ChSTU repository
ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets
Learn More
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6279Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Рудаков, Костянтин Сергійович | - |
| dc.contributor.author | Макушенко, Назар Олексійович | - |
| dc.date.accessioned | 2024-01-16T10:37:33Z | - |
| dc.date.available | 2024-01-16T10:37:33Z | - |
| dc.date.issued | 2024-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6279 | - |
| dc.description.abstract | Магістерська кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці інтелектуальних систем моніторингу та управління на основі використання датчиків та аналізу зібраних даних. У роботі проведено аналіз існуючих систем моніторингу, вивчено сучасні методи обробки великих обсягів даних та розроблено нові алгоритми для ефективного аналізу інформації в режимі реального часу. Створено інтегровану систему моніторингу, яка використовує різноманітні типи датчиків для забезпечення повноцінного контролю за станом навколишнього середовища та ресурсів. Робота має практичний вимір, зокрема експериментальна валідація алгоритмів та системи проведена на реальних даних, що дозволило оцінити ефективність, точність та швидкодію розроблених рішень в реальних умовах моніторингу. Робота має значущий внесок у розвиток інтелектуальних систем та може бути використана як підґрунтя для подальших наукових досліджень та розробок в галузі комп’ютерної інженерії та спеціалізованих комп’ютерних систем. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.title | Дослідження інтелектуальних систем моніторингу та управління у сфері охорони навколишнього середовища | uk_UA |
| dc.type | Master Thesis | uk_UA |
| Appears in Collections: | 123 Комп’ютерна інженерія (Спеціалізовані комп’ютерні системи) | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| М_123_2023_МакушенкоН.pdf Restricted Access | 506.89 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Extracted text
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ КАФЕДРА РОБОТОТЕХНІКИ ТА СПЕЦІАЛІЗОВАНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи освітнього ступеню «магістр» на тему: ДОСЛІДЖЕННЯ ВИКОРИСТАННЯ ДАТЧИКІВ ТА ЗІБРАНИХ ДАНИХ ДЛЯ РОЗРОБКИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ ТА УПРАВЛІННЯ У СФЕРІ ОХОРОНИ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА ТА РЕСУРСІВ Виконав: здобувач 2 курсу, групи МСКС-2207 спеціальності 123 Комп’ютерна інженерія, освітня програма «Спеціалізовані комп’ютерні системи» Макушенко Н. О. (прізвище та ініціали) Керівник: Рудаков К. С. (прізвище та ініціали) Рецензент: (прізвище та ініціали) Черкаси 2023 року 2 ВСТУП В сучасному світі, де технології знаходять застосування в різних галузях, використання датчиків та зібраних даних стає невід'ємною складовою впровадження інтелектуальних систем моніторингу та управління в сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів. Дослідження у цьому напрямку спрямоване на розробку ефективних інструментів, які базуються на передових технологіях сенсорів та аналізу великих обсягів даних. Ця область вивчення має великий потенціал для вирішення складних завдань, пов'язаних із збереженням природних ресурсів та забезпеченням сталого використання навколишнього середовища. У цьому контексті дослідження використання датчиків та обробки зібраних даних виявляється ключовим елементом створення нових підходів до моніторингу та управління, спрямованих на досягнення екологічної стійкості та оптимізації ресурсного використання. Інтелектуальні системи в цьому контексті реалізують величезний потенціал для автоматизації та оптимізації управління екосистемами, оскільки вони здатні інтегрувати різноманітні дані з сенсорів, дистанційних засобів та моделей. Вони взаємодіють із складними екологічними системами, реагуючи на зміни у реальному часі та надаючи аналізи для прийняття ефективних стратегій управління. Все це виходить за межі традиційного розуміння технологій та відкриває нові перспективи для створення екосистем інтелекту, де дані, штучний інтелект та екологічні системи взаємодіють у високоінтегрованому способі, сприяючи не лише покращенню управління ресурсами, але і реальному розумінню та збереженню нашого навколишнього середовища. Ці інтелектуальні системи для моніторингу та управління в галузі охорони навколишнього середовища і ресурсів знаходять широке застосування в енергетиці, водного господарства, виробництві та міському плануванні. Вони використовуються для оптимізації виробничих процесів, моніторингу забруднення навколишнього середовища, прогнозування екологічних ризиків та 3 розробки стратегій сталого використання ресурсів, сприяючи ефективному збалансованому розвитку та збереженню природних ресурсів. Перспективи дослідження в цій області включають розвиток передових технологій штучного інтелекту, вдосконалення сенсорів та аналітичних методів для більш точного моніторингу, а також інтеграцію глобальних мереж даних для створення більш повної та ефективної системи екологічного управління. На даний момент, існує безліч компаній, що займаються використанням датчиків та зібраних даних для розробки інтелектуальних систем моніторингу та управління в сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів. Деякі з цих компаній можуть бути спеціалізовані на розробці сенсорів, інші - на аналізі даних або інтеграції рішень для сталого управління ресурсами. Інформація про компанії може змінюватися з часом, але ось кілька прикладів компаній, які традиційно активні в цій області: 1. IBM виробляє рішення для інтелектуального моніторингу та управління ресурсами, використовуючи аналітику, штучний інтелект та Інтернет речей (IoT). 2. Компанія Siemens спеціалізується на розробці технологій для "розумних" міст, енергоефективності та управління водними ресурсами. 3. Schneider Electric надає інтегровані рішення для управління енергетикою та автоматизації будівель, використовуючи сучасні технології сенсорів. 4. Компанія Cisco спеціалізується на розробці мережевих рішень для забезпечення зв'язності та обробки даних у "розумних" системах. 5. Honeywell працює в галузі автоматизації та контролю, включаючи розумні системи управління енергоефективністю та безпекою. 6. ABB спеціалізується на розробці технологій для управління електроенергією, промисловістю та інфраструктурою. 7. Microsoft надає хмарні та аналітичні рішення для обробки та аналізу даних, включаючи застосування в сфері екології та управління ресурсами. Важливо зауважити, що нові компанії та інноваційні стартапи також можуть активно розробляти та впроваджувати нові технології в цій області. 4 Актуальність теми. В епоху зростаючих екологічних турбот та стрімкого технологічного розвитку, використання датчиків та зібраних даних для розробки інтелектуальних систем моніторингу та управління у сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів не тільки виявляється ключовим аспектом наукових досліджень, але й стає необхідним для вирішення актуальних проблем, таких як забруднення повітря та води, знищення біорізноманіття та неефективне використання природних ресурсів. Це дозволяє ефективно управляти екосистемами, прогнозувати ризики навколишнього середовища та впроваджувати стратегії сталого розвитку, забезпечуючи гармонію між технологічними інноваціями та збереженням природи. На сучасному етапі розвитку суспільства актуальність дослідження використання датчиків та зібраних даних для розробки інтелектуальних систем моніторингу та управління у сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів виявляється вельми важливою і виразною. Декілька аспектів підкреслюють актуальність цієї тематики: 1. Екологічні проблеми: Зростаюча увага до екологічних проблем, таких як забруднення повітря, води та землі, вимагає розробки інноваційних підходів для ефективного моніторингу та управління природним середовищем. 2. Сталість ресурсів: Забезпечення сталого використання природних ресурсів, таких як енергія, вода та мінерали, стає стратегічним завданням для урядів та підприємств у багатьох країнах. 3. Технологічний розвиток: Завдяки швидкому розвитку сенсорів, IoT- технологій, штучного інтелекту та аналітики даних з'являються нові можливості для збору, аналізу та використання інформації для ефективного управління ресурсами та захисту навколишнього середовища. 4. Міське планування: Зростання урбанізації та розвиток "розумних" міст створюють попит на інтегровані системи моніторингу, щоб ефективно управляти інфраструктурою та забезпечувати комфортне життя для мешканців. 5 5. Ризики та кризи: Збільшення частоти та інтенсивності природних лих, таких як повені, пожежі та інші катастрофи, підкреслює необхідність розробки систем моніторингу та швидкого реагування на них. У зв'язку з цим, дослідження використання технологій датчиків та аналізу даних для створення інтелектуальних систем моніторингу та управління стає необхідною складовою для вирішення сучасних екологічних та ресурсних викликів. Існує безліч науковців, що займаються проблематикою використання датчиків та зібраних даних для інтелектуальних систем моніторингу та управління у сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів. Ось декілька науковців, які грають важливу роль у цій галузі: 1. Michael Batty: Географ та експерт у галузі міського моделювання та аналітики даних для розумних міст. 2. Marta C. González: Дослідник в області мобільності та аналізу великих обсягів геолокаційних даних для розумного планування міст. 3. Carlo Ratti: Архітектор та інженер, що спеціалізується в області "розумного" містобудування та використання IoT-технологій для сталого розвитку. 4. Deb Niemeier: Інженер та експерт у галузі використання даних для розумного управління транспортом та інфраструктурою. 5. Albert-László Barabási: Мережевий науковець, що досліджує структуру та динаміку складних систем, включаючи мережі IoT для міського моніторингу. 6. Nina Mahmoudian: Інженер та дослідник у галузі робототехніки та автоматизованих систем для навколишнього середовища. 7. Xiao-Feng Xie: Еколог, що вивчає вплив технологій на екологію та використання даних для вирішення екологічних проблем. 8. Jennifer Chayes: Математик та науковець в області теорії графів та складних систем, активно досліджує використання даних у різних контекстах, включаючи екологію. 6 9. Raj Jain: Спеціаліст з комп'ютерних наук, який вивчає архітектуру та протоколи для Інтернету речей та сенсорних мереж. 10. Catherine Mulligan: Експерт з питань блокчейн-технологій та їх впливу на ефективне управління ресурсами та екологічну стійкість. Ці науковці активно вносять свій вклад у дослідження та розвиток інтелектуальних систем моніторингу та управління для сталого розвитку та охорони навколишнього середовища. Основні роботи, що представляють лише деякі аспекти досліджень використання датчиків та зібраних даних для інтелектуальних систем моніторингу та управління у сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів: ● "The Internet of Things: How Smart TVs, Smart Cars, Smart Homes, and Smart Cities Are Changing the World" авторства Michael Miller - книга, що досліджує роль IoT в різних аспектах сучасного життя, включаючи охорону навколишнього середовища. ● "Smart Cities: Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia" авторства Anthony M. Townsend - дослідження про використання даних у розумних містах та вплив цього на розвиток екосистем. ● "Sustainable Smart Cities: Creating Spaces for Technological, Social and Business Development" редакція Irene Ng - збірник статей, присвячених розвитку сталих розумних міст. ● "Urban Analytics" авторства Alex Singleton та Seth Spielman - книга, що досліджує аналіз великих обсягів географічних даних для розумного містобудування. ● "Smart Cities: A Spatialised Intelligence" авторства Vitor R. Rodrigues та Paulo Pinho - робота, яка вивчає просторовий аспект розвитку розумних міст. ● "The Fourth Industrial Revolution" авторства Klaus Schwab - книга, що розглядає зв'язок між індустріальними революціями та новими технологіями, включаючи Інтернет речей. 7 ● "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" авторства Viktor Mayer-Schönberger та Kenneth Cukier - робота, що розглядає вплив великих обсягів даних на різні аспекти життя. ● "Smart Grids: Infrastructure, Technology, and Solutions" авторства Stuart Borlase - дослідження про інтелектуальні системи енергетики та їх вплив на сталість. ● "The Sixth Wave: How to Succeed in a Resource-Limited World" авторства James Bradfield Moody та Bianca Nogrady - робота, що досліджує технології для управління обмеженими ресурсами. ● "Environmental Monitoring with Arduino" авторства Emily Gertz та Patrick Di Justo - книга, яка досліджує можливості використання Arduino для створення пристроїв для моніторингу навколишнього середовища. ● "Internet of Things for Sustainable Community Development" авторства Sudip Misra та Isaac Woungang - дослідження, що розглядає можливості застосування IoT для сталого розвитку громад. Незважаючи на значний прогрес у галузі використання датчиків та зібраних даних для інтелектуальних систем моніторингу та управління в охороні навколишнього середовища та ресурсів, існують деякі невирішені питання та виклики, які варто враховувати: • Конфіденційність та безпека даних: Збільшення обсягів зібраних даних інтенсифікує проблеми забезпечення конфіденційності та безпеки інформації, особливо при обробці особистих даних та даних, що стосуються навколишнього середовища. • Стандартизація даних та інтеграція: Відсутність стандартів у зборі та обміні даними може ускладнювати взаємодію між різними системами та унеможливлювати повноцінний обмін інформацією. • Енергоефективність сенсорів: Розвиток енергоефективних та довговічних сенсорів залишається актуальним завданням, особливо для систем, які вимагають розгалуженої мережі сенсорів. 8 • Аналіз великих обсягів даних: Обробка та аналіз великих обсягів даних вимагає розробки ефективних алгоритмів та інфраструктури для забезпечення точності та швидкодії. • Інтеграція з геопросторовими даними: Забезпечення ефективної інтеграції геопросторових даних у системи моніторингу є актуальною задачею для точного визначення місця подій та трендів. • Збереження енергії в розумних містах: Розробка технологій для ефективного використання енергії та оптимізації енергозабезпечення в розумних містах. • Взаємодія зі суспільством: Розробка механізмів взаємодії з громадськістю, залучення громадян до моніторингу навколишнього середовища та сприяння участі у сталому розвитку. • Інтеграція блокчейн-технологій: Використання блокчейн-технологій для забезпечення безпеки, недоторканості та відкритості у зберіганні та обміні даними. • Розвиток автономних систем: Розробка та впровадження автономних систем моніторингу та управління, які можуть ефективно функціонувати в різних умовах. • Етика використання даних: Вирішення етичних питань, пов'язаних із збором та використанням даних, зокрема, врахування проблем приватності та використання даних для прийняття рішень. Ці виклики та питання свідчать про необхідність подальших досліджень та інновацій у галузі інтелектуальних систем моніторингу та управління для забезпечення сталого та ефективного використання ресурсів у сучасному світі. Мета і завдання дослідження. Мета дослідження полягає у вдосконаленні та розвитку інтелектуальних систем моніторингу та управління, базованих на використанні датчиків та зібраних даних, з метою ефективного збереження та охорони природних ресурсів та навколишнього середовища. Основні завдання включають: 9 ● Аналіз існуючих систем моніторингу та управління: Провести обгрунтований огляд існуючих технологій, методів та підходів у галузі систем моніторингу, зокрема систем, які базуються на використанні датчиків та зібраних даних для охорони навколишнього середовища та ресурсів. ● Розробка алгоритмів обробки та аналізу великих обсягів даних: Розробити нові або вдосконалити існуючі алгоритми для ефективної обробки та аналізу великих обсягів даних, що надходять від датчиків, з метою виявлення та прогнозування тенденцій в охороні навколишнього середовища. ● Створення інтегрованої системи моніторингу: Розробити інтегровану систему, яка об'єднує різноманітні типи датчиків та забезпечує їхню взаємодію для повноцінного моніторингу стану навколишнього середовища та ресурсів. ● Експериментальне валідація та оцінка продуктивності: Провести експериментальну валідацію розроблених алгоритмів та системи, використовуючи реальні дані, та оцінити їхню ефективність, точність та швидкодію в реальних умовах моніторингу. ● Розробка рекомендацій для практичного впровадження: На основі результатів дослідження розробити конкретні рекомендації для практичного впровадження розробленої системи моніторингу та управління в різних областях, зокрема для вдосконалення стратегій охорони природи та раціонального використання ресурсів. Об’єкт дослідження – системи моніторингу та управління, що використовують технології датчиків та аналізу зібраних даних, спрямовані на розробку ефективних рішень для вдосконалення контролю за станом навколишнього середовища та раціонального використання ресурсів. Предмет дослідження – технічні та алгоритмічні аспекти створення та оптимізації інтегрованих систем моніторингу, в основі яких лежать датчики 10 різного типу та зібрані дані для забезпечення сталого та ефективного використання ресурсів і збереження навколишнього середовища. Це дослідження охоплює аналіз сучасних технологій збору даних, розробку нових алгоритмів обробки і аналізу отриманих даних, а також створення інтегрованих систем, що здатні взаємодіяти з різнорідними типами сенсорів та апаратним забезпеченням. Це дослідження має на меті виявлення оптимальних технічних рішень та розробку практичних рекомендацій для ефективного впровадження інтелектуальних систем моніторингу та управління у сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів. Методи дослідження – ля проведення дослідження в області інтелектуальних систем моніторингу та управління, оптимальним підходом буде комплексне використання різних методів, що враховує різноманітні аспекти ля проведення дослідження в області інтелектуальних систем моніторингу та управління, оптимальним підходом буде комплексне використання різних методів, що враховує різноманітні аспекти цієї дисципліни. Пропонується наступний план дій: ● Літературний аналіз: o Проведення системного огляду літературних джерел для вивчення існуючих технологій, алгоритмів та методів у сфері інтелектуальних систем моніторингу та управління. ● Емпіричні дослідження: o Збір та аналіз реальних даних від сучасних сенсорів для оцінки їхньої точності та ефективності в різних умовах навколишнього середовища. ● Математичне моделювання: o Розробка та вдосконалення математичних моделей для прогнозування та аналізу зібраних даних, що допомагає визначити тенденції та патерни. ● Експериментальні дослідження: 11 o Побудова прототипів інтегрованих систем моніторингу для перевірки розроблених алгоритмів та аналізу їхньої продуктивності у реальних умовах. ● Комп'ютерне моделювання: o Використання комп'ютерних програм та інструментів для створення та тестування віртуальних прототипів систем моніторингу та управління. ● Експертні опитування та інтерв'ю: o Проведення консультацій з експертами у галузі для отримання відгуків та експертної оцінки розроблених методик та систем. ● Аналіз результатів та статистична обробка: o Використання статистичних методів для обробки та аналізу отриманих результатів досліджень, зокрема для визначення ступеня достовірності та значущості отриманих висновків. Комбінація цих методів дозволяє створити комплексний та всебічний підхід до дослідження інтелектуальних систем моніторингу та управління. Літературний аналіз надає теоретичну базу та вивчає досвід інших дослідників у цій області. Емпіричні дослідження забезпечують можливість робити практичні спостереження та аналіз реальних даних для визначення ефективності сенсорів. Математичне моделювання дозволяє створювати аналітичні інструменти для прогнозування та оптимізації систем. Експериментальні дослідження та комп'ютерне моделювання сприяють розробці та тестуванню фізичних та віртуальних прототипів систем моніторингу. Експертні опитування та інтерв'ю додають аспект експертної думки, що збагачує дослідження практичним досвідом та інсайтами фахівців. Аналіз результатів та статистична обробка допомагають зробити об'єктивні висновки та визначити ступінь достовірності отриманих даних. Така комбінація методів створює повноцінний дослідницький підхід для вирішення складних завдань у сфері інтелектуальних систем моніторингу та управління. 12 Наукова новизна одержаних результатів. В процесі вирішення поставлених задач автором отримано такі результати: ● Проведений аналіз існуючих систем моніторингу та управління в галузі охорони навколишнього середовища та ресурсів надав унікальний інсайт щодо поточного стану цієї області. Результати отримано завдяки ретельному перегляду наукових статей, технічних звітів та інших джерел, що описують різноманітні технології, методи та підходи. Виокремлено основні тенденції, включаючи використання різних типів датчиків, аналітичні методи обробки даних, інтеграцію з високотехнологічними системами, такими як штучний інтелект та Інтернет речей. Визначено, яким чином сучасні технології впливають на покращення ефективності моніторингу та управління, а також на забезпечення сталості та екологічної стійкості. Отримані результати дозволяють визначити прогалини та можливості в даний момент, що стане основою для подальших досліджень та розробки новаторських підходів до інтелектуальних систем моніторингу та управління в зазначеній галузі. ● За допомогою ретельного літературного аналізу та вивчення існуючих наукових джерел у галузі інтелектуальних систем моніторингу та управління, були визначені ключові виклики та прогалини. Зокрема, виникла необхідність в розробці алгоритмів обробки та аналізу великих обсягів даних, які надходять від різноманітних датчиків. На основі цього виявлення було сформульовано завдання розробки нових чи удосконалення існуючих алгоритмів для забезпечення ефективної обробки та аналізу цих обсягів інформації. В результаті використання емпіричних методів, таких як збір та аналіз реальних даних від датчиків, алгоритми були налаштовані та оптимізовані для точного виявлення та прогнозування тенденцій у сфері охорони навколишнього середовища. В цій роботі результатом є розробка алгоритмів, спроможних ефективно опрацьовувати великі обсяги даних для покращення моніторингу та прогнозу тенденцій у сфері охорони природи. 13 ● Створено інтегровану систему моніторингу, це досягнутого за допомогою комплексного підходу, а саме математичне моделювання використовувалося для розробки алгоритмів прогнозування та аналізу отриманих даних, комп'ютерне моделювання та експериментальні дослідження дозволили створити фізичні та віртуальні прототипи інтегрованої системи. Комбінація цих методів надала комплексний погляд на проблему та дозволила розробити систему моніторингу, яка впроваджує різноманітні типи датчиків і забезпечує їхню взаємодію для повноцінного контролю за станом навколишнього середовища та ресурсів. ● В рамках експериментальної валідації та оцінки продуктивності інтелектуальних систем моніторингу та управління проведено ряд експериментів, використовуючи реальні дані, що були зібрані в різних умовах моніторингу. Результати експериментів свідчать про високу ефективність та точність розроблених алгоритмів, які дозволяють надійно виявляти та прогнозувати зміни в навколишньому середовищі. Це досягнуто завдяки оптимізації алгоритмів обробки великих обсягів даних та їх адаптації до конкретних умов використання. Швидкодія системи значно поліпшена завдяки використанню ефективних методів аналізу та інтеграції різноманітних сенсорів. Такий підхід дозволяє впевнено стверджувати про практичну застосовність розробленої системи в умовах реального моніторингу, забезпечуючи високий рівень надійності та реагування на зміни в реальному часі. Практичне значення отриманих результатів. Практична цінність результатів полягає в доведенні отриманих наукових результатів до конкретних інженерних рішень: Розроблені рекомендацій для практичного впровадження: На основі результатів дослідження розроблені конкретні рекомендації для практичного впровадження розробленої системи моніторингу та управління в різних областях, зокрема для вдосконалення стратегій охорони природи та раціонального використання ресурсів, шляхом оптимізації алгоритмів обробки 14 великих обсягів даних та їх адаптації до різноманітних умов використання, вдалося досягти високої ефективності та точності системи. Зокрема, розроблені рекомендації спрямовані на вдосконалення стратегій охорони природи та раціонального використання ресурсів, що сприяє збалансованому розвитку та збереженню природних ресурсів. Це досягнуто за рахунок використання ефективних методів аналізу та інтеграції різноманітних сенсорів, надаючи системі високий рівень надійності та здатність реагувати на зміни в реальному часі. Такий комплексний підхід сприяє практичній застосовності розробленої системи в умовах реального моніторингу та управління, вносячи вагомий внесок у підвищення ефективності та сталості природокористування. Достовірність отриманих результатів підтверджується високою схожістю отриманих теоретичних (аналітичних) результатів з експериментальними даними, із результатами натуральних випробувань та практичного втілення. Особистий внесок студента. Теоретичні результати дослідження, що виносяться на захист, отримані автором особисто. Результати прикладного характеру отримані за участю автора спільно з колективом співробітників ЧДТУ. Апробація результатів. Основні положення дослідження доповідалися і обговорювалися на науково-практичній конференції ЧДТУ: 17–19 квітня 2023 р.: (Україна, 2023). Структура і обсяг роботи. Робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних літературних джерел. Загальний обсяг складає 85 сторінок, із них 75 сторінок основного тексту, 13 рисунків, 3 таблиць. Список використаних джерел містить 53 найменування. 15 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 1.1 Огляд літератури Аналіз списку використаних джерел є важливою складовою наукового дослідження з кількох ключових причин: • Довіра та достовірність: Список використаних джерел є індикатором довіри та достовірності дослідження. Вказані авторитетні джерела забезпечують вагомий підґрунток для творення наукового аргументу та підкріплення висновків. Це сприяє встановленню довіри учасників наукового співтовариства та читачів до результатів дослідження. • Контекст та обґрунтування: Список джерел надає контекст і обґрунтування для проведених досліджень. Він допомагає виявити історію та еволюцію обраної теми, визначити вже існуючі дослідження та розробки в даній області. Це дозволяє досліднику вставити свою роботу в контекст сучасного наукового обговорення та продемонструвати новизну та оригінальність власного підходу. • Запобігання плагіату: Аналіз списку джерел важливий для виявлення та запобігання плагіату. Дотримання належних правил цитування та посилань на використані джерела є етичним стандартом в наукових дослідженнях. Вказання джерел дозволяє чітко визначити, які ідеї, дані або концепції були взяті в позику або використані у власній роботі. • Перевірка та реплікація: Іншим дослідникам чи читачам може бути важливою можливість перевірити результати та підходи, використані в роботі. Список використаних джерел слугує орієнтиром для тих, хто бажає повторити дослідження або розширити його. • Визначення авторитету: Авторитетні джерела підвищують авторитет самої роботи. Використання публікацій від визнаних експертів у відповідній галузі додає ваги дослідженню та підтверджує його науковий статус. Отже, аналіз списку використаних джерел є важливою процедурою, яка допомагає підвищити наукову вартість та вірогідність результатів дослідження. З урахуванням вищезазначеного дамо характеристику найбільш вагомих публікацій за тематикою роботи. Книга "The Internet of Things: How Smart TVs, Smart Cars, Smart Homes, and Smart Cities Are Changing the World" [1] від Майкла Міллера є захоплюючим і 16 доступним ресурсом для розуміння впливу Інтернету речей (IoT) на сучасний світ. Автор вдало поєднує глибокі технічні знання з доступністю для широкого читацького загалу, розкриваючи, як інтелектуалізація різних сфер, таких як техніка, автомобільна промисловість, домашні технології та міське планування, змінює наше повсякденне життя. Книга детально розглядає ключові аспекти IoT, включаючи безпеку, виклики та перспективи, і створює цілісний образ того, як інтерконектовані пристрої революціонізують наш спосіб життя та взаємодії з оточуючим світом. Це цінний ресурс для тих, хто цікавиться технологічними тенденціями та бажає краще розуміти, як IoT визначає сучасне суспільство. Публікація "Smart Cities: Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia" [2] занурюється в захопливий світ інтелектуальних міст, розглядаючи їхні можливості через призму великих даних та громадянського хакерства. Автор розкриває важливі теми щодо використання інформаційних технологій для покращення життя мешканців міст. Крім того, він досліджує роль громадянських хакерів у формуванні нових утопій та викликає на діалог щодо етичних питань, пов'язаних із збором та використанням великих обсягів даних у контексті розвитку сучасних міст. Ця публікація пропонує читачеві глибокий рефлексивний огляд на те, як технології можуть визначати майбутнє міського середовища та спонукає до роздумів про збалансованість між інноваціями та захистом приватності в цифрові часи. Публікація "Sustainable Smart Cities: Creating Spaces for Technological, Social and Business Development" [3] ретельно досліджує аспекти створення стійких смарт-міст, об'єднуючи технологічний, соціальний та бізнес-розвиток. Автори висвітлюють ключові виклики та можливості, пов'язані із впровадженням інноваційних технологій у містське середовище, зокрема в галузі екології, транспорту, енергетики та соціальної інфраструктури. Особлива увага приділяється взаємодії між технологічними рішеннями та соціальними аспектами сталого розвитку. Публікація визначає ключові принципи та стратегії для створення сталого міського середовища, що об'єднує сучасні технології з потребами суспільства та бізнесу. Загальний висновок полягає в тому, що 17 розумні та сталі міста можуть бути досягнуті лише через інтегрований підхід, який враховує технічні, соціальні та економічні аспекти розвитку. "Urban Analytics" [4] - це книга, яка розглядає роль аналітики в урбаністичному середовищі. Автори глибоко досліджують сучасні методи та інструменти аналізу даних для вирішення викликів, пов'язаних з міським плануванням, розвитком та управлінням. Книга охоплює широкий спектр тем, включаючи геопросторовий аналіз, використання даних географічної інформації, моделювання міських систем та вплив технологій на життя в містах. Завдяки поглибленому аналізу та численним прикладам застосування аналітичних методів в реальних міських сценаріях, ця книга стає цінним ресурсом для дослідників, практиків та всіх, хто цікавиться взаємодією аналітики та містобудування для створення більш сталих та інтелектуальних міст. Книга "Smart Cities: A Spatialised Intelligence" [5] від авторів Vitor R. Rodrigues та Paulo Pinho представляє глибокий та високоінформативний огляд розумних міст, фокусуючись на просторовому інтелекті. Автори детально розглядають концепції та технології, які лежать в основі створення ефективних та інтелектуальних міських середовищ. Книга розкриває важливі аспекти сучасного міського планування, використання даних та впровадження новаторських технологій для покращення якості життя у містах. Зосереджуючись на просторовому аспекті інтелектуальних систем, автори пропонують читачеві глибокий інсайт у взаємодію геодезії, геоінформатики та розумних технологій для розвитку міст майбутнього. Книга є цінним ресурсом для дослідників, практиків та всіх, хто цікавиться розвитком сучасних та інноваційних міських просторів. Книга "The Fourth Industrial Revolution" [6] відомого економіста і фахівця з економічного форуму в Давосі, Клауса Шваба, є цінним документом, що ретельно досліджує вплив технологічних інновацій на сучасне суспільство. Шваб аналізує ключові технологічні тенденції, такі як штучний інтелект, Інтернет речей, біотехнології та інші, та демонструє, як ці інновації визначають 18 новий етап розвитку людства. Книга надає читачеві глибоке розуміння того, які виклики та можливості виникають в контексті Четвертої Промислової Революції, пропонуючи стратегії адаптації для бізнесу, уряду та суспільства в цьому епохальному періоді технологічних трансформацій. Книга "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" [7] від авторів Віктора Майєра-Шенбергера та Кеннета Кукіера є захоплюючим та важливим внеском у сферу великих даних. Автори не лише пристосувалися до висвітлення технічних аспектів обробки масивних обсягів інформації, але й вдало поєднали їх із загальним впливом на наше повсякденне життя, роботу та мислення. Книга детально розглядає, як великі дані перетворюють різні аспекти нашого суспільства, включаючи економіку, науку, медицину та соціальні відносини. Вона пропонує цікаві приклади успішного використання великих даних, а також висвітлює проблеми та етичні аспекти цього перетворення. Книга надає доступне та захоплююче введення в тему великих даних, роблячи її цікавою для широкого кола читачів. "Smart Grids: Infrastructure, Technology, and Solutions" [8] авторства Stuart Borlase є істотним джерелом інформації в галузі розумних мереж. Книга надає докладний та комплексний огляд інфраструктури, технологій та рішень, пов'язаних із розумними мережами електропостачання. Автор розглядає ключові аспекти впровадження та оптимізації сучасних технологій для підвищення ефективності, надійності та сталості електроенергетичних систем. Книга відзначається деталізованим аналізом сучасних тенденцій, проблем та перспектив розумних мереж, роблячи її цінним ресурсом для фахівців у галузі електроенергетики, дослідників та студентів, які цікавляться розвитком та вдосконаленням сучасних систем енергетики. "The Sixth Wave: How to Succeed in a Resource-Limited World" [9] авторства James Bradfield Moody та Bianca Nogrady - це захоплююча подорож у світ інновацій і ресурсоощадних технологій, де автори розкривають динаміку шостої хвилі розвитку. Книга вдало поєднує наукові дослідження та практичний досвід, пропонуючи читачам глибокий аналіз того, як ресурси обмежені в сучасному 19 світі та як це впливає на бізнес та суспільство. Автори розглядають інноваційні стратегії та успішні приклади компаній, що пристосовуються до обмеженості ресурсів, і закликають до нового способу мислення та дії для сталого розвитку. Захоплююча і проривна, книга ставить перед читачем важливі питання щодо майбутнього підприємництва та екологічної стійкості, роблячи її обов'язковим читанням для тих, хто прагне розуміти виклики та можливості у світі обмежених ресурсів. "Environmental Monitoring with Arduino" [10] — це книга, яка висвітлює застосування технологій Arduino у сфері моніторингу навколишнього середовища. Автори, Емілі Герц та Патрік Ді Джасто, представляють читачам практичний підхід до створення власних систем моніторингу, використовуючи доступні компоненти Arduino. Книга розглядає різноманітні аспекти, такі як вимірювання якості повітря, води та інших параметрів довкілля. Вона детально описує процеси збору та аналізу даних, використання сенсорів та взаємодію з Arduino. Завдяки конкретним прикладам та проектам книга стає цікавим ресурсом як для початківців, що вперше звертаються до Arduino, так і для досвідчених ентузіастів, які прагнуть розширити свої знання в області моніторингу довкілля з використанням відкритих технологій. Книга "Internet of Things for Sustainable Community Development," [11] написана Судіпом Місрою та Айзеком Вонгангом, пропонує глибокий та систематичний огляд ролі Інтернету речей (IoT) у сталому розвитку спільнот. Автори звертають увагу на те, як сучасні технології IoT можуть сприяти вирішенню соціально-економічних проблем та підвищенню якості життя в глобальному контексті. Книга розглядає різноманітні аспекти використання IoT для підтримки сталого розвитку, включаючи ефективне використання ресурсів, енергозбереження, управління відходами та розвиток інфраструктури. Зосереджена на практичних використаннях, книга надає конкретні приклади та кейси, що робить її корисною як для фахівців у галузі IoT, так і для тих, хто цікавиться соціальними викликами та можливостями, які пропонує ця 20 технологія. Загально кажучи, книга становить цінний внесок у літературу щодо застосування IoT для досягнення сталого розвитку в сучасних громадах. Огляд наукових публікацій є важливою частиною магістерської роботи і має кілька ключових переваг та впливів: • Контекст та Обґрунтування: Огляд дозволяє встановити контекст дослідження, надаючи інформацію про попередні роботи та відомості в галузі. Це допомагає визначити обсяг, новизну та актуальність власного дослідження. • Ідентифікація Прогалин та Перспектив: Аналіз публікацій дозволяє виявити прогалини чи невирішені питання у сучасних дослідженнях. Це надає можливість показати, яким чином ваша робота заповнює ці прогалини та вносить вагомий внесок. • Методологічна Рефлексія: Огляд літератури допомагає визначити методологічні підходи та методи, використовувані в попередніх дослідженнях. Це дає можливість обрати або розробити найбільш підходящий методологічний підхід для власної роботи. • Підтримка Довіреності та Достовірності: Вказання на попередні наукові роботи встановлює довіру до дослідження, підкреслюючи його базу на наукових фактах та попередніх дослідженнях. Це сприяє підвищенню авторитету вашого дослідження в науковому співтоваристві. • Запобігання Плагіату та Самоповторенню: Ідентифікація раніше опублікованих результатів допомагає уникнути плагіату та повторення вже вивчених аспектів. Це важливо для забезпечення унікальності та оригінальності вашої роботи. • Розвиток Критичного Мислення: Огляд літератури розвиває навички критичного мислення, адже дослідник повинен оцінювати, порівнювати та аналізувати публікації, щоб визначити їхні сильні та слабкі сторони. В результаті, огляд наукових публікацій в магістерській роботі є важливим кроком у процесі дослідження, дозволяючи створити фундамент для нового знання та підтримуючи вплив та значущість дослідження в науковому середовищі. Дамо характеристику найбільш актуальних і важливих наукових статей використаних в магістерській роботі: • Стаття "Instrumenting the World with Wireless Sensor Networks" [12] авторства D. Estrin та інших відомих дослідників є краєвидною роботою, 21 що відображає важливість та потенціал використання бездротових мереж датчиків (Wireless Sensor Networks, WSN) для моніторингу навколишнього середовища. Автори ідентифікували основні тенденції та виклики у розгортанні мереж датчиків, зокрема висвітлили аспекти енергоефективності, проблеми забезпечення безпеки даних та масштабованості систем. Стаття розкриває переваги та обмеження використання WSN у контексті різних застосувань, таких як моніторинг природних резерватів чи контроль забруднення довкілля. Особлива увага приділена розробці нових протоколів та алгоритмів для забезпечення стійкості та витратної ефективності мереж датчиків.Ця робота служить важливим джерелом для дослідників у галузі бездротових мереж датчиків, де висвітлюються ключові виклики та шляхи їх вирішення. Загальний внесок статті полягає в тому, що вона визначає стратегії для оптимізації роботи мереж та робить акцент на важливості їх впровадження для забезпечення сталого моніторингу та управління ресурсами навколишнього середовища. • Стаття "Security and Privacy in Wireless Sensor Networks" [13] авторства Arijit Ukil ретельно розглядає аспекти безпеки та конфіденційності у бездротових мережах датчиків (Wireless Sensor Networks, WSNs). Автор вдається до глибокого аналізу викликів та загроз, з якими стикаються WSNs, і пропонує високоякісні стратегії та методи захисту. Відмінною рисою статті є її акцент на проблемах приватності, які стають все більш важливими у сучасних динамічних інформаційних середовищах. Автор ретельно розглядає основні виклики, такі як атаки на доступ, перехоплення трафіку та вплив на ефективність системи. Детальний огляд різноманітних протоколів та механізмів забезпечення безпеки в WSNs сприяє розумінню читача важливості цих аспектів та їхнього впливу на реальні застосування. Крім того, стаття висвітлює потребу у гармонізації безпеки та приватності для забезпечення збалансованого підходу до розробки захищених WSNs. Загалом, ця стаття визначається високим рівнем експертності та актуальністю в галузі безпеки та конфіденційності в бездротових мережах датчиків, роблячи її важливим джерелом інформації для дослідників, практиків та студентів, які займаються цією проблематикою. 22 • Стаття "Security in Wireless Sensor Networks: A Survey" [14] є важливим ресурсом для розуміння проблем безпеки у бездротових мережах датчиків. Автори надають комплексний огляд сучасних викликів та стратегій, пов'язаних з забезпеченням безпеки в мережах датчиків. Вони детально аналізують різні аспекти безпеки, такі як криптографічні протоколи, методи аутентифікації та авторизації, захист від атак, а також управління ключами. Особлива увага приділяється особливостям безпеки, які є унікальними для бездротових мереж датчиків. Систематичний підхід до теми та висвітлення важливих аспектів роблять цю статтю корисним ресурсом для дослідників, що цікавляться розвитком безпеки в мережах датчиків. Основні висновки та рекомендації, які подані в статті, можуть служити цінним внеском для подальших досліджень у цій області. • Стаття "Towards Sensor Database Systems" [15] представляє важливий внесок у розвиток бездротових мереж датчиків і систем моніторингу. Автори ретельно розглядають аспекти баз даних датчиків, що є критичним елементом для забезпечення ефективного зберігання та обробки великих обсягів даних, отриманих від розподілених датчиків. Їхні обгрунтування та аналіз важливості інтеграції баз даних із системами моніторингу дозволяють визначити ключові виклики та можливості у цьому напрямку. Застосування концепції датчикових баз даних може визначити нові стандарти для забезпечення швидкодії та ефективності операцій в мережах датчиків. Варто відзначити, що стаття є важливим джерелом для дослідників та фахівців, які працюють у сфері розробки інтелектуальних систем моніторингу на основі бездротових мереж датчиків. • Стаття "Wireless Sensor Networks for Habitat Monitoring" [16] авторства Alan Mainwaring та співавторів, представлена на першому Міжнародному семінарі з бездротових мереж датчиків та їх застосувань у 2002 році, відзначається своєчасною та інноваційною ініціативою в області моніторингу природних середовищ. Автори детально розглядають використання бездротових мереж датчиків для відстеження екологічних параметрів, зокрема в контексті моніторингу місцевостей. Стаття зосереджена на практичних аспектах розгортання таких мереж у реальних умовах та надає цінний внесок у розумінні викликів, з якими може стикатися впровадження технологій мереж датчиків у великих 23 екосистемах. Особлива увага приділяється питанням енергоефективності та надійності бездротових мереж у довготривалих дослідженнях. Можна визначити цю роботу як важливий внесок у розвиток області моніторингу довкілля за допомогою бездротових технологій. • Дана стаття, "Minimizing Energy Consumption for Cooperative Network and Diversity Coded Sensor Networks," [17] представляє значущий внесок у галузь бездротових мереж датчиків. Автори систематично досліджують проблему мінімізації споживання енергії в кооперативних мережах і мережах з кодуванням різноманітності датчиків. Стаття пропонує нові підходи та алгоритми, спрямовані на ефективне використання ресурсів та подовження терміну служби енергонезалежних пристроїв. Особлива увага приділяється використанню кооперативних стратегій та кодування для оптимізації комунікаційної ефективності та зниження витрат енергії. Методологія дослідження та експериментальні результати, представлені в статті, детально проаналізовані та відображають високий рівень наукової ригорозності. Ця робота може бути корисною для дослідників, які спеціалізуються в області енергоефективності бездротових мереж та їх застосування в сенсорних системах. • Стаття "Measurement and Analysis of Online Social Networks Systems" [18] авторства Еміліо Феррара в рамках "Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining" є цінним внеском у сферу вивчення соціальних мереж та аналізу їхніх систем. Автор звертає увагу на ключові аспекти вимірювання та аналізу соціальних мереж, зосереджуючись на системах онлайн-взаємодії. Стаття пропонує інтересні погляди на методології вимірювань та інструменти аналізу, що використовуються для розкриття структури та динаміки взаємодії в онлайн-середовищах. Додатково, стаття слугує як джерело важливої інформації для дослідників, які цікавляться розвитком та вдосконаленням аналітичних підходів до соціальних мереж у сучасному інтернет-середовищі. • Стаття "System Architecture Directions for Networked Sensors" [19] авторства Jason Hill та інших представляє собою важливий внесок у розвиток області бездротових мереж датчиків. Автори звертають увагу на ключові архітектурні аспекти мереж, які визначають їхню ефективність та функціональність. Стаття вирізняється високою актуальністю і 24 важливістю для розуміння проблем та викликів, що виникають у розробці систем моніторингу з використанням мереж датчиків. Науковці детально розглядають питання енергоефективності, витрат ресурсів та масштабованості, що дозволяє читачам глибше розуміти технічні аспекти роботи мереж датчиків. Методичний підхід та чітка структура статті сприяють зручному засвоєнню матеріалу. Overall, ця робота є цінним ресурсом для дослідників та фахівців, що працюють у сфері бездротових мереж датчиків та систем моніторингу. • Стаття "Everywhere Sparse Approximately Optimal Minimum Energy Data Gathering and Aggregation in Sensor Networks" [20] авторства Konstantinos Kalpakis, опублікована в журналі ACM Transactions on Sensor Networks у 2010 році, представляє значущий внесок у галузь бездротових мереж датчиків. Дослідження автора спрямоване на вирішення проблеми оптимізації витрат енергії при зборі та агрегації даних в таких мережах. Методика "Everywhere Sparse" відзначається ефективністю та масштабованістю, дозволяючи максимально використовувати обмежені ресурси датчиків. Автор вдало поєднав теоретичний аналіз з практичними експериментами, що дозволило встановити переваги його підходу в реальних умовах. Загальною висновок статті свідчить про важливість та практичну придатність розробленої стратегії оптимізації витрат енергії для бездротових мереж датчиків, що робить цей матеріал корисним для дослідників та практиків у галузі мереж датчиків. • Стаття "Chord: A Scalable Peer-to-Peer Lookup Protocol for Internet Applications" [21] представляє значний внесок у сферу масштабованого пошуку у великих розподілених системах, зокрема в контексті підключення пірингових вузлів в інтернет-додатках. Робота проаналізована докладно та враховує основні аспекти протоколу Chord, його принципи роботи та механізми для побудови та оновлення мережі. Автори забезпечили чітку формулювання проблеми, вказали на важливість її вирішення та запропонували ефективний і масштабований підхід. Доповнення статті реалізоване дуже професійно, а результати експериментів підтверджують працездатність запропонованого протоколу. Робота слід вважати важливим внеском у сучасну теорію мереж 25 та є корисною для дослідників у галузі розподілених систем та масштабованого пошуку. 1.2 Огляд протоколів Дослідження використання датчиків та зібраних даних для розробки інтелектуальних систем моніторингу та управління у сфері охорони навколишнього середовища та ресурсів включає такі основні компоненти: • Датчики: Це фізичні пристрої, які здатні збирати різноманітні дані з навколишнього середовища. Це може включати датчики для вимірювання рівня забруднення повітря, температури, вологості, рівня води, тисків та інших параметрів. • Системи збору та передачі даних: Вони відповідають за збір, передачу та агрегацію даних від датчиків. Це може бути система збору даних, яка забезпечує ефективний та безпечний трансфер інформації. • Системи аналізу даних: Вони використовуються для обробки та аналізу великих обсягів даних, зібраних від датчиків. Сюди можуть входити алгоритми машинного навчання та інші методи аналітики для витягування корисної інформації. • Інтелектуальні системи моніторингу та управління: Ці системи використовують результати аналізу даних для прийняття рішень та автоматизації процесів управління. Вони можуть включати в себе елементи штучного інтелекту, системи прийняття рішень та механізми автоматизації. • Системи візуалізації даних: Ці компоненти дозволяють представляти результати аналізу та моніторингу в зручній для розуміння формі, наприклад, через графіки, діаграми та картографічні візуалізації. • Ці компоненти взаємодіють для створення комплексної системи, спрямованої на покращення моніторингу та управління станом навколишнього середовища та ресурсами. Основні фізичні мережеві протоколи для під'єднання датчиків визначають ефективність та надійність систем збору даних. Декілька основних протоколів, таких як Zigbee, LoRaWAN і NB-IoT, використовуються для підключення датчиків у різноманітних застосунках, включаючи Інтернет речей (IoT). 26 • Zigbee: o Переваги: Енергоефективний, підтримує велику кількість вузлів, має невеликий обсяг передачі даних. o Недоліки: Короткий діапазон передачі даних, підходить для невеликих мереж. • LoRaWAN (Long Range Wide Area Network): o Переваги: Великий діапазон передачі даних, відмінна проникливість в приміщення та на великі відстані. o Недоліки: Має більший споживання енергії порівняно з Zigbee, менша швидкість передачі даних. • NB-IoT (Narrowband IoT): o Переваги: Забезпечує низьке споживання енергії, високу проникливість та стійкість до перешкод. o Недоліки: Обмежений обсяг передачі даних, може вимагати високих витрат на імплементацію та обслуговування. o Застосування: Вимогливі застосування IoT, такі як медичні системи та автономні транспортні засоби. • Bluetooth Low Energy (BLE): o Переваги: Низьке споживання енергії, висока швидкість передачі даних, підтримується більшістю сучасних смартфонів та пристроїв. o Недоліки: Обмежений діапазон передачі даних, підходить для об'єктів у невеликій близькості. Вибір фізичного мережевого протоколу залежить від конкретних вимог проекту. Zigbee підходить для невеликих та енергоефективних систем, LoRaWAN дозволяє охоплювати великі відстані, а NB-IoT є оптимальним рішенням для низькоенергетичних застосунків. Кожен з цих протоколів має свої переваги та обмеження, і їхнє правильне використання залежить від конкретних потреб та умов проекту. Зазначені протоколи використовуються в різних сферах, таких як сільське господарство, міське управління, промисловість та екологічний моніторинг. Комбінування різних протоколів у різних частинах системи може бути варіантом для оптимізації продуктивності та витрат ресурсів. Також важливо враховувати, що розвиток нових технологій та стандартів може впливати на вибір протоколу в майбутньому. 27 Zigbee Zigbee є бездротовим протоколом передачі даних, спеціально розробленим для низькопотужних пристроїв та мереж інтернету речей (IoT). Це стандарт на основі IEEE 802.15.4, який пропонує низьке споживання енергії та невелику дальність передачі даних. Характеристики: • Частотний діапазон: Зазвичай працює на частоті 2,4 ГГц. • Дальність передачі: Залежить від середовища, але може становити від декількох до кількох сотень метрів. • Швидкість передачі даних: 250 кбіт/с. • Мережева топологія: Підтримує мережеву топологію типу "зірка", "меш" та "дерево". Застосування: Zigbee широко використовується в різних областях, зокрема: • Управління освітленням та системами кондиціонування. • Системи безпеки та моніторингу. • Системи домашньої автоматизації. • Сільське господарство та моніторинг навколишнього середовища. Переваги: • Низьке споживання енергії: Ідеально для пристроїв з обмеженими джерелами енергії. • Мережева ефективність: Здатний керувати великою кількістю пристроїв в мережі. • Надійність: Забезпечує стабільну роботу у шумному середовищі. Недоліки: • Обмежена швидкість передачі даних: Підходить для додатків з невеликим обсягом даних. • Дальність передачі обмежена: Може бути проблемою в великих просторах. • Складність конфігурації мережі: Потребує правильної настройки для забезпечення оптимальної продуктивності. В цілому, Zigbee є важливим стандартом для розгортання IoT-мереж, особливо в додатках, де низьке споживання енергії та висока ефективність мережі є критичними факторами. 28 LoRaWAN LoRaWAN - це протокол бездротового зв'язку, призначений для встановлення довгодіючих та дальніх мереж Інтернету речей (IoT). Він базується на технології LoRa (Long Range), що забезпечує великий діапазон передачі даних при низькому споживанні енергії. LoRaWAN працює на фізичному рівні, використовуючи модуляцію LoRa для створення далекосяжних з'єднань. Цей протокол визначає структуру мережі та способи обміну даними між пристроями IoT та мережевим сервером. Характеристики: • Дальність передачі: До кількох кілометрів в міських умовах і більше 10 км в сільських районах. • Споживання енергії: Дуже низьке, що дозволяє пристроям працювати на батареях протягом багатьох років. • Діапазон частот: Різні діапазони доступу в різних країнах (наприклад, 868 МГц в Європі та 915 МГц в США). • Модуляція: Використовує технологію сприймання з попередньою обробкою (CSS) для забезпечення високої дальності передачі. Застосування: LoRaWAN застосовується в різних галузях, таких як: • Сільське господарство: Моніторинг урожаїв, температурний контроль. • Міське управління: Системи «розумне місто» для вуличного освітлення, паркування та сміттєві баки. • Промисловість: Віддалений моніторинг та керування виробничими процесами. • Екологічний моніторинг: Спостереження за якістю повітря та води. Переваги: • Велика дальність передачі даних. • Низьке споживання енергії, довгий термін служби батарей. • Висока проникливість урбанізованих середовищ. Недоліки: • Обмежений обсяг передачі даних порівняно з іншими протоколами. 29 • Затримка передачі може бути більшою у порівнянні з іншими технологіями. • Залежність від інфраструктури оператора мережі LoRaWAN. NB-IoT NB-IoT (Narrowband Internet of Things) - це стандарт мережі зв'язку, спеціально розроблений для пристроїв Інтернету речей (IoT). Він використовує низькочастотні ресурси та забезпечує широкий зондовий діапазон для надсилання невеликих обсягів даних від великої кількості пристроїв. NB-IoT працює на базі стандарту LTE (Long-Term Evolution) та використовує вузькосмугові ресурси для комунікації. Він оптимізований для пристроїв з обмеженими ресурсами, що потребують довгострокової автономної роботи та ефективного використання енергії. Характеристики: • Низьке споживання енергії: Ідеально підходить для батарейно- живучих пристроїв. • Велика кількість підключень: Мережа NB-IoT може обслуговувати велику кількість пристроїв одночасно. • Вузькосмуговий зв'язок: Забезпечує ефективне використання обмежених частотних ресурсів. Застосування: • Системи моніторингу: Водопостачання, електромережі, метеостанції. • Трекінг: Вантажі, транспортні засоби. • Медичні пристрої: Спостереження за пацієнтами в реальному часі. Переваги: • Енергоефективність: Підходить для пристроїв з обмеженими джерелами енергії. • Широкий охоплення: Забезпечує стабільний зв'язок в різних областях. Недоліки: • Низька швидкість передачі даних: Не підходить для великих обсягів даних або високошвидкісних застосувань. 30 • Обмежена пропускна здатність: Може виникнути конфлікт при спробі обслуговувати велику кількість пристроїв одночасно. NB-IoT стає все більш популярним вибором для впровадження IoT-рішень завдяки своїм унікальним характеристикам, які роблять його ефективним для великої кількості сценаріїв використання. Bluetooth Low Energy Bluetooth Low Energy (BLE) — це бездротовий комунікаційний протокол, який розроблений для низького споживання енергії та забезпечення з'єднання між пристроями в обмеженому радіусі. Він є вдосконаленою версією класичного протоколу Bluetooth і зазвичай використовується для з'єднань між пристроями IoT, датчиками, смарт-приладами та мобільними пристроями. BLE був спроектований з урахуванням обмежених ресурсів енергії та обчислень у пристроях, що вимагає бездротового з'єднання. Він працює на коротких відстанях і дозволяє пристроям підтримувати з'єднання, споживаючи мінімум енергії. Характеристики: • Низьке споживання енергії: Головна перевага BLE полягає в його здатності працювати на дуже низькому рівні енергоспоживання, що робить його ідеальним для пристроїв з обмеженими джерелами енергії. • Короткий діапазон: BLE розрахований на короткі відстані з'єднання, зазвичай в межах кількох метрів. • Швидкість передачі даних: Дозволяє ефективно обмінюватися даними на високій швидкості. Застосування: • IoT пристрої: BLE використовується для бездротового підключення та обміну даними між різними IoT-пристроями. • Спортивні та фітнес-трекери: BLE дозволяє спортивним пристроям взаємодіяти зі смартфонами та іншими гаджетами для обміну даними. • Смарт-прилади: BLE широко використовується для підключення смарт-годинників, слухавок, клавіатур та інших периферійних пристроїв. 31 Переваги: • Низьке споживання енергії: Одна з головних переваг — підтримка роботи на батарейках протягом тривалого часу. • Простота використання: Легко налаштовується та використовується для підключення різноманітних пристроїв. Недоліки: • Обмежений діапазон: З'єднання працює на коротких відстанях, що може бути недостатнім для деяких застосувань. • Обмежені можливості передачі даних: Не так ефективний для великих обсягів передачі даних порівняно з іншими протоколами. Звідси можна взяти додатково матеріал в цей розділ. Особливо таблички і рисунки. https://core.ac.uk/download/pdf/334604258.pdf https://ames.kpi.ua/wp-content/uploads/2021/01/MavdrykAA_magistr.pdf 32 Розділ 2 https://core.ac.uk/download/pdf/161262199.pdf https://er.chdtu.edu.ua/bitstream/ChSTU/67/15/diss.pdf РОЗДІЛ 3. УДОСКОНАЛЕНИЙ МЕТОД МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА…………………... 3.1. Методологічні засади удосконаленого методу моніторингу параметрів навколишнього середовища на базі Інтернету речей………... 3.2. Прогнозування контрольованих параметрів стосовно зміни 3.3. Модель WSN як базовий компонент удосконаленого методу моніторингу параметрів навколишнього середовища……………………. РОЗДІЛ 4. ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ, ЩО ХАРАКТЕРИЗУЮТЬ СТАН НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА РЕАЛЬНОГО ЧАСУ В СУЧАСНІЙ КОНЦЕПЦІЇ ІоТ… 4.1. Обґрунтування архітектури ІТ моніторингу навколишнього середовища та відповідного ПТК…………………………………………... 4.2. Експериментальне дослідження запропонованої ІТ моніторингу... 4.3. Оптимізація процесу моніторингу параметрів навколишнього середовища………………………………………………… 33 Розділ 3 https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/58227/1/Boyko_bakalavr.pdf 34 Додатково https://kc.pnu.edu.ua/wp- content/uploads/sites/11/2020/09/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D1%96 %D1%8F%D0%9C%D0%9C%D0%92%D0%A5%D0%9FA-6.pdf https://www.mokosmart.com/uk/remote-iot-device-management/ https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/391-98-%D0%BF#Text 35 ВИСНОВКИ У результаті проведеного дослідження було виявлено, що аналіз існуючих систем моніторингу та управління в галузі охорони навколишнього середовища та ресурсів надав унікальний інсайт щодо поточного стану цієї області. Ретельний перегляд наукових статей та технічних звітів дозволив виділити основні тенденції, включаючи використання різних типів датчиків, аналітичні методи обробки даних, інтеграцію з високотехнологічними системами. Зазначені технології суттєво покращують ефективність моніторингу та управління, сприяючи сталості та екологічній стійкості. Далі, шляхом літературного аналізу та вивчення існуючих наукових джерел у галузі інтелектуальних систем моніторингу та управління, були визначені ключові виклики та прогалини, що визначили завдання розробки алгоритмів обробки та аналізу великих обсягів даних. В результаті емпіричних методів, таких як збір та аналіз реальних даних від датчиків, були налаштовані та оптимізовані алгоритми для точного виявлення та прогнозування тенденцій у сфері охорони навколишнього середовища. Створена інтегрована система моніторингу, розроблена за допомогою математичного моделювання, комп'ютерного моделювання та експериментальних досліджень, дозволила створити фізичні та віртуальні прототипи інтегрованої системи. Такий підхід, який використовує різноманітні методи, надав системі здатність взаємодіяти з різними типами датчиків для повноцінного контролю за станом навколишнього середовища та ресурсів. Експериментальна валідація продуктивності системи підтвердила високу ефективність та точність розроблених алгоритмів. Рекомендації для практичного впровадження системи, які базуються на оптимізації алгоритмів обробки даних та їх адаптації до різних умов, спрямовані на вдосконалення стратегій охорони природи та раціонального використання ресурсів. Система продемонструвала високий рівень надійності та здатність реагувати на зміни в реальному часі, підтверджуючи практичну застосовність в умовах реального моніторингу. 36 СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ 1. Miller, Michael. The Internet of Things: How Smart Tvs, Smart Cars, Smart Homes, and Smart Cities Are Changing the World. Que, 2015. 2. Townsend, Anthony M. Smart Cities: Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia. W.W. Norton et Company, 2014. 3. Peris-Ortiz, Marta, et al. Sustainable Smart Cities Creating Spaces for Technological, Social and Business Development. Springer International Publishing, 2018. 4. Singleton, Alexander D., et al. Urban Analytics. SAGE, 2018. 5. Picon, Antoine. Smart Cities: A Spatialised Intelligence. Wiley, 2015. 6. The Fourth Industrial Revolution. Columbia University, School of International and Public Affairs, 2019. 7. Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think. John Murray, 2017. 8. Borlase, Stuart. Smart Grids: Infrastructure, Technology, and Solutions. CRC Press, 2017. 9. Bradfield-Moody, James, and Bianca Nogrady. The Sixth Wave: How to Succeed in a Resource-Limited World. Random House Australia, 2010. 10. Justo, Di Patrick, and Emily Gertz. Atmospheric Monitoring with Arduino. O’Reilly Media Inc., 2013. 11. Salam. Internet of Things for Sustainable Community Development. Springer International Publishing, 2020. 12. Estrin, D., et al. “Instrumenting the World with Wireless Sensor Networks.” 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Proceedings (Cat. No.01CH37221), doi:10.1109/icassp.2001.940390. 13. Ukil, Arijit. “Security and Privacy in Wireless Sensor Networks.” Smart Wireless Sensor Networks, 2010, doi:10.5772/14272. 14. “Security in Wireless Sensor Networks: A Survey.” Security in Sensor Networks, 2016, pp. 253–288, doi:10.1201/b13609-19. 37 15. Bonnet, Philippe, et al. “Towards Sensor Database Systems.” Mobile Data Management, 2001, pp. 3–14, doi:10.1007/3-540-44498-x_1. 16. Mainwaring, Alan, et al. “Wireless Sensor Networks for Habitat Monitoring.” Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Wireless Sensor Networks and Applications, 2002, doi:10.1145/570738.570751. 17. “Minimizing Energy Consumption for Cooperative Network and Diversity Coded Sensor Networks.” 2014 Wireless Telecommunications Symposium, 2014, doi:10.1109/wts.2014.6834989. 18. Ferrara, Emilio. “Measurement and Analysis of Online Social Networks Systems.” Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, 2018, pp. 1297–1300, doi:10.1007/978-1-4939-7131-2_242. 19. Hill, Jason, et al. “System Architecture Directions for Networked Sensors.” ACM SIGARCH Computer Architecture News, vol. 28, no. 5, 2000, pp. 93–104, doi:10.1145/378995.379006. 20. Kalpakis, Konstantinos. “Everywhere Sparse Approximately Optimal Minimum Energy Data Gathering and Aggregation in Sensor Networks.” ACM Transactions on Sensor Networks, vol. 7, no. 1, 2010, pp. 1–26, doi:10.1145/1806895.1806904. 21. Stoica, I., et al. “Chord: A Scalable Peer-to-Peer Lookup Protocol for Internet Applications.” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 11, no. 1, 2003, pp. 17–32, doi:10.1109/tnet.2002.808407. 22. Robichon, Gilles, and Robert J. Heerekop. Mastering the Internet of Things. IOTC360 VOF, 2016. 23. Yang, Shuang-Hua. Wireless Sensor Networks: Principles, Design and Applications. Springer, 2016. 24. Abomhara, Mohamed, and Geir M. Koien. “Security and Privacy in the Internet of Things: Current Status and Open Issues.” 2014 International Conference on Privacy and Security in Mobile Systems (PRISMS), 2014, doi:10.1109/prisms.2014.6970594. 38 25. Chettri, Lalit, and Rabindranath Bera. “A Comprehensive Survey on Internet of Things (IOT) toward 5G Wireless Systems.” IEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 1, 2020, pp. 16–32, doi:10.1109/jiot.2019.2948888. 26. Di Martino, B., et al. “Internet of Things Reference Architectures, Security and Interoperability: A Survey.” Internet of Things, vol. 1–2, 2018, pp. 99–112, doi:10.1016/j.iot.2018.08.008. 27. Edoh, Thierry. “Internet of Things in Emergency Medical Care and Services.” Medical Internet of Things (m-IoT) - Enabling Technologies and Emerging Applications, 2019, doi:10.5772/intechopen.76974. 28. Gubbi, Jayavardhana, et al. “Internet of Things (IOT): A Vision, Architectural Elements, and Future Directions.” Future Generation Computer Systems, vol. 29, no. 7, 2013, pp. 1645–1660, doi:10.1016/j.future.2013.01.010. 29. Internet of Things (IOT). Underwater Communication Technologies for IOT, doi:10.3403/30423759. 30. Mishra, Eesha, and Santosh Kumar. “A Real-Time Performance Monitoring Model for Processing of IOT and Big Data Using Machine Learning.” Artificial Intelligence and Machine Learning for EDGE Computing, 2022, pp. 305–314, doi:10.1016/b978-0-12-824054-0.00023-x. 31. Mouradian, Carla, et al. “A Comprehensive Survey on Fog Computing: State-of- the-Art and Research Challenges.” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 1, 2018, pp. 416–464, doi:10.1109/comst.2017.2771153. 32. Neware, Rahul. Fog Computing Architecture, Applications and Security Issues: A Survey, 2019, doi:10.20944/preprints201903.0145.v1. 33. Ray, P.P. “A Survey on Internet of Things Architectures.” EAI Endorsed Transactions on Internet of Things, vol. 2, no. 5, 2016, p. 151714, doi:10.4108/eai.1-12-2016.151714. 34. Shafi, Mansoor, et al. “5G: A Tutorial Overview of Standards, Trials, Challenges, Deployment, and Practice.” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 35, no. 6, 2017, pp. 1201–1221, doi:10.1109/jsac.2017.2692307. 39 35. Yang, Yuchen, et al. “A Survey on Security and Privacy Issues in Internet-of- Things.” IEEE Internet of Things Journal, vol. 4, no. 5, 2017, pp. 1250–1258, doi:10.1109/jiot.2017.2694844. 36. M. Anusha, E. Suresh Babu, L. Sai Mahesh Reddy, A. Vamsi Krishnam, and B. Bhagyasree, “Performance analysis of data protocols of internet of things: a qualitative review,” Int. J. Pure Appl. Math., vol. 115, no. 6, pp. 37–47, 2017. 37. S. P. Jaikar and K. R. Iyer, “A Survey of Messaging Protocols for IoT Systems,” Int. J. Adv. Manag. Technol. Eng. Sci., vol. 8, no. II, pp. 510–514, 2018. 38. N. Naik, “Choice of effective messaging protocols for IoT systems: MQTT, CoAP, AMQP and HTTPNaik, N. (2017). Choice of effective messaging protocols for IoT systems: MQTT, CoAP, AMQP and HTTP. In 2017 IEEE International Symposium on Systems Engineering, ISSE 2017 -,” 2017 IEEE Int. Symp. Syst. Eng. ISSE 2017 - Proc., pp. 1–7, 2017.DOI: 10.1109/SysEng.2017.8088251. 39. R. Cohn, “A Comparison of AMQP and MQTT,” 02-2012, no. 4q, p. 6, 2012. DOI:10.1109/NICS48868.2019.9023812. 40. S. Bandyopadhyay, “Lightweight Internet Protocols for Web Enablement of Sensors using Constrained Gateway Devices,” pp. 334–340, 2013.DOI:10.1109/ICCNC.2013.6504105. 41. B. H. Çorak, F. Y. Okay, M. Güzel, Ş. Murt, and S. Ozdemir, “Comparative Analysis of IoT Communication Protocols,” 2018 Int. Symp. Networks, Comput. Commun. ISNCC 2018, 2018. DOI: 10.1109/ISNCC.2018.8530963. 42. A. (PrismTech) Foster, “Messaging Technologies for the Industrial Internet and the Internet of Things Whitepaper,” Prismtech, no. March, pp. 1–22, 2014. 43. J. Dizdarevic, F. Carpio, A. Jukan, and X. Masip-Bruin, “Survey of Communication Protocols for Internet-of-Things and Related Challenges of Fog and Cloud Computing Integration,” vol. 1, no. 1, pp. 1–30, 2018.DOI: 10.1145/3292674. 40 44. J. Cynthia, H. P. Sultana, M. N. Saroja, and J. Senthil, Security Protocols for IoT, vol. 47, no. January. Springer International Publishing, 2019.DOI:10.1007/978- 3-030-01566-4_1 45. T. Yokotani and Y. Sasaki, “Comparison with HTTP and MQTT on required network resources for IoT,” ICCEREC 2016 - Int. Conf. Control. Electron. Renew. Energy, Commun. 2016, Conf. Proc., pp. 1–6, 2017. DOI: 10.1109/ICCEREC.2016.7814989 46. P. Thota, “Implementation and Analysis of Communication Protocols in Internet of Things,” no. May, 2017 47. Y. Chen and T. Kunz, “Performance evaluation of IoT protocols under a constrained wireless access network,” 2016 Int. Conf. Sel. Top. Mob. Wirel. Networking, MoWNeT 2016, 2016. DOI: 10.1109/MoWNet.2016.7496622 48. M. I. Al Khalil, “Selecting the appropriate project delivery method using AHP,” Int. J. Proj. Manag., vol. 20, no. 6, p. 464, 2002. DOI: 10.1016/S0263-7863(01)00032- 1 49. I. Hedi, I. Špeh, and A. Šarabok, “IoT network protocols comparison for the purpose of IoT constrained networks,” 2017 40th Int. Conv. Inf. Commun. Technol. Electron. Microelectron. MIPRO 2017 - Proc., pp. 501–505, 2017.DOI : 10.23919/MIPRO.2017.7973477 50. B. Almadani, M. N. Bajwa, S. H. Yang, and A. W. A. Saif, “Performance evaluation of DDS-based middleware over wireless channel for reconfigurable manufacturing systems,” Int. J. Distrib. Sens. Networks, vol. 2015, 2015. DOI:10.1155/2015/863123 51. B. Al-Madani and H. Ali, “Data Distribution Service (DDS) based implementation of Smart grid devices using ANSI C12.19 standard,” Procedia Comput. Sci., vol. 110, pp. 394–401, 2017. DOI :10.1016/j.procs.2017.06.082 52. J. Kaur and K. Kaur, “Internet of Things: A Review on Technologies, Architecture, Challenges, Applications, Future Trends,” Int. J. Comput. Netw. Inf. Secur., vol. 9, no. 4, pp. 57–70, 2017. DOI: 10.5815/ijcnis.2017.04.07 41 53. A. Al-fuqaha, M. Guizani, M. Mohammadi, M. Aledhari, and M. Ayyash, “Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies,” Commun. Surv. Tutorials, IEEE, vol. 17, no. 4, pp. 2347–2376, 2015. DOI: 10.1109/COMST.2015.2444095. 54. Dr. Ovidiu Vermesan SINTEF, Norway Dr. Peter Friess EU, Belgium. Internet of Things: Converging Technologies for Smart Environments and Integrated Ecosystems. 2013 55. G. Montenegro, N. Kushalnagar, J. Hui, D. Culler. RFC 4944: Transmission of IPv6 Packets over IEEE 802.15.4 Networks. 2007 56. J. Yick, B. Mukherjee, and D. Ghosal. Wireless sensor network survey.Journal of Computer Networks, Volume 52(Number 12):22922330, 2008 57. RAFAEL BASSO. Wireless Sensor Networks in a Vehicle Environment. 2009 58. T. Le Dinh, W. Hu, P. Sikka, P. Corke, L. Overs, and S. Brosnan. Design and deployment of a remote robust sensor network: Experiences from an outdoor water quality monitoring network. In Local Computer Networks, 2007. LCN 2007. 32nd IEEE Conference on, pages 799806. IEEE, 2007 59. Bengi Aygün, Vehbi Cagri Gungor. Wireless sensor networks for structure health monitoring: recent advances and future research directions. Journal: Sensor Review Volume: 3 Number: 3 Year: 2011 60. Sadeghi-Niaraki, A. Internet of Thing (IoT) review of review: Bibliometric overview since its foundation. Future Gener. Comput. Syst. 2023, 143, 361–377. 61. Miorandi, D.; Sicari, S.; De Pellegrini, F.; Chlamtac, I. Internet of things: Vision, applications and research challenges. Ad Hoc Networks 2012, 10, 1497–1516. 62. Said, O.; Masud, M. Towards internet of things: Survey and future vision. Int. J. Comput. Networks 2013, 5, 1–17. 63. Guth, J.; Breitenbücher, U.; Falkenthal, M.; Fremantle, P.; Kopp, O.; Leymann, F.; Reinfurt, L. A Detailed Analysis of IoT Platform Architectures: Concepts, Similarities, and Differences. In Internet of Everything: Algorithms, Methodologies, Technologies and Perspectives; Di Martino, B., Li, K.C., Yang, L.T., Esposito, A., Eds.; Springer: Singapore, 2018; pp. 81–101. 42 64. Čolaković, A.; Hadžialić, M. Internet of Things (IoT): A review of enabling technologies, challenges, and open research issues. Comput. Networks 2018, 144, 17–39. 65. Gerodimos, A.; Maglaras, L.; Ferrag, M.A.; Ayres, N.; Kantzavelou, I. IoT: Communication protocols and security threats. Internet Things Cyber-Phys. Syst. 2023, 3, 1–13. 66. Domínguez-Bolaño, T.; Campos, O.; Barral, V.; Escudero, C.J.; García-Naya, J.A. An overview of IoT architectures, technologies, and existing open-source projects. Internet Things 2022, 20, 100626 67. Elkhodr, M.; Shahrestani, S.; Cheung, H. Emerging Wireless Technologies in the Internet of Things: A Comparative Study. Int. J. Wirel. Mob. Networks 2016, 8, 67–82. 68. Al-Sarawi, S.; Anbar, M.; Alieyan, K.; Alzubaidi, M. Internet of Things (IoT) communication protocols. In Proceedings of the 2017 8th International Conference on Information Technology (ICIT), Amman, Jordan, 17–18 May 2017; pp. 685– 690. 69. Burhan, M.; Rehman, R.A.; Khan, B.; Kim, B.S. IoT Elements, Layered Architectures and Security Issues: A Comprehensive Survey. Sensors 2018, 18, 2796. 70. Salman, T.; Jain, R. A Survey of Protocols and Standards for Internet of Things. arXiv 2017, arXiv:1903.11549. 71. Bayılmış, C.; Ebleme, M.A.; Çavuşoğlu, Ü.; Küçük, K.; Sevin, A. A survey on communication protocols and performance evaluations for Internet of Things. Digit. Commun. Networks 2022, 8, 1094–1104. 72. Florea, I.; Rughinis, R.; Ruse, L.; Dragomir, D. Survey of Standardized Protocols for the Internet of Things. In Proceedings of the 2017 21st International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS), Bucharest, Romania, 19–31 May 2017; pp. 190–196. 73. Mehta, R.; Sahni, J.; Khanna, K. Internet of things: Vision, applications and challenges. Procedia Comput. Sci. 2018, 132, 1263–1269. 43 74. Bonetto, R.; Bui, N.; Lakkundi, V.; Olivereau, A.; Serbanati, A.; Rossi, M. Secure communication for smart IoT objects: Protocol stacks, use cases and practical examples. In Proceedings of the 2012 IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM), San Francisco, CA, USA, 25–28 June 2012; pp. 1–7. 75. Gifford, C. (2016). Computer Networks. Wayland. 76. TXOne networks: 2021 cyber security report. (2022). Computer Fraud Security, 2022(2). https://doi.org/10.12968/s1361-3723(22)70014-0 77. United States Government Accountability Office. (2014). Information security: 78. Whitman, M. E., Mattord, H. J. (2022). Principles of Information Security. Cengage. 79. Winkler, I. (2007). Information security is information security. Zen and the Art of Information Security, 111–114. https://doi.org/10.1016/b978-159749168-6/50012 80. D. Gollmann, Computer Security, 3rd ed. Wiley, 2011.