斎藤洋 研究室



研究テーマ

Internet of Things (IoT) などの先進的情報通信ネットワークやIoTによってもたらされるセンシング情報に基づくアプリケーションの実現のための数理的手法の研究

IoTなどの先進的情報通信ネットワークやIoTによってもたらされるセンシング情報に基づくアプリケーションの実現には、多くの数理的手法が使われており、その研究には、これらの数理的手法自体の理解とネットワークシステムおよびアプリケーションの理解の両方が必要である。 本研究室では、この両方を理解することで、数理的手法の新たなネットワーク応用や関連アプリケーション応用を行う。 これにより、先進的情報通信ネットワークシステムの中核アルゴリズムやアプリケーションの開発を行う。

具体的研究例

(i)IoT関係では、IoTの先駆けとなるネットワーク提案(Wide Area Ubiquitous Network, 図1)や、そこで使われるマクロダイバシティを用いた場合の漸近最小被覆解(図2)、車車間通信での干渉量評価式の導出などを行ってきている。

図1.新たなネットワークの位置づけ[H. Saito, O. Kagami, M. Umehira, and Y. Kado, Wide Area Ubiquitous Network: The Network Operator’s View of a Sensor Network, IEEE Communications Magazine, 46, 12, pp.112-120, 2008.]

図2.マクロダイバシティを用いた場合の漸近最小被覆解[H. Saito and D. Uchida, Asymptotic Minimum Coverage Using Macroscopic Diversity, IEEE Trans. Mobile Computing, 12, 8, pp. 1518-1531, 2013.]

(ii)災害に強いネットワークの新たなコンセプトとして、「被災しないネットワーク」を掲げ、その実現に向けて、以下の研究を行っている。 台風などの気象情報を取り込み、それに基づいて、ネットワークやクラウド上の機能配備等を変更することで、実質的に、災害から逃れる被災回避制御(図3)、や、災害に遭遇しにくいネットワークの幾何学的形状設計法の研究。 さらには、電力網などとの連鎖障害の回避手法や、気象情報などの少ない途上国でも実施できる被災回避制御アルゴリズムなどの研究も行う。

図3.被災回避制御の効果(上図:降雨量、下図:通信切断率)[H. Saito, H. Honda and R. Kawahara, INFOCOM, 2017]

(iii)IoT関連アプリケーションとして、スマホなど、既に配備されたセンシング機能を有する装置から得られる情報の2次的利用により、健康管理や人物同定、リスク検出などを行う。 例えば、スマホのセンシング情報をクラウド上に格納し、それを横断的に、あるいは、時系列的に機械学習させることで健康状態の低下を検出する。



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