| 講演名 | 2018-03-09 基本的データ集約方式の系内時間特性と最適集約パラメータ 吉野 秀明(日本工大), 大田 健紘(日本工大), 平栗 健史(日本工大), |
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| 抄録(和) | 大量のセンサデータを活用するIoTシステムでは、無線周波数やセンサノードの消費電力などの限られた通信リソースを節約する手段として、階層的にデータを束ねるデータ集約機能が有効である。本稿では、IoTゲートウェイ等のセンサデータを集約するシステムを主な対象として、基本的なデータ集約方式の系内時間特性を明らかにし、最適集約パラメータを導出する。具体的には、基本的なデータ集約方式として、一定間隔集約方式と一定個数集約方式を対象に、集約処理と送信処理からなる待ち行列としてモデル化し、システムに到着してから送信完了までの総系内時間分布のLSTを導出した。数値計算により、両モデルの平均総系内時間を最小化する最適集約間隔および最適集約個数が存在することを明らかにした。さらに、送信処理への到着を単位分布と仮定したD/M/1送信モデルに対する最適集約パラメータを陽に導出し、これらが、最適集約間隔および最適集約個数に対する精度の良い近似を与えることを明らかにした。これらの結果は、IoTゲートウェイなどの集約デバイスを設計するための理論的基礎とガイドラインを与えるものでる。 |
| 抄録(英) | In Internet of Things (IoT) systems utilizing a large amount of small-sized data, a data aggregation function, which hierarchically summarizes data, is effective for saving limited communication resources such as the radio frequency and sensor-node energy. In this paper, we analyze two fundamental statistical data aggregation schemes: the constant interval and constant aggregation number. We analytically derive the stationary distribution and LST of the system time for each aggregation and transmission process, and for the total system time. We then numerically evaluate the stationary mean system-time characteristics and clarify that each scheme has an optimal aggregation parameter, i.e., an optimal aggregation interval or optimal aggregation number, which minimizes the mean total system time. In addition, we derive the explicit optimal aggregation parameters for a D/M/1 transmission model and clarify that they provide accurate approximations of those of the two aggregation models. These results can provide a theoretical basis and guideline for designing aggregation devices such as IoT gateways. |
| キーワード(和) | センサデータ / 最適集約 / 待ち行列解析 / 通信トラヒック |
| キーワード(英) | sensor data / optimal aggregation / IoT / queueing analysis / communication traffic |
| 資料番号 | CQ2017-122 |
| 発行日 | 2018-03-01 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ / MVE / IE / IMQ |
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| 開催期間 | 2018/3/8(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | 五感メディア，食メディア，マルチメディア， メディアエクスペリエンス，映像符号化， イメージメディアの品質，ネットワークの品質および信頼性，一般（食メディア（CEA）研究会,魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | Five Senses Media, Cooking and Eating Activities Media, Multimedia, Media Experience, Video Encoding, Image Media Quality, Network Quality and Reliability, etc. (Co-sponsor: Technical Committee on Multimedia on Cooking and Eating Activities (CEA)) |
| 委員長氏名（和） | 林 孝典(広島工大) / 亀田 能成(筑波大) / 浜本 隆之(東京理科大) / 杉山 賢二(成蹊大) |
| 委員長氏名（英） | Takanori Hayashi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Yoshinari Kameda(Univ. of Tsukuba) / Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Kenji Sugiyama(Seikei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 下西 英之(NEC) / 岡本 淳(NTT) / 間瀬 健二(名大) / 児玉 和也(NII) / 木全 英明(NTT) / 中口 俊哉(千葉大) / 前田 充(キヤノン) |
| 副委員長氏名（英） | Hideyuki Shimonishi(NEC) / Jun Okamoto(NTT) / Kenji Mase(Nagoya Univ.) / Kazuya Kodama(NII) / Hideaki Kimata(NTT) / Toshiya Nakaguchi(Chiba Univ.) / Mitsuru Maeda(Canon) |
| 幹事氏名（和） | 池上 大介(NTT) / 久保 亮吾(慶大) / 飯山 将晃(京大) / 木村 篤信(NTT) / 内山 英昭(九大) / 高橋 桂太(名大) / 河村 圭(KDDI総合研究所) / 工藤 博章(名大) / 齊藤 新一郎(ソニー) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Ikegami(NTT) / Ryogo Kubo(Keio Univ.) / Masaaki Iiyama(Kyoto Univ.) / Atsunobu Kimura(NTT) / Hideaki Uchiyama(Kyushu Univ.) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Kei Kawamura(KDDI Research) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) / Shinichiro Saito(Sony) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大田 健紘(日本工大) / 福元 徳広(KDDI総合研究所) / 山本 嶺(電通大) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) / 松尾 康孝(NHK) / 早瀬 和也(NTT) / 土田 勝(NTT) / 大橋 剛介(静岡大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Norihiro Fukumoto(KDDI Research Inc.) / Ryo Yamamoto(UEC) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) / Yasutaka Matsuo(NHK) / Kazuya Hayase(NTT) / Masaru Tsuchida(NTT) / Gosuke Ohashi(Shizuoka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Image Media Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 基本的データ集約方式の系内時間特性と最適集約パラメータ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | System Time Characteristics and Optimization of Fundamental Data Aggregation Schemes |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | センサデータ / sensor data |
| キーワード(2)（和/英） | 最適集約 / optimal aggregation |
| キーワード(3)（和/英） | 待ち行列解析 / IoT |
| キーワード(4)（和/英） | 通信トラヒック / queueing analysis |
| キーワード(5)（和/英） | / communication traffic |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉野 秀明 / Hideaki Yoshino |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大田 健紘 / Kenko Ota |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 発表年月日 | 2018-03-09 |
| 資料番号 | CQ2017-122 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | CQ-486 |
| ページ範囲 | pp.111-116(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-01 (CQ) |