| 研究課題/領域番号 |
21K12149
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 明星大学 |
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研究代表者 |
荻野 正 明星大学, 情報学部, 教授 (70608398)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 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)
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| 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 |
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| 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。
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| 研究成果の概要 |
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、システム全体アーキテクチャを提案した。２０２２年度は、プロトタイプで収集したログデータをサーバに格納し、地図上に表示する方式について検討し、実装を行った。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。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、密接・密集の検出・警告・予測・回避システムという重要なアプリケーションを、行動履歴を残さずに実現できる新しいIoTシステムに必要な技術ベースを開発するものである。アフターコロナで、人々の物理的な距離や接触情報が従来になく非常に重要視され、新しい行動様式がスタンダードとなるこれからの時代に必須の技術である。また、デバイス中心の狭領域システムと、クラウド中心のビッグデータシステムを効果的に融合させたシステムは他に例を見ない。本研究成果により、今後感染症回避以外にも、自然災害時等に突発的に発生する人々の行動把握や情報共有などへの拡張が可能になる。
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