2017 Fiscal Year Annual Research Report
実空間ナレッジが求められる時代の新たなデータ重要度による通信制御
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17H01732
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
新熊 亮一 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (70362580)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笠井 裕之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40312079)
矢守 恭子 朝日大学, 経営学部, 教授 (20350449)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | データ重要度 / 可推定性 / 可代替性 / 機械学習 / Quality of Service / Internet of Things / Software-Defined Network / Unmanned Aerial Vehicle |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今後の情報通信技術には、従来のオンラインコンテンツではなく、身近な実空間のナレッジ(=有用な情報)をきめ細やかに届けることが期待される。しかし、実空間に関わる膨大なデータを無差別に流入させると通信NW(ネットワーク)がボトルネックにになる問題がある。そこで、「実空間ナレッジが求められる時代の新たなデータ重要度による通信制御」の研究を行なった。具体的には、最新の機械学習と経済学に基づくデータ重要度モデルを構築し、データの可推定性と可代替性に応じ情報通信資源を割り当てる手法を提案し、有効性を示した。特に、モバイルセンサ基盤により収集されるデータを用いた行列・テンソル補完による交通データの可推定性を行うため、大規模データを対象とした解析手法のための最適化手法の確立と理論的収束解析を行った。特に、データの構造に着目し、直交性や正定値性、非負値性を考慮した最適化手法を提案するとともに、それらのオンライン・確率的学習手法を提案し、理論的解析（収束性および収束レート解析）を与えた。また、 通信品質は伝送品質、接続品質、安定品質によって表されており、QoSとも呼ばれる伝送品質の品質制御について議論が重ねられてきた。近年はこれらに加え、実際にユーザが体感する通信品質QoE(Quality of Experience)が通信品質を評価するための指標として認知されてきている。通信トラヒックはユーザ行動に密接な関係があるため、トラヒックの発生元であるユーザも通信制御の対象として扱うことで、ユーザとネットワーク双方の効用を向上させつつ、安定したネットワーク品質を提供する制御が可能となる。本研究では、ユーザの通信行動のモデル化について述べ、どのような制度設計をすれば良いか示した。また、ユーザ誘導を用いたネットワーク制御法を提案した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
1.データ重要度モデル
1-1.機械学習モデル: データ構造制約に着目した多様体上での最適化アルゴリズム提案とその収束性解析を行った。またデータの正定値対称性、データの非負値制約性を考慮した最適化手法をそれぞれ提案し、その収束性解析を行った。さらに、データ肥大化を考慮したオンライン確率的最適化手法の共通評価基盤を構築し、GitHub上でオープンソース化した。また一方で、時系列データ解析のためのテンソル回帰手法の提案および有効性の評価を行った。
1-2.経済学モデル: まず移動通信サービスにおけるユーザ行動におけるアンケート調査の結果をもとに、ユーザ誘導の効果を示した。ユーザ誘導でもっともよく用いられるものは料金であるが、それ以外にもユーザのインセンティブを高める情報を与えることが有効であることを示した。モビリティ・マネジメントは、実施から効果が得られるまで時間がかかるが、ユーザの22％が行動を変容することが分かった。ナッジの効果が現れており、長期的な視点から考えれば、有効な方法であるといえる。次に、拡張現実を用いたユーザ誘導について主観評価実験を行った。目的地までの誘導に拡張現実が有効であることが示された。しかしながら、実装した端末によっては、GPSの受信精度が悪く、むしろ悪影響が出ることが分かった。
2.アーキテクチャ: 主に、データを収集するIoTセンサデバイスとデータを構造化し予測を行なうエッジサーバ、それらを相互に接続する通信網を対象に研究を行なった。IoTセンサデバイスとして、コネクテッドカーとUAVを想定した。データ重要度に応じた制御を可能にするシステムアーキテクチャの設計を行なった。また、交通量予測を評価シナリオとして、推定されるデータ重要度に応じて、SDN、IoTデバイス、エッジサーバをスケジューリングすることにより、予測精度を維持できることを定量的に示した。
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| Strategy for Future Research Activity |
課題1-1、課題1-2、課題2それぞれについてそれぞれ以下の通りである。
1-1: 2017年度に得られた京都大学の成果・知見と統合することで、実空間と通信ネットワーク模したシミュレーション環境上で実証を行っていく。特に、実証結果と確立した理論的成果との比較・考察に重きをおき、さらなるアルゴリズム高度化・理論的検証を行っていく。さらに、情報の取得コストとモデル予測精度の関係に基づく、効率的情報取得制御手法について検討する。
1-2: ユーザ同士、ユーザとネットワーク間の協調行動を促すには、ユーザに適切な情報を教示する必要がある。最終的には、ユーザは自身の効用を満足させるように合理的な行動を行いつつも、ネットワーク側は資源の枯渇を回避するような行動にユーザを導くことが望まし制御である。そのためには、メカニズムデザインやナッジを利用し、ユーザの自発的な行動変化を促すことで、ユーザ間での資源競合を解決しながら、通信資源・サービスを無駄なく適切に割当てるための仕組みを提案する。
2: 今後は、交通量予測以外のシナリオも検討する。特に異常な移動パターンから事故や犯罪を予測するシナリオを想定する。また、今年度は、IoTデバイスやエッジサーバにフォーカスしていたが、コアネットワークや、クラウドサーバとの連携も検討する。
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Research Products
(17 results)
