| 研究課題/領域番号 |
17K12681
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
情報ネットワーク
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
金井 謙治 早稲田大学, 理工学術院, 次席研究員(研究院講師) (40732160)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | モバイルネットワーク / コンテンツ配信 / IoT / ナビゲーション / 機械学習 / 時系列データ解析 / エッジコンピューティング / 経路探索 / マルチメディア通信 |
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| 研究成果の概要 |
本研究開発は、基盤技術１：「多次元時系列データを利用した無線通信品質予測技術」および基盤技術２：「高速かつ省電力なコンテンツ配信技術」について研究開発し、早稲田大学周辺のフィールド上にてその実証評価を行った。無線通信品質予測技術は、スループット、RSSI、GPS位置情報などを入力とし、深層学習ベースの回帰モデルにより高精度な予測を実現した。高速かつ省電力なコンテンツ配信技術は、これら入力情報をマップ上に可視化し、経路探索手法を適用することで、高速かつ省電力な移動経路を提供した。これらを早稲田大学周辺のフィールド上にて実証評価を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究開発では、スマートフォンやウェアラブル上で利用可能なモバイルサービスの品質をさらに向上することを目的としている。具体的には、モバイル端末を利用しているユーザに対して高品質な通信が得られる地点や目的地までの経路を提示し、さらに、ナビゲーション技術と無線ネットワーク技術を連携することで、ユーザの移動中において、高品質でさらに省電力な無線通信技術およびアプリケーション技術を実現した。
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