Research for the new generation control architecture for M2M communication to suppress spike traffics
| Project/Area Number |
15H02697
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Information network
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
峰野 博史 静岡大学, 情報学部, 教授 (40359740)
梶 克彦 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (40466412)
内藤 克浩 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (80378314)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000)
Fiscal Year 2018: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2017: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2016: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2015: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | IoT / セルラーネットワーク / トラフィック分析 / オフローディング / オーバーレイネットワーク / セルラーシステム / M2M / スパイクトラフィック / LTE / セルラー / セルラ / 通信制御 / セルラシステム / オーバレイネットワーク |
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| Outline of Final Research Achievements |
This research has been proceeded to propose an evaluation scheme of IoT service in cellular network systems, a classification scheme of IoT traffics, and an overlay network technology to support load-balance of IoT traffics. In the evaluation scheme, we have clarified the dominant control signalings to evaluate the IoT service. The proposed classification scheme also classifies the real IoT traffic from a smart speaker.
The overlay network technology can provide seamless communication to IoT device even if the traffic is load-balanced to improve cellular network performance. The whole schemes should be fundamental technologies to realize stable future IoT service over a cellular network system.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本課題では、実用的に利用されているセルラーネットワークを用いたIoTサービスを実現するために必要不可欠である、セルラーネットワークの性能評価手法、IoTサービスで新たに生まれるトラフィックの分類手法、セルラーネットワークの安定性を維持するための処理を実現可能なネットワーク通信技術を包括的に議論した。
また、研究成果は既存のセルラーネットワークに適用可能なだけではなく、今後のネットワーク設計などにも利用することが可能であり、学術的な意義だけではなく、社会的な意義も高いと考えている。
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Report
(5 results)
Research Products
(29 results)
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[Presentation] 深層強化学習を用いたモバイルデータオフローディング手法の評価2018
Author(s)
望月大輔, 安孫子 悠, 齊藤隆仁, 片桐雅二, 池田大造, 峰野博史
Organizer
電子情報通信学会, モバイルネットワークとアプリケーション研究会（MoNA）, Vol.117, No.450, MoNA2017-65, pp.141-146(2018.2).
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