Нечітка експертна система для пошуку оптимальних місць встановлення давачів для ІоТ-моніторингу лісового господарства
Анотація
Наведено підхід до розроблення нечіткої експертної системи для визначення оптимальних місць встановлення давачів в енергоефективних IoT-рішеннях на підставі технології Sigfox. Особливу увагу приділено використанню геоінформаційних технологій (ГІС) і супутникових знімків для аналізу просторових і техногенних факторів, що впливають на розташування сенсорної мережі. Запропоновано систему, яка враховує широкий спектр екологічних параметрів, серед яких: рівень забруднення повітря, концентрація промислових викидів, індекс рослинності NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index), температурні аномалії та близькість до потенційних джерел забруднення, таких як промислові підприємства, транспортні магістралі та сільськогосподарські угіддя. Основою експертної системи є нечітка база знань, яка дає змогу моделювати взаємозв'язки між техногенними та природними факторами, визначаючи ступінь доцільності встановлення давачів у конкретних локаціях. Алгоритм прийняття рішень базується на нечітких множинах і багатокритеріальному аналізі, що дає змогу враховувати як технічні характеристики давачів, так і особливості середовища, у якому вони працюватимуть. Це забезпечує підвищену гнучкість і адаптивність системи, навіть за умов значної невизначеності. Розроблено підхід, який дає змогу автоматизувати процес вибору точок встановлення давачів, що сприяє оптимізації витрат на розгортання та обслуговування мережі IoT. Експертну систему застосовано на прикладі інформаційної системи моніторингу стану лісових масивів, де ідентифіковано зони з підвищеним ризиком забруднення та за багатьма критеріями визначено оптимальні місця для встановлення давачів. Проведено дослідження, яке встановило, що інтеграція нечіткої логіки та ГІС дає змогу значно покращити ефективність екологічного моніторингу, забезпечуючи точніше визначення екологічно вразливих зон і мінімізуючи кількість необхідних давачів без втрати якості контролю. Запропонований підхід можна адаптувати до інших галузей, зокрема агропромислового комплексу, міських екологічних досліджень та моніторингу водних ресурсів. Використання такої експертної системи може сприяти зниженню операційних витрат, підвищенню надійності IoT-інфраструктури та покращенню екологічної ситуації у регіонах із підвищеним техногенним навантаженням.
Завантаження
Посилання
Abidin, Z., Maulana, E., Nurrohman, M. Y., Candra Wardana, F., & Warsito. (2022). Real Time Monitoring System of Drinking Water Quality Using Internet of Things. In: 2022 International Electronics Symposium (IES), Surabaya, Indonesia, 131–135. https://doi.org/10.1109/ies55876.2022.9888400
Adam, M. E., & Hamid, Y. A. A. (2022). A Two-Stage Assessment Approach for QoS in Internet of Things based on Fuzzy Logic. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 13(4), 214–229. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2022.0130480
Ahmed, A., Naeem, M., & Al-Dweik, A. (2021). Joint Optimization of Sensors Association and UAVs Placement in IoT Applications with Practical Network Constraints. IEEE Access, 1, 165–179. https://doi.org/10.1109/access.2021.3049360
Alhomyani, H., Fadel, M., Dimitriou, N., Bakhsh, H., & Aldabbagh, G. (2024). Modeling the Performance of a Multi-Hop LoRaWAN Linear Sensor Network for Energy-Efficient Pipeline Monitoring Systems. Applied Sciences, 14(20), 9375–9391. https://doi.org/10.3390/app14209391
Belson, B., Holdsworth, J., Xiang, W., & Philippa, B. (2019). A Survey of Asynchronous Programming Using Coroutines in the Internet of Things and Embedded Systems. ACM Transactions on Embedded Computing Systems, 18(3), 1–21. https://doi.org/10.1145/3319618
Cao, H., & Wachowicz, M. (2019). The design of an IoT-GIS platform for performing automated analytical tasks. Computers, Environment and Urban Systems, 74, 23–40. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.11.004
Carter, J., Chiclana, F., Khuman, A. S., & Chen, T. (2021). Fuzzy Logic. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66474-9
Coverage – Sigfox 0G Technology. Sigfox 0G Technology. URL: https://sigfox.com/coverage
Farrell, J. E. (2001). Efficient method for paired comparison. Journal of Electronic Imaging, 10(2), 388–394. https://doi.org/10.1117/1.1344187
Gomez, C., Veras, J. C., Vidal, R., Casals, L., & Paradells, J. (2019). A Sigfox Energy Consumption Model. Sensors, 19(3), 672–681. https://doi.org/10.3390/s19030681
Grané, M., Martínez, J. D., Arnaud, A., Puyol, R., & Miguez, M. (2024). A Sensor Network Using Sigfox for Temperature and Humidity Monitoring in the Livestock Industry. In: 2024 IEEE 15th Latin America Symposium on Circuits and Systems (LASCAS), Punta del Este, Uruguay, 2024, 1–6. https://doi.org/10.1109/lascas60203.2024.10506134
Hamouda, Y. E. M. (2024). Optimally Sensors Nodes Selection for Adaptive Heterogeneous Precision Agriculture using Wireless Sensor Networks based on Genetic Algorithm and Extended Kalman Filter. Physical Communication, 10279–102290. https://doi.org/10.1016/j.phycom.2024.102290
Hassani, S., & Dackermann, U. (2023). A Systematic Review of Optimization Algorithms for Structural Health Monitoring and Optimal Sensor Placement. Sensors, 23(6), 3280–3293. https://doi.org/10.3390/s23063293
Honcharenko, D. V., Mokin., V. B., & Protsenko., D. P. (2023). Building an information system for monitoring physical indicators based on the Internet of Things technology. Information technology and computer engineering, 57(2), 99–108. https://doi.org/10.31649/1999-9941-2023-57-2-99-108
Honcharenko, D., Mokin, V., Protsenko, D., Goraichev, G., & Varchyk, I. (2024). IoT system for measuring water status parameters based on Sigfox. Materials of the LIII Scientific and Technical Conference of VNTU. URL: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20077
IQAir – Air quality in the world. (n.d.). URL: https://www.iqair.com/world-air-quality
Kalogirou, S. (2002). Expert systems and GIS: an application of land suitability evaluation. Computers, Environment and Urban Systems, 26(2-3), 89–112. https://doi.org/10.1016/s0198-9715(01)00031-x
Kim, Y. H. (2024). Greedy selection of sensors with measurements under correlated noise. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2024(1), 28–35. https://doi.org/10.1186/s13634-024-01127-1
Lancheros-Cuesta, D., & Felipe-Vallejo, D. (2023). Interconnection of wireless sensors for IoT systems. In: 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). https://doi.org/10.23919/cisti58278.2023.10211838
Lee, I., & Lee, K. (2015). The Internet of Things (IoT): Applications, investments, and challenges for enterprises. Business Horizons, 58(4), 431–440. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2015.03.008
Lee, S.-y., Lee, I.-b., Yeo, U.-h., Kim, R.-w., & Kim, J.-g. (2019). Optimal sensor placement for monitoring and controlling greenhouse internal environments. Biosystems Engineering, 188, 190–206. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.10.005
Malik, M., Kothari, A., & Pandhare, R. (2024). Scalability Analysis of LoRa and Sigfox in Congested Environment and Calculation of Optimum Number of Nodes. Sensors, 24(20), 6660–6673. https://doi.org/10.3390/s24206673
Mekki, K., Bajic, E., Chaxel, F., & Meyer, F. (2019). A comparative study of LPWAN technologies for large-scale IoT deployment. ICT Express, 5(1), 1–7. https://doi.org/10.1016/j.icte.2017.12.005
Mendes, W. R., Araújo, F. M. U., Dutta, R., & Heeren, D. M. (2019). Fuzzy control system for variable rate irrigation using remote sensing. Expert Systems with Applications, 124, 13–24. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.01.043
Miah, S. J., & Genemo, H. (2016). A Design Science Research Methodology for Expert Systems Development. Australasian Journal of Information Systems, 20, 68–95. https://doi.org/10.3127/ajis.v20i0.1329
Mutanu, L., Gupta, K., & Gohil, J. (2022). Leveraging IoT solutions for enhanced health information exchange. Technology in Society, 68, 101465–101882. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101882
Odu, G. O. (2013). Review of Multi-criteria Optimization Methods – Theory and Applications. IOSR Journal of Engineering, 3(10), 01–14. https://doi.org/10.9790/3021-031020114
OneSoil. Free Farming App for Precision Agriculture. OneSoil. Free Farming App for Precision Agriculture. URL: https://sistema OneSoil.ai/ua
Osman, D. N., & Abbas, E. (2022). Performance Evaluation of LoRa and Sigfox LPWAN Technologies for IoT. Academic Journal of Research and Scientific Publishing, 4(38), 05–24. https://doi.org/10.52132/ajrsp.e.2022.38.1
Protsenko, D., Tsvigun, S., & Honcharenko, D. (2023). An information system for analyzing the coverage area of the Sigfox Internet of Things station for determining sensor locations is proposed. Materials of the 11th Scientific and Technical Conference of VNTU, 1–3. URL: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa2023/paper/view/18937
Rak, M., Salzillo, G., & Granata, D. (2022). ESSecA: An automated expert system for threat modelling and penetration testing for IoT ecosystems. Computers and Electrical Engineering, 99, 107710–107721. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.107721
Raza, U., Kulkarni, P., & Sooriyabandara, M. (2017). Low Power Wide Area Networks: An Overview. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 19(2), 855–873. https://doi.org/10.1109/comst.2017.2652320
Rothstein, A., Mokin, B., & Mityushkin, Y. (2001). Soft Computing: Pattern Identification with Fuzzy Knowledge Bases. UNIVERSUM-Vinnytsia. URL: https://www.researchgate.net/publication/301613133_Soft_Computing_identifikacia_zakonomernostej_necetkimi_bazami_znanij
Safari Bazargani, J., Sadeghi-Niaraki, A., & Choi, S.-M. (2021). A Survey of GIS and IoT Integration: Applications and Architecture. Applied Sciences, 11(21), 10353–10365. https://doi.org/10.3390/app112110365
Santamaria, A. F., Raimondo, P., De Rango, F., & Serianni, A. (2016). A two stages fuzzy logic approach for Internet of Things (IoT) wearable devices. 2016 IEEE 27th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC), Valencia, Spain, 1–6. https://doi.org/10.1109/pimrc.2016.7794563
Sharma, R. P., Ramesh, D., Pal, P., Tripathi, S., & Kumar, C. (2021). IoT enabled IEEE 802.15.4 WSN monitoring infrastructure driven Fuzzy-logic based Crop pest prediction. IEEE Internet of Things Journal, 1, 36–48. https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3094198
Sneha, V., & Nagarajan, M. (2020). Localization in Wireless Sensor Networks: A Review. Cybernetics and Information Technologies, 20(4), 3–26. https://doi.org/10.2478/cait-2020-0044
Tayyaba, S., Ashraf, M. W., Alquthami, T., Ahmad, Z., & Manzoor, S. (2020). Fuzzy-Based Approach Using IoT Devices for Smart Home to Assist Blind People for Navigation. Sensors, 20(13), 3658–3674. https://doi.org/10.3390/s20133674
Thomopoulos, V., Tolis, F., Blounas, T.-F., Tsipianitis, D., & Kavga, A. (2024). Application of Fuzzy logic and IoT in a small-scale Smart Greenhouse System. Smart Agricultural Technology, 8, 100425–100446. https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100446
Kaur, D. A., & Kaur, K. (2009). Fuzzy Expert Systems Based on Membership Functions and Fuzzy Rules. International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, Shanghai, China, 2009, pp. 513–517. https://doi.org/10.1109/AICI.2009.382
