| Project/Area Number |
17J10021
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Information network
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
中村 優吾 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥2,800,000 (Direct Cost: ¥2,800,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | Internet of Things / Edge Computing / 分散処理 / ミドルウェア / コンテキスト認識 / Quality of Service / センシングプラットフォーム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，データの発生源に存在するIoTデバイス群の計算資源を有効活用することによって，クラウドレスかつ実時間で多種多様なIoTデータ流を価値化する分散処理基盤の実現を目指している．
令和元年度は，前年度に開発を進めた余剰IoTデバイスのリソース確保やデータ処理タスクの割り当てのメカニズムを元に，地域に存在するIoTデバイス群をセンサデータプロバイダ，計算資源プロバイダ，サービスコンシューマとして抽象化し，それらのリソースをセンサデータ処理サービスの需要に応じて調整・分配しながら，一つのサービス系として弾力性のあるデータ処理を実現するIFoTプラットフォームを設計し，実機で動作するプロトタイプを開発した．また，実世界に存在するウェアラブルセンサや環境センサを活用したコンテキスト認識を題材として，IFoTプラットフォーム上で動作する多様なIoT応用アプリケーションの設計・開発を進めた．具体的には，ベルト型IoTデバイスを用いた日常行動認識や，スマートウォッチを用いた剣道の打突認識，エナジーハーベストなIoTネームプレートを用いた屋内位置認識，環境設置型IoTセンサを用いた屋内コンテキスト認識を行うIoTアプリケーションを構築した．実機デバイスを用いた評価実験では，各アプリケーションに関して，80~90％という高い認識精度を達成するとともに，Raspberry Piをはじめとした複数のIoTデバイス群を活用することで250ms程度のリアルタイムな遅延要求を満たす可能であることを確認した．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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