2019 Fiscal Year Final Research Report

Participatory Sensing Platform for Real-time Content Curation

Research Project

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Project/Area Number	16H01721
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Research Field	Information network
Research Institution	Nara Institute of Science and Technology
Principal Investigator	Yasumoto Keiichi 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	荒川豊九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203) 藤本まなと奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (80758516) 松田裕貴奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (90809708) 水本旭洋大阪大学, 情報科学研究科, 特任助教(常勤) (80780006) 諏訪博彦奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任准教授 (70447580)
Project Period (FY)	2016-04-01 – 2020-03-31
Keywords	参加型センシング / キュレーション / 分散処理 / 機械学習
Outline of Final Research Achievements	In this study, we constructed a sensing platform called IFoT which solves three problems: utilization by combining different sensor data streams; efficiency of distribution, processing, and analysis of a large number of diverse data streams; intelligent compilation of analysis results of multiple data streams; and creation and provision of high-value content. The results of this study have been published in 11 journals and 35 international conferences.
Free Research Field	情報科学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	スマートデバイスが生成するデータ流のボリュームは急増している。これらのデータをクラウドで処理しユーザにフィードバックする従来のデータ処理モデルでは、広域無線通信網やクラウドに大きな負荷を与えるだけでなく、データが即時に活用されない問題が生じている。本研究は、IoTデバイスやモバイルデバイスが生成するデータを、発生源の近くで「地産地消」の概念で処理・活用するためのプラットフォームを実現し、IoTデバイスといった貧弱なデバイスでも分散処理により高度なサービスが実現できることを示した点で学術的意義があり、また、災害に強い地域サービスが低コストで構築可能になった点で社会的意義があると考えている。