面的で詳細な状態把握に基づく多層ネットワークコンピューティング基盤
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19K11931
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Sophia University |
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Principal Investigator |
萬代 雅希 上智大学, 理工学部, 教授 (90377713)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | エッジコンピューティング / 情報ネットワーク / コンピューティング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，質・量の両面で高度化するアプリケーションを実現するために，詳細なネットワーク状態把握に基づく多層的なネットワークコンピューティング基盤技術を提案する．具体的には，高度な映像ストリーミングとミッションクリティカルな応用を実現するために，詳細なネットワーク状態の把握とネットワーク内情報処理を適用したネットワークコンピューティング基盤を確立することを目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，質・量の両面で高度化するアプリケーションを実現するために，面的で詳細なネットワーク状態把握に基づく多層的なネットワークコンピューティング基盤技術を確立することを目的としている．今年度も引き続き高度な映像ストリーミング技術および複合現実アプリケーションのためのネットワークコンピューティング基盤に関する課題に取り組んだ．
高度な映像ストリーミングの実現に向けた課題としては，主にライブストリーミングの高度化に関して検討を行なった．具体的には，2次元映像をより小さな時間単位であるチャンク単位で送信する手法に関して，ユーザからサーバへの数秒単位の動画ファイルの送信要求のタイミングを制御することで，ネットワーク帯域予測精度の向上を図りつつ，動画の再生停止を低減する拡張手法について検討を行なった．
複合現実アプリケーションへのエッジコンピューティングの適用についても検討を行なった．具体的には，ユーザが装着するシースルー型ヘッドマウントディスプレイを用いて現実空間に仮想物体を表示する複合現実システムにおいて，ユーザのカメラで撮影した画像をもとに物体検出するシステムを想定し，処理の重い物体検出タスクをエッジコンピュータに送信し機械学習等を用いて処理し，処理結果をネットワークを介してユーザに戻す手法について検討した．処理に際しては，ネットワーク上を流れる情報量を低減する各種手法について検討した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ライブストリーミングの高度化に関して，2次元映像をより小さな時間単位であるチャンク単位で送信する手法に関して，ユーザの受信バッファの蓄積データ量に応じてユーザからサーバへの数秒単位の動画ファイルの送信要求のタイミングを制御することで，ネットワーク帯域予測精度の向上を図りつつ，動画の再生停止を低減する拡張手法を提案した．計算機シミュレーションによる性能評価により有効性を確認した．
複合現実アプリケーションへのエッジコンピューティングの適用に関しては，ユーザのカメラで撮影した画像をもとに物体検出するシステムにおいて，検出精度を低下させることなく，ネットワークを流れる情報量を低減する方法として，ユーザの視線情報の活用やエッジサーバに送信する画像の解像度を制御する方法を提案した．実験システムを構築し性能評価を行うことで，提案手法の有効性を確認した．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後，本研究で得られた研究成果について，学会発表や論文投稿を進めていく予定である．
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Report
(4 results)
Research Products
(14 results)
