In this paper, we present a role-ba

In this paper, we present a role-based adaptive knowledge exchange technique working on partial runtime models of highly dynamic systems. A partial runtime model reflects the partial view of an entity of such a system representing only a part of the system’s state. Our technique supports adaptation with respect to two dimensions: the runtime type of knowledge and conditions over the knowledge. Concretely, the contributions of this paper are:


(i) three strategies for knowledge exchange between collaborating subsystems with tradeoffs (cf. Section IV-A),
(ii) role-based runtime models to specify the partial views of the subsystems (cf. Section IV-B),
(iii) an illustration of the role-based adaptive knowledge exchange for the partial runtime views in ad-hoc collaborations (cf. Section IV-C).


The role-based knowledge exchange allows the collaborating subsystems to reduce the amount of knowledge they exchange. The overall technique faces a tradeoff between the likelihood of optimal decision making w.r.t. the individual goals and the associated cost, which both vary in terms of the amount of knowledge exchanged. By facilitating the exchange of the minimum pertinent knowledge, our technique helps to improve the overall CPS performance, energy and memory consumption, as well as reducing privacy threats whilst assuring good local decision making. We discuss two possible realizations of our approach through two different state-of-the-art technologies.


The remainder of the paper is organized as follows. Section II describes a motivating, running example. Section III outlines the concepts of [e-mail] and role-based modeling, which our technique is based on. Our approach to knowledge exchange in distributed partial runtime models is presented in Section IV. Section V discusses related work. To show the feasibility of our approach, two realizations of our approach are outlined in Section VI. Finally, Section VII draws conclusions.

결과 (한국어) 1:

이 문서에서 우리는 매우 동적 시스템의 부분 런타임 모델에는 역할 기반 적응형 지식 교환 기술 제시. 일부 런타임 모델 시스템의 상태에의 한 부분만 나타내는 이러한 시스템의 엔터티 부분 뷰를 반영 한다. 우리의 기술 지원 2 차원에 관하여 적응: 지식과 지식 상황의 런타임 형식. 구체적으로,이 종이의 기여는:(지식 교류와 장단점 (cf. 섹션 4-A), 협력 하위 시스템에 대 한 i) 세 가지 전략(ii) 역할 기반 런타임 모델 (cf. 섹션 4-B) 하위 시스템의 부분 뷰를 지정 하려면(특별 협력에 부분 런타임 뷰 (cf. 섹션 4-C)에 대 한 역할 기반 적응형 지식 교류의 그림 iii).역할 기반 지식 교류 교환 하는 지식의 양을 줄이기 위해 협력 하위 시스템 수 있습니다. 전반적인 기술 개별 목표와 관련 된 비용을 모두 교환 하는 지식의 금액 측면에서 다양 최적의 의사 결정 w.r.t.의 가능성 사이 거래를 직면 한다. 최소 관련 지식의 교류를 촉진 하 여 우리의 기술 좋은 로컬 의사 결정을 보장 하는 동안 개인 정보 보호 위협 감소 뿐만 아니라 전반적인 CPS 성능, 에너지 및 메모리 소비 개선에 도움이 됩니다. 우리는 두 개의 서로 다른 최신의 기술을 통해 우리의 접근 방법의 두 가지 가능한 현실화를 논의.종이의 나머지는 다음과 같이 구성 됩니다. 섹션 II 동기 부여, 실행 예제를 설명합니다. 섹션 III [e-mail] 및 우리의 기술 기반 역할 기반 모델링의 개념을 설명 합니다. 분산된 부분 런타임 모델에서 지식 교류에 우리의 접근 방법 섹션 IV에 제공 됩니다. 섹션 V 관련된 작업을 설명합니다. 우리의 접근 방법의 타당성을 보여, 우리의 접근 방법의 2 개의 현실화는 섹션 6에서 설명 되어 있습니다. 마지막으로, 섹션 VII 결론을 그립니다.

결과 (한국어) 2:

본 논문에서는, 우리는 매우 동적 인 시스템의 부분적인 실행 모델에서 작업하는 역할 기반 적응 형 지식 교환 기술을 제시한다. 부분적인 실행 모델은 시스템 상태의 일부를 나타내는 이와 같은 시스템의 엔티티의 부분도를 반영하고있다. 지식을 통해 지식과 조건의 실행시의 형태 : 우리의 기술은 두 가지 차원에 대한 적응을 지원합니다. 구체적으로, 본 논문의 공헌은 다음과 같습니다 (I) 트레이드 오프와 협력의 서브 시스템 간의 지식 교환 (참조, 섹션 IV-A)를위한 세 가지 전략, (II) 역할 기반 런타임 모델은 서브 시스템의 부분 뷰를 지정 (참조, 제 IV-B)는, (III) 임시 협력의 부분 런타임 조회수 (참조, 섹션 IV-C)에 대한 역할 기반 적응 지식 교환의 그림. 역할 기반 지식 교환은 공동 서브 시스템이 줄일 수 있습니다 그들이 교환하는 지식의 양. 전체적인 방법은 모두 기술의 양 측면에서 달라질 개별 목표와 관련된 비용, 교환 최적 의사 결정 WRT 가능성 간의 트레이드 오프에 직면 해있다. 최소 관련 기술의 교환을 용이하게함으로써, 우리의 기술은 전체적인 CPS 성능, 에너지 및 메모리 소비량을 개선 할뿐만 아니라, 로컬 좋은 의사 결정을 보장하는 동안 프라이버시 위협을 줄이는 것을 돕는다. 우리는 두 개의 서로 다른 최첨단 기술을 통해 우리의 접근 방식의 두 가지 실현을 논의한다. 본 논문은 다음과 같이 나머지 구성되어있다. 섹션 II는 예를 실행, 동기 부여에 대해 설명합니다. 제 III는 우리의 기술의 기반이되는 [e-mail] 및 역할 기반 모델링의 개념을 설명합니다. 분산 된 부분 런타임 모델에서 지식 교환에 대한 우리의 접근 방식은 제 4에 제시되어있다. 섹션 V는 관련 작업에 대해 설명합니다. 우리의 접근 방법의 가능성을 보여주기 위해, 우리의 접근 방식이 실현 절 VI에 설명되어 있습니다. 마지막으로, 제 VII는 결론을 그립니다.