| 研究課題/領域番号 |
21K11861
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| 研究機関 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
小川 祐紀雄 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (30783261)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 不確かなデータ / ベイズモデリング / 情報の不確実性 / 集団意思決定 / 分散型侵入検知システム / 説明可能なAI |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、一般の自動車を用いてモバイルクラウドセンシングを行うにあたり、(1)周囲の状況とその時間変化に対して自動車群が自律的・自己組織的に処理を行う、(2)性能指標などを保つように外部から自動車群を誘導できる、の二点の機能を備えたシステムの実現を目標とする。本年度は、主に(1)の目標の実現に向けて以下の研究内容を実施した。
(A)センシングプラットフォーム：自動車の低速走行や一時停止などのシグナルから渋滞や濃霧などの道路環境を判定する場合に、偽シグナルやシグナル無しといったデータを含む不確かなデータを利用してロバストな推定を行うことを課題に、ベイズモデリングを時間・空間方向への二段階で適用するモデルを提案し、分周期で変動する渋滞事象を最大約80%の確率で推定できることを示した。
(B)ネットワークプラットフォーム：5GとWiFiのネットワーク選択において、各ユーザの性能優先やコスト優先といった志向を満たつつ通信可能なネットワークを選択できることを課題として、ネットワークについての事前情報が不確実な状況での集団意思決定を利用したネットワーク選択方式を提案し、50%以上の確率で事前にネットワークを認識している場合に、集団意思決定が有効になることを示した。
(C)計算プラットフォーム：利用者が分散するシステム環境でセキュリティを高めるために分散型の侵入検知システム(IDS)を検討した。説明可能なAI(XAI)の導入により、IDSによる攻撃判定の根拠を示すことが可能になるが、分散型のIDSへの影響は明らかではない。そこで実験的な評価を行い、XAIによる分類クラス間で特徴量の類似性が高いほど、IDSの攻撃認識精度が低下することを示した。
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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
本研究の目標の実現に向けては、入手可能なデータの精度が高いとは限らないこと、通信インフラや計算インフラも場所によって様々であること、分散環境でもユーザのセキュリティを高めることが必要であることなどを考慮した検討が重要であり、そのための基礎的なユースケースの検討を完了しており、おおむね順調に進展していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、本年度の基礎検討を進め、走行中の自動車からの観点で、交通状況や路面状況などのセンシング対象や、モバイルネットワークなどの通信環境が刻々と変化する場合に、そのような変化に適応的なセンシング・ネットワーキング手法を検討するとともに、実機を用いた評価に着手することを予定している。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度の検討は、机上検討と計算機上のシミュレーション評価をもとに進めることができた。その結果、当初購入を予定したいた実環境での計測用の計算機は、本年度の検討においては不要となり、次年度、購入することを予定している。
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