研究課題
モバイルノード群のセンシングによりイメージデータを収集し、交通流や人流といった実空間情報をリアルタイム予測するシステムにおける課題に取り組んだ。リアルタイム予測を行うためには大容量のイメージデータをストリーミングでアップロードする必要があり、既存の情報ネットワークでは、輻輳や通信コスト消費を引き起こす恐れがある。そこで、予測を行う機械学習の学習モデルから各々のデータが予測の向上に寄与する貢献度を重要度スコアとして抽出し、その重要度スコアを優先制御に用いる方式を提案した。実データセットを用いた評価により、通信の容量制限に対し高い予測精度を達成できることを示した。また、重要度スコアの時間減衰に着目し、これに基づいて優先制御を行うスケジューリング手法を提案し、有効性を示した。次に、モバイルセンサ基盤により収集されるデータを用いた行列・テンソル補完による交通データの可推定性を行うため，大規模データを対象とした解析手法のための最適化手法の確立と理論的収束解析を行った．本年度は特に、ネットワーク情報埋め込み手法や新たな距離空間における分類手法を提案し，その有効性を示した．また、モバイルセンサ基盤のスループットを向上させるために，複数の自律移動するアクセスポイントの最適配置を理論計算とシミュレーションにより明らかにした．次にユーザを実空間で移動させる手段として，これまで明らかにしたユーザ行動を基にユーザ誘導アプリを開発し，ネットワーク全体の効用が高くなる位置への誘導が行えることを示した．さらに，拡張現実がユーザQoE（体感品質）に与える影響を明らかにし，本来見えない通信品質の可視化をARを用いて行った．また，ユーザ行動を推定するための手段として，クラウドソーソングを用いた精度の高い主観評価実験の提案を行った．
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2020 2019
すべて 雑誌論文 (14件) (うち国際共著 2件、 査読あり 13件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (26件)
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