2020 Fiscal Year Research-status Report
ヘテロジニアス遅延耐性ネットワークを用いた災害復旧クラウドソーシングに関する研究
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20K19786
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
酒井 和哉 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (80730746)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 遅延耐性ネットワーク / クラウドソーシング / 災害復旧 / 分散アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、ドローンやスマートフォンなど多種多様な門バイル端末で構成されるマルチホップ遅延耐性ネットワークにおいて、クラウドソース化された救援・復旧タスクを効率的にモバイルユーザに割り当てる分散型タスクルーティングを設計し、災害復旧クラウドソーシングの基盤技術を開発することである。2020年度は、ドローン拡張型の遅延耐性ネットワークを定義し、決定的な経路を経由するドローンとランドマーク間をランダムに移動するモバイル端末で構成されるネットワークを対象としたルーティングプロトコルの研究に取り組んだ。提案手法では、目的地となるランドマークにデータを転送する問題をドローンが経由する複数のランドマーク集合へのanycastルーティング問題に帰着し、効率的なデータ転送プロトコルを実装した。性能評価は、シミュレーションによって提案手法の有効性を示した。モビリティトレースとしては、ダートマス大学が中心となって運営しているCRAWDADプロジェクトで公開されているモバイル端末の実レースを用いた。研究成果は国内研究会で発表するとともに、ACMカンファレンスであるMobiHoc2021に投稿した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度はまずヘテロジニアス遅延耐性ネットワークを定義した。決定的な経路を通るドローンとランダムに移動するモバイルユーザ（モバイル端末）を単一のモビリティモデルで扱うためにランドマークを基にしたモデルを考案した。ランドマーク間の移動は、マルコフ過程によって定量化した。データルーティングは設計したモデルを用いて最適化するとともにドローンが経由する複数のランドマークへのanycast問題へ帰着させた。CRAWDADのモビリティトレースを用いてシミュレーションを実施するとともに研究成果を国内研究会並びに国際会議に投稿した。シミュレーション主体の性能評価は順調であるが、コロナウィルスの影響のため、Android端末への実装並びに学内で実施する実験実証が十分に行えなかった。また、外出自粛を養成されたため、国内研究会発表並びに国際会議での発表が積極的に行えなかった。その結果、旅費が発生せず研究費が余った。研究成果の投稿・発表は来年度以降に行うとともに研究費を執行する。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、ドローンやスマートフォンなど多種多様な門バイル端末で構成されるマルチホップ遅延耐性ネットワークを介したリアルタイムモバイルクラウドソーシングの研究に取り掛かる。従来のモバイルクラウドソーシングと異なり、本研究では災害時などにリアルタイムに生成されるタスクを効率的にワーカに割り当てる分散アルゴリズムを検討する。インターネット工学の分野で盛んに取り組まれたトラフィック工学の手法を用いて、ワーカの数やタスクのリクエスト頻度のパラメータを解析し、タスク処理のスループットを定量化する。性能評価は実トレースを用いたシミュレーションを行い、提案するモデルの正確性を実証する。またAndroid端末並びにAndroid端末を搭載したドローン、ワークステーションに提案手法を実装する。プロトタイプの実装によって市販のモバイル端末で提案手法が動作することを検証する。
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| Causes of Carryover |
コロナウィルスの影響で出張ができなかったため旅費が発生しなかった。また大学院生の登校が自粛されたため謝金が発生しなかった。次年度以降に旅費と謝金を使用する。
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