| 研究課題/領域番号 |
19K04974
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| 研究機関 | 松江工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
原 元司 松江工業高等専門学校, 情報工学科, 教授 (00259920)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 災害対応型自動販売機 / 位置情報利用型ルーティング / 学習オートマトン / ２状態ベイズ推定器 / LR-I強化法 / LPWA |
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| 研究実績の概要 |
令和元年度（平成３１年度）については，申請者らが提案している省資源型β-タイプ学習オートマトンを用いた位置情報利用型ルーティングβ-BGRの再検討を行った．具体的には，β-BGRで利用している2状態ベイズ推定器を用いたβ-タイプ学習オートマトンをLR-I強化法を持つ学習オートマトンに置き換えたα-BGRを提案し，その性能評価を行った．性能評価は，研究で実現するシングルボードコンピュータ(RaspberryPi)に実装予定のLPWA通信方式，現実の飲料用自動販売機の設置密度を反映したもので，(1)平均パケット到達成功率，(2)平均通信時間，(3)平均パケット数などの指標において良好な結果が得られた．
本研究では，本来災害対応型でない通常の飲料用自動販売機に安価なプラットホームを追加することで防災用自動販売機とすることを想定しており，その実用化に向けて着実に成果を出しつつあると考えている．なお，令和元年度（平成３１年度）は省資源型のβ-タイプ学習オートマトンの条件最適性を証明した査読付き論文１編，α-BGRの提案とその性能評価について報告を行った学会発表２件の業績が得られた．
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| 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
令和元年度（平成３１年度）については，省資源型β-タイプ学習オートマトンを導入した位置情報利用型ルーティング手法β-BGRの再検討を行った．省資源型β-タイプ学習オートマトンは，その構成要素であるベイズ推定器の状態数を最小の2つまで縮減したものである．
具体的な再検討方法として，β-BGRで利用しているβ-タイプ学習オートマトンの代替として，LR-I強化法を持つ学習オートマトン（ここではこの学習オートマトンを便宜上α-タイプと呼ぶ）を導入したα-BGRを提案し，その性能評価をシミュレーションによって行った．α-タイプ学習オートマトンは学習速度が遅い，誤学習率が高いといったデメリットがあるが，計算資源のコスト面で有利である．このシミュレーションでは，本研究で想定しているプラットホーム（シングルボードコンピュータRaspberryPi)上で実装可能なLPWA（Low Power Wide Area)という通信方式を想定した通信到達距離，日本国内における飲料用自動販売機の平均密度を反映し，（１）平均パケット到達成功率，（２）平均通信時間，（３）平均パケット数などの指標において良好な結果を得た．
本研究では，本来災害対応型でない通常の飲料用自動販売機に安価なプラットホームを追加することで防災用自動販売機とすることを想定しており，その実用化に向けて着実に成果を出しつつあると考えている．
なお，令和元年度（平成３１年度）は省資源型のβ-タイプ学習オートマトンの条件最適性を証明した査読付き論文１編，α-BGRの提案とその性能評価について報告を行った学会発表２件の業績が得られた．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和元年度（平成３１年度）の成果をもとに，本来申請者らが導入を想定していたβ-BGRとα-BGRの詳細な性能比較を行う．性能差が小さい場合は，プラットホームでの実装が容易であるα-BGRを採用することを検討する．つづいて，LPWAモジュールを導入したプラットフォームに位置情報利用型ルーティング手法を実装し，通信実験を行う．その後，地域における飲料用自動販売機ベンダと協力を行い，実際の飲料用自動販売機にプラットホームを設置した広域通信実験を行い，その性能評価と問題点の抽出を行う．
以上の研究の成果をまとめ，国際会議，学術論文の形で広く発表する予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症のため，3月に参加予定であった学会が中止となり旅費が消費しきれなかった．次年度使用額については，研究で提案する位置情報利用型ルーティングを実装するシングルボードコンピュータの買い増しあるいはこれらを収納するケース，あるいは成果発表にかかる旅費等に使用したいと考えている．
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