| 研究課題/領域番号 |
15H01684
|
|---|
| 研究機関 | 早稲田大学 |
|---|
研究代表者 |
甲藤 二郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70318765)
|
|---|
| 研究分担者 |
村瀬 勉 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (10530941)
金井 謙治 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (40732160)
嶋本 薫 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (80235639)
津田 俊隆 早稲田大学, 理工学術院(国際情報通信研究科・センター), 客員上級研究員(研究院客員教授) (80465377)
市野 将嗣 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (80548892)
亀山 渉 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90318858)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | モバイルネットワーク |
|---|
| 研究実績の概要 |
本申請の研究開発項目として以下を設定している。基盤技術として、(1) 無線通信履歴の取得、(2) 無線通信履歴を活用した通信品質予測、(3) 品質予測に基づく適応配信制御と最適経路探索。拡張技術として、(4) クラウド拡張、セキュリティ、センサー活用、新無線技術、QoE評価、(5) アプリケーションの具体化とプロトタイプ実装。
(1)では、初年度に開発したスマートフォンアプリを使用し、大学周辺の無線通信品質計測を進めている。この時、移動手段や時間情報による場合分けも進めている。(2)では、初年度から継続して隠れマルコフモデルと線形予測分析を併用したスループット予測の検討を進めており、国際学会発表を行うと共に、論文誌投稿を準備している。(3)では、通信品質履歴を活用し、スループットを最大化、もしくは消費電力を最小化する移動経路を提示し、実機実験によって有効性を実証し、国際学会で成果発表を行った。
(4)でば、クラウド拡張として、研究室内にパーソナルクラウド、学外に商用クラウドを配し、携帯端末情報をエッジ処理する階層化クラウド環境を整備した。セキュリティに関しては、マルウェア対策のためのトラヒック分析に関する成果発表を行った。センサー活用に関しては、可視光カメラ、赤外線カメラ、測距センサーなどを配した実験環境を構築し、イベント検知に基づく適応配信制御に関する成果発表を行った。無線技術に関しては、5Gを想定した実験環境の情報収集と整備を開始した。QoE評価に関しては、新指標の構築を目指した注視点計測等の成果発表を行った。(5)では、高効率・省電力映像配信アプリケーション、家庭内の8K映像再配信、各種IoTデバイスを用いたセンサーアプリケーション、などのプロトタイプ実装を進めた。これらに加え、次世代ネットワークや無線LANの効率的な制御技術に関する招待講演も行った。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究課題はおおむね順調に進展している。また、昨年度は研究費の前倒し申請を行い、研究開発の加速に役立てた。
(1)では、初年度に開発したスマートフォンアプリを活用し、大学周辺の無線通信品質の計測を進めている。また、アプリ拡張として、ダウンロードに加えてアップロード時の省電力化を図る工夫を加えている。(2)では、現状の隠れマルコフモデルと線形予測分析によるアプローチに加え、機械学習を活用した方式検討の準備を進めている。(3)では、実機実験評価として提案方式の有効性を確認し、論文誌投稿の準備を開始した。
(4)では、クラウド拡張では、OpenStackによるパーソナルクラウド構築をほぼ完了し、次年度以降の通信実験、ならびに応用実験の目途を付けた。セキュリティでは、研究成果の論文誌投稿の準備を進めている。センサー活用では、上記クラウド拡張と連携し、エッジコンピューティングも活用した効率的かつ柔軟な応用開発を目指している。無線技術は2020年の5G実用化を想定した実験準備を開始し、シミュレーション評価、実機評価実験の二面から準備を進めている。QoE評価に関しては、観測可能な変数（瞬断時間など）からのQoE推定式も活用した評価実験を進めている。(5)のアプリケーション開発では、各種のプロトタイプ実装と評価に加え、上記クラウド拡張とセンサー活用を統合した今後の新規なプロトタイプ実装の準備を進めている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
(1)の通信履歴取得では、スマートフォンアプリの開発・改良を進め、試験的な公開を目指す。ユーザに不要なストレスを与えないインライン計測は昨年度からの継続課題であり、今後も継続する。(2)の通信品質予測では、国際学会の動向も踏まえ、深層学習の導入が緊急の課題であり、新規課題としての検討を進める。このとき、(4)のクラウド拡張を踏まえた深層学習の計算環境整備も課題になる。(3)の適応配信制御と最適経路探索に関しては、プロトタイプ実装も含めた評価として、基礎検討に関しては一通りの目途を付けた。今後は、規模の拡大や無線通信環境の動的な変化への対応など、実用的な課題検討にシフトする。
(4)の拡張技術に関しては、まずクラウド拡張とセンサー活用を統合し、各種の通信実験と応用実験への拡張を図る。具体的には、SDN拡張やビッグデータ拡張が可能であり、必要に応じて拡張テーマを設定し、外部資金による新規の研究費申請も検討する。また、(1)の通信履歴取得とセンサー活用の統合も図り、通信履歴取得に加え、人間の行動分析等への拡張を図る。また、新無線技術は5Gへの対応を図り、4K/8K映像配信のシミュレータ・エミュレータ評価を開始し、今後の実機評価に向けた準備を進める。QoEに関しては、人間の知覚特性の計測と反映を継続すると共に、客観指標の活用によるプロトタイプ実装評価への適用を図る。(5)のアプリケーション開発に関しては、最終年度も想定し、各種のプロトタイプ実装を開始する。
|
