Record #290924 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)275601549

Datenkompression für aktive Diagnose (DAKODIS)

Coordinator	Professor Dr. Markus Lohrey ; Professor Dr. Roman Obermaisser
Grant period	2015 - 2021
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)275601549

Note: Ziel der Online-Diagnose für offene eingebettete Systeme ist die Lokalisierung und gegebenenfalls die Behebung von Fehlern in offenen Systemen, in denen Komponenten dem System dynamisch beitreten bzw. es verlassen können, um sicherheitsrelevante Dienste zu erbringen. In Vorarbeiten wurde ein Ansatz zur Online-Diagnose basierend auf Techniken des Semantic Webs vorgestellt. Hierbei werden lokal neue Diagnoseinformationen mittels SPARQL-Anfragen aus Sensordaten, Statusinformationen oder bereits abgeleiteten Diagnoseinformationen inferiert und in lokalen Echtzeitdatenbanken verteilt gespeichert. Hierbei werden große Datenmengen gespeichert und zwischen den Komponenten des Systems kommuniziert, wobei die vorhandenen Kommunikationsbandbreiten in vielen Anwendungen limitiert sind. Hauptziel des Projekts ist die Effizienzsteigerung und die Reduktion des Overheads von Online-Diagnose für offene eingebettete Systeme mittels Datenkompression. Die spezifischen Charakteristika von Online-Diagnosesystemen, insbesondere eine große Zahl teils korrelierter Datenströme, aus denen dynamisch fortlaufende Zeitfenster für die Auswertung von Anfragen gespeichert werden müssen, verlangen die Entwicklung neuer Kompressionsverfahren bzw. die Adaption existierender Kompressoren. Der Einbau einer Kompressionskomponente in ein Online-Diagnosesystem bedarf überdies weiterer Anpassungen, insbesondere beim Inferenzprozess für Diagnoseinformationen sowie dem zeitgesteuerten Scheduling für den Inferenzprozess. Die für die Lösung dieser Probleme entwickelten Algorithmen sollen in einer prototypischen Implementierung umgesetzt werden und mittels verschiedener Anwendungsszenarien evaluiert werden.

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Record created 2023-01-31, last modified 2024-09-28

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