システムに使用されます。
リレーショナルデータベース(リレーショナルデータベース): 「RDB」を参照。
遠隔制御(遠隔制御): 通常はネットワーク接続を介して、遠隔地からIoTデバイスやシステムを制御する能力。
レプリカ型DB(レプリカ型DB): 可用性、耐障害性、パフォーマンスを向上させるために、複数のサーバーや場所でデータが複製されるデータベース。
耐障害性(耐障害性): 中断や攻撃に直面しても、障害から回復し機能を維持するシステムの能力。
RFID(無線周波数識別)(RFID): 電磁場を使用してオブジェクトに取り付けられたタグを自動的に識別・追跡する技術。
RNN(再帰型ニューラルネットワーク)(再帰型ニューラルネットワーク): 内部メモリを維持することで順次データを処理するニューラルネットワークの一種で、自然言語処理や時系列分析などのタスクに適しています。
ロボット(ロボット): 特定のタスクを実行するように設計された自動化マシンで、しばしばIoTシステムによって制御され、産業ロボットから家庭のサービスロボットまで様々です。
RMSE(二乗平均平方根誤差)(二乗平均平方根誤差): モデルや推定器によって予測された値と観測された値の間の差異を測定するために頻繁に使用される指標。
ROC曲線(ROC曲線): 識別閾値が変化するにつれて二進分類器システムの診断能力を示すグラフィカルプロットで、機械学習モデルの評価によく使用されます。
RS232C(RS232C): データのシリアル通信送信の標準。
RS485(RS485): より長い距離と騒音環境でのデータ送信を可能にするシリアル通信の標準。
SaaS(サービスとしてのソフトウェア)(SaaS): ソフトウェアアプリケーションがベンダーによってホストされ、インターネット経由で顧客に提供されるクラウドコンピューティングサービスモデル。
サンプリング周波数(サンプリング周波数): 離散信号を作成するために連続信号から取得される単位時間あたりのサンプル数で、データ表現の精度に影響します。
SD-WAN(ソフトウェア定義広域ネットワーク)(SD-WAN): 企業がMPLS、LTE、ブロードバンドインターネットサービスを含む任意の組み合わせの転送サービスを活用して、ユーザーをアプリケーションに安全に接続できる仮想WAN アーキテクチャ。
セキュアブート(セキュアブート): デバイスのブートプロセス中に、承認された権限によって署名された信頼できるソフトウェアのみがロードされることを確保し、悪意あるソフトウェアが制御を取ることを防ぐセキュリティメカニズム。
セキュリティポリシー(セキュリティポリシー): 組織がその情報資産をどのように保護するかを定義するルールとガイドラインのセットで、許可される使用、アクセス制御、インシデント対応手順を概説します。
自己適合宣言(自己適合宣言): 製品ベンダーが、外部検証なしに、自社製品が特定の技術標準やセキュリティ要件を満たすことを宣言するプロセス。
半導体センサー(半導体センサー): 半導体材料の特性を使用して物理量(例:光、温度、圧力)を検出し、電気信号に変換するセンサー。
センサー(センサー): 物理環境からの何らかの入力(例:光、熱、動き、圧力)を検出し、それに応答して他の電子デバイスで読み取れる信号に変換するデバイス。
シリアル通信(シリアル通信): 単一チャネルで一度に1ビットずつデータを送信するデータ送信方法で、しばしばマイクロコントローラーと他の周辺機器間の通信に使用されます。
SI単位(国際単位系)(SI単位): 長さのメートル、質量のキログラム、時間の秒を含む国際測定単位システム。
シグフォックス(シグフォックス): 最小限の帯域幅と長いバッテリー寿命を必要とするIoTデバイス用に設計された低電力広域ネットワーク(LPWAN)接続ソリューション。
スマート工場(スマート工場): IoT、AI、自動化を使用して生産プロセスを最適化し、効率を向上させ、リアルタイム意思決定を可能にする高度にデジタル化され接続された製造施設。
スマートメータ(スマートメータ): 電気エネルギーや水の消費を記録し、監視と請求のためにその情報を供給業者に伝達する電子デバイス。
スマートフォンゲートウェイ(スマートフォンゲートウェイ): IoTゲートウェイとして機能するスマートフォンで、その接続性と処理能力を活用して近くのIoTデバイスからデータを収集し、クラウドにリレーします。
ソラナ(ソラナ): 高性能ブロックチェーンプラットフォーム。(これは提供されたテキスト内のIoT技術と直接関係しない例外的な用語のようですが、用語集にあります)。
溶媒抽出(溶媒抽出): 2つの非混和性液体での異なる溶解度に基づいて化合物を分離するために使用される方法。(これも例外的な用語のようです)。
SoS(システム・オブ・システムズ)(SoS): 個々のシステムでは不可能な新しい能力や性能を提供するために統合された独立した運用システムのコレクション。
空間知能化システム(空間知能化システム): オブジェクトとロボットが物理的環境を知覚し、それに応じて行動を調整できるようにするシステムで、しばしば家庭自動化と高齢者ケアに使用されます。
SPI(シリアル周辺インターフェース)(SPI): 短距離通信、主に組み込みシステムで使用される同期シリアル通信インターフェース仕様。
標準化(標準化): 製品とサービスの相互運用性、品質、一貫性を確保するための合意されたプロトコル、手順、仕様である技術標準を開発・実装するプロセス。
スター型(スター型): 各ノード(デバイス)が中央ハブに個別に接続されるネットワークトポロジーで、デバイスの追加や削除は簡単ですが、単一障害点を作成します。
統計解析(統計解析): パターン、関係、トレンドを特定するためにデータを収集、分析、解釈、提示、整理するプロセス。
ステッピングモータ(ステッピングモータ): フル回転を多数の等しいステップに分割するブラシレスDC電気モーターで、精密な位置制御を可能にします。
ストリーミング処理(ストリーミング処理): 「バッチ処理」を参照。
ひずみセンサー(ひずみセンサー): オブジェクトの変形やひずみを測定するセンサーで、しばしばロードセルや圧力センサーで使用されます。
スタックスネット(スタックスネット): イランの核プログラムへの攻撃で悪名高い悪意あるコンピューターワームで、工業制御システムのサイバー攻撃に対する脆弱性を浮き彫りにしました。
教師あり学習(教師あり学習): 「機械学習」を参照。
SVM(サポートベクターマシン)(SVM): 2グループ分類問題に分類アルゴリズムを使用する教師あり機械学習モデルで、パターン認識に広く使用されます。
TCP/IP(TCP/IP): インターネットの基盤通信プロトコルセットである伝送制御プロトコル/インターネットプロトコルで、コンピューターネットワークでのデータ転送に広く使用されます。
テレワーク(テレワーク): 通常は自宅から、情報通信技術を使用してリモートで作業すること。
温度センサー(温度センサー): 温度を測定し、熱エネルギーを電気信号に変換するデバイスで、様々なIoTアプリケーションでよく使用されます。
テンソルフロー(テンソルフロー): Googleによって開発されたオープンソース機械学習フレームワークで、深層学習とニューラルネットワーク開発に広く使用されます。
シンクライアント(シンクライアント): 処理の大部分をサーバーに大きく依存する軽量コンピューター。
時系列データ(時系列データ): 時間順にインデックス付けされたデータポイントで、時間にわたるトレンドの分析、予測、異常検知にとって重要です。
TLS(トランスポート層セキュリティ)(TLS): コンピューターネットワークでの通信セキュリティを提供するように設計された暗号化プロトコルで、安全なWebブラウジング(HTTPS)に広く使用されます。
トピック(トピック): MQTTなどのパブリッシュ・サブスクライブメッセージングモデルで、メッセージが公開され、サブスクライバーがメッセージを受信する主題やカテゴリとして機能する文字列。
トランスファージェット(トランスファージェット): 非常に短い距離でのデバイス間の高速データ交換のための近接無線転送技術。
トランジスタ(トランジスタ): 電子信号と電力を増幅または切り替えるために使用される半導体デバイス。
ツリー型(ツリー型): バスとスター型トポロジーの側面を組み合わせたネットワークトポロジーで、複数のスターネットワークが中央バスを介して接続されます。
双方向通信方式(双方向通信方式): 両当事者が同時に情報を送受信できる通信方法で、対話型制御とフィードバックを可能にします。
超音波センサー(超音波センサー): 超音波を発し、それらが反射して戻ってくるのにかかる時間を測定するセンサーで、距離測定、オブジェクト検出、流量測定に使用されます。
UART(汎用非同期受信器/送信器)(UART): 並列と直列形式間でデータを変換するハードウェアデバイスで、マイクロコントローラーと他のデバイス間の直列通信によく使用されます。
教師なし学習(教師なし学習): 「機械学習」を参照。
UWB(超広帯域)(UWB): 短距離、高帯域幅通信のための無線技術で、高精度位置特定とデータ転送を可能にします。
V2X(Vehicle-to-Everything)(V2X): 車両がその環境と情報を交換することを可能にする通信システムで、他の車両(V2V)、インフラストラクチャ(V2I)、歩行者(V2P)、ネットワーク(V2N)を含みます。
VAE(変分オートエンコーダ)(変分オートエンコーダ): 入力データから潜在空間への確率的マッピングを学習する生成モデルで、新しいデータサンプルの生成に使用されます。
WAN(広域ネットワーク)(広域通信網): 国や大陸などの大きな地理的領域に拡張する電気通信ネットワークで、しばしば複数のローカルエリアネットワーク(LAN)を接続します。
ウォーターフォール型開発(ウォーターフォール型開発): 開発ライフサイクルの各段階(例:要件、設計、実装、テスト)が次の段階が始まる前に完了しなければならない従来の線形ソフトウェア開発方法論。
ウェアラブル生体センサー(ウェアラブル生体センサー): 健康とフィットネス追跡のために生理学的パラメーター(例:心拍数、体温、加速度)を監視するウェアラブルデバイスに統合されたセンサー。
Webサービス(Webサービス): ネットワーク上での相互運用可能なマシン間の相互作用をサポートするように設計されたソフトウェアシステム。
WebSocket(WebSocket): 単一のTCP接続で全二重通信チャネルを提供するコンピューター通信プロトコルで、クライアントとサーバー間のリアルタイム対話通信を可能にします。
Wi-Fi(Wi-Fi): デバイスが無線電波を使用してローカルエリアネットワーク(LAN)とインターネットに接続することを可能にする無線ネットワーキング技術。
Wi-SUN(Wi-SUN): IEEE 802.15.4g標準を使用するIoTの無線通信標準で、低電力消費での広域通信用に最適化され、しばしばスマートメーターと家庭エネルギー管理システムに使用されます。
WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)(WiMAX): IEEE 802.16標準に基づく無線ブロードバンド通信標準のファミリーで、様々なモードで長距離無線データを提供します。
XML(拡張可能マークアップ言語)(XML): 人間が読めて機械が読める形式で文書をエンコードするためのルールセットを定義するマークアップ言語で、しばしばデータ交換に使用されます。
X線(X線): 様々な画像技術で使用される電磁放射の一形態。(これも例外的な用語のようです)。
Z-Wave(Z-Wave): 主に家庭自動化に使用される無線通信プロトコルで、スマートホームデバイス用のメッシュネットワークを提供します。
ゼロトラスト(ゼロトラスト): 「ゼロトラスト」を参照。
ZigBee(ZigBee): IEEE 802.15.4に基づく低コスト、低電力、無線メッシュネットワーク標準で、しばしば家庭自動化、スマート照明、工業アプリケーションに使用されます。