| 研究課題/領域番号 |
21K12149
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
|
|---|
| 研究機関 | 明星大学 |
|---|
研究代表者 |
荻野 正 明星大学, 情報学部, 教授 (70608398)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 近傍ネットワーク / 三密回避 / ソーシャルディスタンス / IoT |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
新型コロナウィルス等の感染症拡大防止のために、人々の滞留による密接や密集を避けて行動するという新しい行動様式が始まった。この新しい行動様式のもとで人々が安心して生活を続けられるように、人々の行動をサポートする技術が切望される。本研究では、①密接・密集をリアルタイムに検出し、その時点で近傍にいるユーザに警告する、②密接・密接の発生を事前に予測し、回避する行動をユーザに提案する、という２つの目的を実現できる新しいネットワークシステムを創出する。①②の技術を利用した具体的なアプリケーションとしての密接・密集の検出・警告・予測・回避システムを実装し評価を行う。
|
| 研究実績の概要 |
本研究では、感染症拡大防止のための新しい行動様式をサポートする、①密接・密集のリアルタイム検出・警告と②密接・密集の予測・回避を可能にする動的近傍ネットワークの実現を目的とし、そのために必要な基本技術を明らかにすることを目指していた。
初年度は、まず最初に、近傍ネットワークのコンセプトを検討し、システム全体と近傍ネットワークの全体アーキテクチャを提案した。提案したアーキテクチャに基づき、近傍ネットワークシステムのプロトタイプを開発した。また、具体的なアプリケーションとして、感染症回避のためのBLEを用いた検出アプリケーションを開発した。開発アプリケーションについては、研究室内にての動作確認を行い、設計通りの動作を確認した。これにより、密接・密集のリアルタイム検出と警告が可能となった。
２０２２年度は、初年度（２０２１年度）にスマートフォン上に作成したプロトタイプで収集したログデータをサーバに格納し、Google Map上に表示する方式について検討し、実装を行った。表示しているGoogle Mapの範囲、縮尺に応じて、地図を適切なメッシュに分け、感染リスクを色と濃度を変化させて、直感的に把
握できる表示方式を提案した。また、２点間の経路について、感染リスクを低減するための経路探索方式を検討・実装した。感染リスクは、距離とリスクの度合いを、ユーザ毎に設定できるようにし、複数の候補ルートを検索して、地図上に表示できるようにした。
2023年度は、これまでに開発したシステムを、インターネットを含むデバイスーエッジークラウドの３層システムに展開する手法を検討し、実装した。デバイスからのデータをエッジ経由でクラウドに収集し、他のデバイスからの要求に応じて必要なエリアの警告情報の表示、最適ルートの表示が可能になった。
期間中に、国際学会で６件の発表を行った。
|
