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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-26 14:10
[ポスター講演]Store-Carry-Forwardを用いたデータ配信のスループット向上に関する実証的研究 ~ 深層学習による車両移動予測アルゴリズムの活用 ~
渡辺良人劉 巍荘司洋三NICT
抄録 (和) Store-Carry-Forward(SCF)技術は,データ伝送をノードの物理的な移動を用いて実現する手法である.特に,ノード間の通信に高速近距離無線規格を採用すれば,SCF の実効スループットは極めて高くなる可能性がある.本稿では,深層学習に基づく車両移動予測アルゴリズムを用いた SCF の実効スループットの改善手法を概念実証するための研究成果を報告する.具体的には,当研究室が東京都墨田区に展開している IoT プラットフォームで得られたデータに基づいて導出された実験結果から以下の知見が得られた.(1)SCF によるデータ配信の実効スループットは,400 Mbps を上回る場合がある.これは 4G 回線の速度の実測値の約 16 倍である.(2)深層学習による車両移動予測アルゴリズムを SCF に適用することで,従来の SCF 手法に比べ通信のオーバヘッドを 20%以上削減しつつ配信成功率が改善される.(3)データのキャリアに迂回ルートを提示することで,効率的なカバレッジの拡大と実効スループットの向上が見込まれる. 
(英) A store-carry-forward (SCF) strategy is one of the data delivery methods by the physical movement of nodes and has the potential to achieve quite high throughput performance for data delivery if some high-speed short-range wireless standard is available for communications between nodes. This paper reports several proof-of-concept (PoC) results for the purpose of demonstrating the effective throughput improvement of the SCF strategy by a vehicle mobility prediction algorithm based on deep learning. Specifically, the following findings have been obtained based on the experimental results derived from the IoT platform that is developed in Sumida-ward, Tokyo; (1)There is a potential for the SCF strategy to achieve a throughput over 400~Mbps, i.e., 16 times of the experimental throughput of typical 4G networks, (2)our proposed deep learning-based mobility prediction algorithm improves the delivery success ratio of the SCF strategy and reduces the communication overhead ratio by over 20% compared to those of conventional SCF strategies, and (3)we can expect to expand the coverage of data dissemination and improve the effective throughput performance of the SCF strategy by suggesting detour routes to the data mules.
キーワード (和) Store-Carrt-Forward / ビッグデータ / 深層学習 / 車両移動予測 / 社会実装 / / /  
(英) Store-carry-forward / big data / deep learning / vehicle mobility prediction / social implementation / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 RISING  
開催期間 2019-11-26 - 2019-11-27 
開催地(和) 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター 
開催地(英) Fukutake Learning Theater, Hongo Campus, Univ. Tokyo 
テーマ(和) 超知性通信ネットワークに関する研究,一般 
テーマ(英) Researches on Super-Intelligent Networking, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RISING 
会議コード 2019-11-RISING 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Store-Carry-Forwardを用いたデータ配信のスループット向上に関する実証的研究 
サブタイトル(和) 深層学習による車両移動予測アルゴリズムの活用 
タイトル(英) A Demonstrative Study on the Throughput Improvement for Store-Carry-Forward Data Delivery 
サブタイトル(英) An Approach of Vehicle Mobility Prediction Based on Deep Learning 
キーワード(1)(和/英) Store-Carrt-Forward / Store-carry-forward  
キーワード(2)(和/英) ビッグデータ / big data  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(4)(和/英) 車両移動予測 / vehicle mobility prediction  
キーワード(5)(和/英) 社会実装 / social implementation  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 良人 / Yoshito Watanabe / ワタナベ ヨシト
第1著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 劉 巍 / Wei Liu / リュウ ギ
第2著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 荘司 洋三 / Yozo Shoji / ショウジ ヨウゾウ
第3著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-11-26 14:10:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 RISING 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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