2017 Fiscal Year Annual Research Report
世界最高水準のモバイルICT環境を実現する次世代情報通信基盤と応用実証
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15H01684
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
甲藤 二郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70318765)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村瀬 勉 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (10530941)
金井 謙治 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (40732160)
嶋本 薫 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (80235639)
津田 俊隆 早稲田大学, 理工学術院(国際情報通信研究科・センター), 客員上級研究員(研究院客員教授) (80465377)
市野 将嗣 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (80548892)
亀山 渉 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90318858)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | モバイルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請の研究開発項目として以下を設定している。基盤技術として、(1) 無線通信履歴の取得、(2) 無線通信履歴を活用した通信品質予測、(3) 品質予測に基づく適応配信制御と最適経路探索。拡張技術として、(4) クラウド拡張、セキュリティ、センサー活用、新無線技術、QoE評価、(5) アプリケーションの具体化とプロトタイプ実装。
(1)に関しては、通信履歴、位置、時間を記録することに加え、加速度や地磁気など、各種のセンサー情報も記録するように拡張を図った。(2)に関しては、隠れマルコフモデルと線形予測分析を適応的に切り替える方式が査読付き論文誌に採録されると共に（掲載は2018年度）、深層学習を導入した通信品質予測方式の提案を行った。(3)に関しては、最短経路の代わりに、ホットスポットを経由する最大スループット経路を提示する方式が査読付き論文誌に採録された（掲載は2018年度）。
(4)に関しては、まずクラウド拡張に関して、エッジコンピューティングと組み合わせる低遅延化・低消費電力化方式、ネットワーク仮想化（NFV）と組み合わせて機能分割（ファンクションチェイニング）を行う方式、24時間稼働を想定した画像鮮鋭化方式などの提案を行うと共に、マルチメディアエッジコンピューティングに関する招待論文を執筆した。センサー活用に関しては、通信品質予測に加えて、人間の行動推定を行う方式の提案を行った。新無線技術に関しては、過去に実験を行った周波数帯よりもより高周波に位置する、ミリ波帯の60GHzを用いた高精細映像伝送実験を行った。QoE評価に関しては、生体情報を活用した画質評価を実施すると共に、4K映像配信に関するQoE近似式を用いた品質評価を行った。(5)に関しては、上記実験の中で、各種アプリケーション開発や、実ネットワークを用いた実機評価実験、エミュレータ評価実験を実施した。
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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
本研究課題はおおむね順調に進展している。不採択にはなったが、本研究課題をベースとする最終年度前年度応募も行った。
(1)では、開発済みのスマートフォンアプリを拡張し、スマートフォンに内蔵されている種々のセンサー情報も記録できるようにした。(2)では、隠れマルコフモデルと線形予測分析を適応的に切り替える方式を国際学会、及び査読付き論文誌で発表し（IEEE ISM 2017、電子情報通信学会論文誌）、現在は、深層学習を用いた方式を国際学会に投稿中である。(3)では、ホットスポットを経由する移動経路提示方式が電子情報通信学科論文誌に採択されている。
(4)では、OpenStackによるパーソナルクラウドと商用クラウドを組み合わせたマルチメディアエッジコンピューティング方式を国際学会で発表すると共に（IEEE CCNC 2018）、査読付き論文誌への投稿を行っている。セキュリティでは、研究成果の論文誌投稿の準備を進めている。センサー活用では、(1)(2)の拡張として、通信履歴とセンサー情報を活用した人間の行動分析に関する論文を投稿し、国際学会に採択された（IEEE ICME 2018）。新無線技術は第5世代移動通信システムを想定した実験を開始し、2018年度中の国際学会投稿を目標としている。QoE評価に関しては、生体情報を用いた評価の成果発表を行うと共に、QoE推定式を活用した評価実験結果を国際学会で発表すると共に、機械学習を用いたQoE評価の研究開発に着手した。(5)のアプリケーション開発では、スマホアプリ開発とプロトタイプ実装を並行して進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)の通信履歴取得では、最終年度として、無線通信品質、位置、時刻、センサー情報等を収集するスマートフォンアプリの開発を完了する。(2)の通信品質予測では、最終年度として、取得した無線通信履歴から、端末のスループットと消費電力を予測する予測アルゴリズムの開発を完了する。深層学習を適用したスループット予測のアルゴリズム開発に着手しており、著名な国際学会での発表を目指す。(3)の適応配信制御と最適経路探索に関しては、最終年度として、移動経路上のスループットを最大化する適応配信制御、および、最大スループットを提供する最適経路探索に関する検討を完了する。
(4)の拡張技術に関しては、最終年度として、オープンソースのクラウド基盤ソフトウェアとして注目を集めるOpenStackを活用し、無線通信品質を効率的に収集・処理するための階層クラウドシステムの構築を完了する。また、スマートフォンや各種IoTデバイスによって得られるセンサー情報を活用し、人間の行動分析や高効率な適応配信制御への拡張を完了する。また、5G無線通信システムへの適用を想定し、セルの階層化、通信回線の大容量化、低遅延化を想定した方式拡張を完了する。また、本提案方式によって得られる配信コンテンツのQoE評価に関する検討を完了する。(5)のプロトタイプ実装に関しては、4K映像配信、経路ナビゲーション、途切れないストリーミングの開発を完了し、実機評価実験として有効性を実証する。
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Research Products
(40 results)
