2022 Fiscal Year Annual Research Report
A Study of the Spatio-temporal Data Distribution Network for IoT/CPS
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20K11792
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
野林 大起 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40632906)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | IoT/CPS / 時空間データ滞留 / 車両ネットワーク / 時空間データ活用 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、車両ネットワークおよび Mobile Edge Computing 技術を活用した時空間データ滞留方式を提案し、時空間データ流通情報基盤を確立することを目的とする。
令和4年度は、令和3年度に引き続き、大容量の時空間データを空間に滞留させるデータ送信制御手法の改善に取り組んだ。この提案方式では、まず前年度に提案し有効性を確認したデータ完全性転送制御方式を拡張し、各ノードがデータの完全性に関わらず、保有する大容量データの一部のデータを効果的に転送することで、大容量データの滞留を実現する。この提案手法の有効性を評価するために車両交通流モデルを用いた上でネットワークシミュレーションを実施し、従来の方式と比べて提案手法がデータ配信のカバレッジを維持しつつ、データ送信数を削減できることを明らかにした。一方で、時空間データ滞留方式の実現可能性、およびユーザエクスペリエンスを検証するため、令和2年度に提案していたビーコンレス型のデータ滞留方式をマイコンボード上に実装した。しかし、無線通信の電波受信強度の変動に伴い滞留性能が低下したため、これを改善するための送信制御手法を提案し、実機実験によりその有効性を評価した。さらに、当初の研究計画に従い、MEC連携による広域におけるデータ滞留の管理に関する研究に取り組んだ。本テーマでは、データ自体の滞留だけではなく、データを滞留させる車両に注目した。常に広範囲を移動する車両の挙動次第では、本来データを滞留させない地域におけるデータ配信が発生することが想定される。そこで本テーマでは、複数のエリアを横断的に管理可能なMECを用いて、階層型ブロックチェーンアーキテクチャを用いた車両監査アーキテクチャを提案し、その有効性をシミュレーションにより確認した。
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