| 講演名 | 2019-01-17 予測精度を考慮したリアルタイム予測情報配信のためのエッジ連携モデルの評価 上林 将大(京大), 新熊 亮一(京大), 佐藤 丈博(京大), 大木 英司(京大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 多くの国々において，交通渋滞は社会問題であり，その解決策として道路交通量予測情報の配信が注目されている．これまで，遅延要求を満たせるようセンサデータを処理することを目的として，エッジサーバ間で連携するエッジ連携システムが検討されてきた．しかしながら，従来のエッジ連携システムでは，予測精度が考慮されていなかったため，遅延要求を満たすようデータを処理しても精度が悪い恐れがあった．本研究ではリアルタイム性を満たしつつ，予測精度を最大化するエッジ連携システムのモデルを提案する．提案モデルは一般化相互割当問題として定式化され，予測精度向上に寄与するデータが優先提案モデルをエッジサーバが2台の場合に適用し，道路側固定カメラをセンサデバイスとする評価シナリオを想定して，様々な条件で予測精度の評価を行い提案モデルの有効性を示す． |
| 抄録(英) | Nowadays, traffic congestion is still a serious social problem in many countries. Real-time delivery of predictive road traffic information has been expected as a promising solution for the problem. Since the latency requirement is strict in such real-time delivery, edge cooperation has been studied to increase the capability of processing sensor data. However, although the prior works forced mainly on latency requirements, they did not consider the accuracy of predicted information. Therefore, this report proposes a model for edge cooperation. The edge cooperation system based on our model can maximize the prediction accuracy while satisfying the latency requirement for realtime delivery. Our model is formulated as a generalized mutual assignment problem, in which edge servers cooperatively process and use data that contribute to the improvement of prediction accuracy with high priority. This report considers a two edge-server case and discusses numerical evaluation with the scenario where roadside cameras work for collecting road-traffic information as sensors. From the numerical result, we validate the system based on our model in terms of prediction accuracy under various conditions. |
| キーワード(和) | エッジコンピューティング / 機械学習 / 予測情報配信 / 一般化相互割当問題 |
| キーワード(英) | edge computing / machine learning / predictive information delivery / generalized mutual assignment problem |
| 資料番号 | MoNA2018-68 |
| 発行日 | 2019-01-09 (MoNA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
|---|---|
| 開催期間 | 2019/1/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都（京都駅前） |
| 開催地（英） | T. B. D. |
| テーマ（和） | モバイルコンピューティング、機械学習 in/for モバイル、モバイルネットワークとモバイルアプリケーション 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 新熊 亮一(京大) |
| 委員長氏名（英） | Ryoichi Shinkuma(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田頭 茂明(関大) / 北形 元(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Shigeaki Tagashira(Kansai Univ.) / Gen Kitagata(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石田 繁巳(九大) / 二瓶 浩一(NEC) / 西尾 理志(京大) / 齊藤 隆仁(NTTドコモ) |
| 幹事氏名（英） | Shigemi Ishida(Kyushu Univ.) / Koichi Nihei(NEC) / Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Takato Saito(NTT DOCOMO) |
| 幹事補佐氏名（和） | 臼井 健(KDDI総合研究所) / 金井 謙治(早大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ken Usui(KDDI Research) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Mobile Network and Applications |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 予測精度を考慮したリアルタイム予測情報配信のためのエッジ連携モデルの評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Edge Cooperation Model for Real-Time Predictive Information Delivery Considering Prediction Accuracy |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジコンピューティング / edge computing |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 予測情報配信 / predictive information delivery |
| キーワード(4)（和/英） | 一般化相互割当問題 / generalized mutual assignment problem |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上林 将大 / Masahiro Kanbayashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐藤 丈博 / Takehiro Sato |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大木 英司 / Eiji Oki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-01-17 |
| 資料番号 | MoNA2018-68 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MoNA-389 |
| ページ範囲 | pp.63-68(MoNA), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-09 (MoNA) |