2021 Fiscal Year Annual Research Report
Vertical integrated development of communication platform for edge computing
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18H03232
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
太田 能 神戸大学, 科学技術イノベーション研究科, 教授 (10272254)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鎌田 十三郎 神戸大学, システム情報学研究科, 講師 (20304131)
榎並 直子 武庫川女子大学, 生活環境学部, 講師 (80628925)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | サービス構築基盤技術 / 画像情報処理 / ネットワークプロトコル / エッジコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、即時性が必要なエッジコンピューティング（Edge Computing: EC）アプリケーションを、アプリ開発者がそのデータ分散配置を容易に管理・実現できるアプリケーションプラットフォーム（情報・通信連携基盤）を開発（課題１）、その応用として、利用可能な複数の通信方式を適切に選択し、歩行者検出情報を共有、Re-Identification 技術を活用して、デッドスポットにいる歩行者を高精度で検出する歩行者検出アルゴリズムを開発し（課題２）、ネットワークシミュレーション・エミュレーション技術を活用したテストベッド構築により、情報・通信連携基盤と歩行者検出アルゴリズムの有効性を明らかにし（課題３）、ECアプリ開発支援と自動車対歩行者交通事故の減少の双方に寄与することを目指している。
前述した目的を達成するために、本年度は上記３つの課題に関し、次の内容に取り組んだ。
課題１では、各種アプリケーションを実現にむけて（１）登録されたデータを分析し関係者に通知するための publish-process-subscribe 機構の導入、（２）エッジ間にまたがった分散データに対する継続的クエリの実現手法の検討を進める。加えて、これまで開発してきた高級記述言語への統合や実用性検証を行った。
課題２では、別車両からの歩行者認識情報が同一人物かどうかを結びつける Re-Identificationを行うことにより、デッドスポットにいる人物を高い確率で検出し、かつ、不要なアラートを削減することをねらう方法について、前年度に取り組んだ位置情報（具体的には相対方向）を加味することによる評価結果を受け、新たなReIDアルゴリズムを採用した実験を実施した。
課題３では、課題１で開発する情報・通信連携基盤と課題２で開発するRe-IDを主たるアプリケーションとして、LTE-V2X Mode 3 におけるチャネル割当技術の開発に取り組んだ。
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| Research Progress Status |
令和3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3年度が最終年度であるため、記入しない。
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