2020 Fiscal Year Annual Research Report
Research on sensor data aggregation and traffic anomaly detection
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17K00133
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| Research Institution | Nippon Institute of Technology |
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Principal Investigator |
吉野 秀明 日本工業大学, 基幹工学部, 教授 (00644816)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平栗 健史 日本工業大学, 基幹工学部, 教授 (90582817)
大田 健紘 日本工業大学, 基幹工学部, 助教 (50511911)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ネットワーク / 過負荷 / データ集約 / トラヒック / IoT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
年度当初の計画では，新型コロナウイルスの影響により，最終年度の令和元年度に参加を予定していた電子情報通信学会の研究会及び大会が中止になることが判明したことから，令和2年度に同学会で発表するため補助事業期間を延長したが，学会発表よりも，最終的な研究成果のまとめとして論文化を優先して取り組んだ。
具体的には，昨年度まで研究を進めてきた，非統計的データ集約方式の理論解析およびシミュレーション評価，統計的・非統計的データ集約方式を統一して扱うモデルの提案及び同モデルに基づく適応的制御方式の特性評価の結果を論文にとりまとめ，電子情報通信学会通信ソサイエティ英文論文誌の通信品質に関する特集号（The IEICE Transactions on Communications in the July 2021 issue: Special Section on Future Directions of Research and Development on Communication Quality）に招待論文として投稿した。
本論文では，通信・情報処理リソースの効率化を実現する「IoTシステムにおけるトラヒック削減技術」として，フォグ／エッジコンピューティング技術ならびにセンサデータ集約技術に関する最新の研究動向をサーベイした内容を含めた。さらに，ファクトリーオートメーションなどの遅延時間の要求条件が厳しいIoTアプリケーションを実現するためには，定常状態での遅延時間の解析に留まっていることが既存研究の課題であり，過渡特性も含めた遅延時間を最小化する制御が必要であることを示し，続けて，これまで検討してきた上述の研究成果を取りまとめた。
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