実空間ナレッジが求められる時代の新たなデータ重要度による通信制御
【研究分野】情報ネットワーク
【研究キーワード】
実空間情報 / 機械学習 / 可推定性 / 可代替性 / 経済学モデル / モバイルセンサ基盤 / ユーザ誘導 / ネットワークアーキテクチャ / データ重要度 / 実空間ナレッジ / Quality of Service / Internet of Things / Software-Defined Network / Unmanned Aerial Vehicle
【研究成果の概要】
今後の情報通信技術には、身近な実空間のナレッジ(=有用な情報)をきめ細やかに届けることが期待される。例えば、スマートカーが実空間ナレッジに基づいて運転者を支援することで、渋滞や事故のない交通社会が実現できる可能性がある。しかし、実空間に関わる膨大なデータを無差別に流入させると通信ネットワークがボトルネックになる問題がある。そこで、最新の機械学習と経済学に基づくデータ重要度モデルを構築し、データの可推定性と可代替性に応じ情報通信資源を割り当てるという独創的な制御手法を提案した。上記スマートカーを想定した評価によりナレッジの取得遅延を短縮できることを示した。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 矢守 恭子 | 朝日大学 | 経営学部 | 教授 | (Kakenデータベース) |
| 笠井 裕之 | 電気通信大学 | 大学院情報理工学研究科 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【配分額】18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)