| 研究課題/領域番号 |
19K11985
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 静岡理工科大学 |
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研究代表者 |
工藤 司 静岡理工科大学, 情報学部, 特任教授 (90583782)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | データベースシステム / 時制データベース / フォグコンピューティング / 深層学習 / 画像認識 / Cycle-GAN / データベース / 分散データベース / 画像処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在，IoT (Internet of Things) の進展に伴い、多様かつ大量のセンサデータが収集され、クラウドサーバに蓄積、解析されている。この効率化のため、一次処理をセンサ近くに設置された端末であるフォグノードで実行する、フォグコンピューティングが提案されている。応募者は分散データベースによりクラウドサーバとフォグノードの各々のデータを相互参照可能とすることで、クラウドサーバで必要なデータを効率的に転送できることを示した。本研究では、この分散データべースに統合運用のための機能を付加することにより、業務システムで活用可能なフォグコンピューティング基盤を開発する。
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| 研究成果の概要 |
現在、Internet of Things（IoT）の進展に伴う大量のデータ入力に対応するため、一次処理をセンサ近くに設置された端末であるフォグノードで実行し、サーバには処理結果のみを転送するフォグコンピューティングが活用されている。本研究では，フォグノードで連続入力される動画から自動的に対象を検出，認識して必要な情報を抽出するとともに，フォグノードとサーバの間で効率的にデータを管理するための基盤を構築し，有効性を評価した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
IoTの進展に伴い，様々な監視カメラが展開され，膨大なデータが常時，連続入力されている．このようなデータの解析を行うには，まず，対象部分を自動認識し，その上で解析を行うのが効率的である．本研究は，フォグノードで連続的に一次処理を行うフォグコンピューティングの特徴を活用し，深層学習やコンピュータグラフィックス（CG）を活用して効率的な自動認識の仕組みを提案，評価した点に学術的意義がある．また，自動運転の車載カメラや，災害防止用の河川カメラなど，動画からの情報抽出の需要は高まっており，この点で社会的意義がある．
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