2021 Fiscal Year Annual Research Report
Autonomous data discovery and deployment method under unstable access conditions
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18K11276
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
水野 修 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (80508846)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 情報指向ネットワーク / 耐遅延ネットワーク / 減災 / コンテンツ流通 / データ配備 / 災害 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，災害等の不安定なアクセスネットワーク状況下において，情報指向ネットワーク（ICN）および耐遅延ネットワーク（DTN）をもとにしたネットワークで，予測されたデータについてキャッシュに配備する手法を確立することを目的とする，具体的には（1）データ発見・予測方法，（2）データ配備・キャッシュ方法，および（３）提案方式の検証から構成される．
研究期間を１年延長した本年は，（３）実験検証の推進の成果をまとめることに注力した．具体的には，ソフトウェアCCNルータCeforeをもとに開発したセンサノードソフトを小型コンピュータに実装し，スケーラビリティの観点から大規模化した場合の機能分散処理構成による性能測定評価を実施した．その結果，想定した規模およびデータ計測頻度においては十分実現が可能であることを確認した．より大規模な実装にむけてはデータ利用の認可の観点からアクセス制御方式の必要性について検討し，データベースによる認可制御とチケットベースの認可制御の両面で評価を進めた．これにより認可制御による処理遅延の特性を明らかにした．さらに，クラウドとのデータ連携による規模拡張についての検討も行った．また利便性の向上のために，情報の表示方法，センサの故障検知方法，欠落したデータの補完方法などについても検討をすすめ，小規模ではあるが実験により有効性を確認した．
これらの成果をまとめ，査読付き論文４報，国際会議を含む口頭報告を１９報発表した．
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