2019 Fiscal Year Annual Research Report
インターネット壊滅時でも持続可能な災害情報流通支援システムの構築Phase2
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19H01139
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安本 慶一 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)
栗原 聡 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30397658)
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)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 災害情報システム / インフラレス / マルチモーダルセンシング / 自立分処理アーキテクチャ / 社会情報システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，インターネット壊滅時でも持続可能な災害情報流通システムを構築することである．このシステム構築に際し，時間的・空間的・内容的に網羅性ある情報の流通（課題1），インフラレスな自律連携情報処理アーキテクチャ（課題2），日常的なアプリケーションとのシームレスな接続（課題3）という3つの課題が存在する．本研究では，1．マルチセンシングリソースの連携，2．地域のIoTデバイス同士が自律的に連携するデータ処理アーキテクチャの提案，3．災害時に必要な機能のSDK化およびオープンソース化によるアプリへの実装により，これらの課題を解決する．これにより，災害情報流通支援システムを実現し，減災に寄与するレジリエントな社会システムの構築を目指している．
本年度は，課題1に取り組んだ．課題１では，マルチセンシングリソースの連携（ソーシャル/能動的参加型/受動的参加型/静的センシング）により，時間的・空間的・内容的に網羅性の高い情報収集を可能とすることを目的としている．ソーシャルセンシングは，ソーシャルメディアを利用したセンシングを意味する．人をセンサと見立て，そこから自律的に発信されるデータを収集する．参加型センシングは，一般市民の持つモバイル機器に搭載されたセンサからデータを収集することを意味する．能動的参加型センシングでは，ユーザは自らの意思で情報の収集，発信（写真のアップロードやコメントなど）を能動的に行う．受動型参加型センシングは，ユーザが意識せずにウェアラブル端末が自動的にセンシング（温度や明るさ，音量，無線強度など）する．静的センシングは，設置型IoTデバイスによるセンシングを意味する．本年度は，各センシング手法にの実現に向け，汎用的なデバイスの利用法の検討に加え，独自のデバイス開発に取り組んだ．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，予定通り課題１に取り組み，各センシング手法にの実現に向け，汎用的なデバイスの利用法の検討に加え，独自のデバイス開発を行っている．また，インターネット壊滅時でも持続可能な災害情報流通支援システムを構築するための要素技術の開発を継続して行っている．
具体的には，特殊センサデバイスから生体情報を収集しコンテキストを把握するシステムや，コンテキストに合わせてサイネージにより情報を提示し行動変容を促す研究を行っている．また，災害時のインターネットレス通信のための効果的なアプリケーション配布システムの開発も行っている．さらに，複数リソースを考慮した経路推薦アルゴリズムについて検討し，時間，金銭，体力を考慮した経路意思決定アルゴリズムの開発も行っている．これらは，災害時における被災者のコンテキスト推定，情報提示による行動推定，避難経路意思決定支援，災害アプリの配布などに有益な技術である．これらのことから，おおむね順調に進展していると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，課題2のインフラレスな自律連携情報処理アーキテクチャを解決するために，地域で生成されたIoTデータ流を，地域で処理して災害時に有効活用する：地産地処をコンセプトに，データ発生源に近いデバイスの計算資源を有効活用して効率的にデータを処理し，低コストかつ質の高い情報流通を実現することに取り組む．
災害情報の流通を保証するためには，必要となる計算資源をいかに効率的に確保するかが重要な課題である．多種多様なIoTデバイスで構成された分散システムは，デバイスの計算能力，デバイス間のネットワーク性能，デバイスの配置密度などが異なるため，ユーザの計算需要を満たすように計算資源を確保することは，実用時間で計算が困難な組合せ最適化問題となりうる．
はじめに上記の問題を対象地域に存在するIoTデバイスに対する各タスクの割り当てプランを求めるプロビジョニング問題として定式化する．その上で，この問題を多項式時間で解決するために，適応型地産地処リソース配分手法を提案する．
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