• 超スマート社会とEdge Computing

  • クラウド・コンピューティングが全盛であるが、近年家庭に高速・大容量のモバイルデバイスや無線ネットワークが配備されてきています。特に、人間が計算や意思決定ループの一部であるソーシャルコンピューティングでは、その実行が都市空間の末端(エッジ)に移行しつつあり、新たな計算パラダイムとしてエッジ・コンピューティング(Edge Computing)が注目されています。社会のスマート化を目指したEdge Computingベースの研究を進めています。

社会システムの最適化

ドローンを用いた環境把握・地形モデリング

IoTが普及する中で、屋外の随所に設置したセンサのデータを無線で収集する方法が注目されている。山間部などで基地局を自ら設置する場合、最適な配置を考えるための実地検証が難しく、無線シミュレータを用いなければならない場合が頻繁に生じます。シミュレーションに際する地形モデル作成を手作業で行うのは多大な労力を要するため、ドローンなどによる複数の空撮画像を統合して3次元点群を生成し、それらを用いた地形モデルを作成する方法が期待されている。本研究では、生成直後の地面や物体などの区別が無い点群に対し、点群から地面や個々の立体物を高精度に切り分け、効率よく地形モデルを作成する手法を研究している。

サイバー・フィジカル・システム(CPS)研究

平成24年度より、国立情報学研究所、北海道大学、大阪大学、九州大学の4機関で文部科学省の国家課題対応型研究開発推進事業−次世代IT基盤構築のための研究開発−「社会システム・サービスの最適化のためのIT統合システムの構築」プロジェクトを受託し、サイバー・フィジカル・システム(Cyber Physical System)に関する研究を推進した。都市のスマート化を目指した新しいサービスの実現においては、都市の各街区の交通流や滞在人口・エネルギー消費量などを人・車・建物などから得られるセンシング情報を用いて高精度に推定する必要がある。本プロジェクトでは、その推定結果と各街区の特性や環境条件などから都市インフラや高度交通システム、ならびに、それらの災害・異常時の環境を数学的にモデル化し、シミュレーション・テストベッド技術などを併用して新しいIT基盤を構築することを目指している。

CPSベースの群衆センシングと次世代BEMS

レーザーレンジセンサ(測距センサ)を用い

て、屋内の歩行者の位置と軌跡を追跡するトラッキングシステム「ひとなび」を開発し、大阪駅前の大規模商業ビル「グランフロント大阪」内のナレッジキャピタル展示施設「The Lab」において長年デモ展示している。「ひとなび」の群衆センシング機能と流体シミュレーション技術を併用することで、モールなどの商業ビルにおいて、各フロアの温度分布や来訪者の快適度(PMV: Predicted Mean Vote)を高精度にリアルタイムに推定する技術を開発し、得られた温度分布や来訪者の快適度をもとに、混雑度や空調設備の位置を考慮したより細やかな空調制御を行う手法を提案している。

Edge Computingパラダイム

モノのインターネット(IoT: Internet of Things)の発展に伴い、大量のセンシングデータが至る所から湧出し、これらのデータをすべてクラウドサーバーに蓄積するのが困難になってきている。このため、多数のエッジサーバをユーザに近い場所に設置し、それらがお互いに自律分散的に連携したりクラウドサーバと協調するEdge Computingの概念が注目されている。本研究では、多様で連続的な時空間データの流れを「情報流」として捉え、次世代情報通信技術と融合させることで情報流を効率良く実時間処理するための研究を推進している。

ひとなび ~ 屋内におけるひと,くうき,きもちを理解する ~



CPSベースの群衆センシング集約可視化プラットフォームと次世代BEMS

【関連発表論文】
S. Li, Y. Gu, B. Subedi, C. He, Y. Wan, A. Miyaji, T. Higashino: "Beyond Visual Line of Sight UAV Control for Remote Monitoring Using Directional Antennas", Proceedings of 2019 IEEE GLOBECOM Workshops, pp.1-6, 2019.

T. Saki, A. Hiromori, H. Yamaguchi, T. Higashino: "Occlusion-based trajectory estimation for pedestrians using LiDAR sensors", Proceedings of the 10th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2019, Short Papers/Work-in-Progress Papers), pp.400-407, 2019.

S. Choochotkaew, H. Yamaguchi, T. Higashino: "A Self-Organized Task Distribution Framework for Module-Based Event Stream Processing", IEEE Access, Vol.7, pp.6493-6509, 2019.

T. Amano, S. Kajita, H. Yamaguchi, T. Higashino, Mineo Takai: "Smartphone Applications Testbed Using Virtual Reality", Proceedings of the 15th EAI International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services (MobiQuitous 2018), pp.422-431, 2018.

Y. Hara, A. Uchiyama, T. Umedu, T. Higashino: "Sidewalk-level People Flow Estimation Using Dashboard Cameras Based on Deep Learning", Proceedings of the 11th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network (ICMU 2018), pp.1-6, 2018.

K. Ogura, Y. Yamada, S. Kajita, H. Yamaguchi, T. Higashino, Mineo Takai: "Ground Object Recognition from Aerial Image-based 3D Point Cloud", Proceedings of the 11th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network (ICMU 2018), pp.1-8, 2018.

S. Choochotkaew, H. Yamaguchi, T. Higashino: "BALANCE: A Robust Routing Protocol in Self-Organized Civilian DTN", Proceedings of the 14th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob 2018), pp.1-8, 2018.

Y. Fukushima, D. Miura, T. Hamatani, H. Yamaguchi, T. Higashino: "MicroDeep: In-network Deep Learning by Micro-Sensor Coordination for Pervasive Computing", Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP 2018), pp.163-170, 2018.

M. Elhamshary, M. Youssef, A. Uchiyama, H. Yamaguchi and T. Higashino: "CrowdMeter: Congestion Level Estimation in Railway Stations Using Smartphones", Proceedings of the 16th IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication (PerCom 2018), pp.1-12, 2018.

S. Choochotkaew, H. Yamaguchi, T. Higashino, Megumi Shibuya and Teruyuki Hasegawa: "EdgeCEP: Fully-distributed Complex Event Processing on IoT Edges", Proceedings of the 13th International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS 2017), pp.121-129, 2017.

S. Choochotkaew, H. Yamaguchi and T. Higashino: "Two-tier VoI Prioritization System on Requirement-based Data Streaming toward IoT", Mobile Information Systems, Vol. 2017, Article ID 7892545, 2017.

小島 颯平,内山 彰,廣森 聡仁,山口 弘純,東野 輝夫: "俯瞰画像における動体領域面積に基づく群衆人数推定法の提案", 情報処理学会論文誌, Vol.58, No.1, pp.33-42, 2017.

樋口 雄大,山口 弘純,東野 輝夫: "測域センサと近距離無線通信を併用した高精度屋内測位",情報処理学会論文誌, Vol.57, No.5, pp.1489-1498, 2016.

高藤 巧,藤田 和久,樋口 雄大,廣森 聡仁,山口 弘純,東野 輝夫,下條 真司: "トラッキングスキャナとモーションセンサを用いた高精度屋内位置推定手法の提案", 情報処理学会論文誌, Vol.57, No.1, pp.353-365, 2016.

P. G. Lopez, A. Montresor, D. Epema, A. Datta, T. Higashino, A. Iamnitchi, M. Barcellos, P. Felber, E. Riviere: "Edge-centric Computing: Vision and Challenges", ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Volume 45, Issue 5, pp.37-42, 2015.

T. Higuchi, H. Iwahashi, H. Yamaguchi and T. Higashino: "TweetGlue: Leveraging a Crowd Tracking Infrastructure for Mobile Social Augmented Reality", Proc. of Int. Wireless Communications and Mobile Computing Conf. (IWCMC 2015), pp.1030-1035, 2015.

K. Fujita, T. Higuchi, A. Hiromori, H. Yamaguchi, T. Higashino and S. Shimojo: "Human Crowd Detection for Physical Sensing Assisted Geo-Social Multimedia Mining", Proc. of SmartCity2015, pp. 642-647, April 2015.

岩橋 宏樹、樋口 雄大、山口 弘純、東野 輝夫: "歩行者群の移動軌跡情報を用いたモバイルカメラ画像内の人物位置推定手法", 情報処理学会論文誌, Vol.56, No.2, pp.470-482, 2015.

T. Takafuji, K. Fujita, T. Higuchi, A. Hiromori, H. Yamaguchi and T. Higashino: "Indoor Localization utilizing Tracking Scanners and Motion Sensors", Proc. of IEEE UIC2014, pp.1-8, 2014.

T. Higashino and A. Uchiyama : "A Study for Human Centric Cyber Physical System Based Sensing - Toward Safe and Secure Urban Life - ", Communications in Computer and Information Science, Vol.146, pp.61-70, 2013.

Y. Wada, T. Higuchi, H. Yamaguchi and T. Higashino: "Accurate Positioning of Mobile Phones in a Crowd using Laser Range Scanners", Proc. of the IEEE Wimob2013, pp. 441-446, 2013.

A. Murai, Y. Yamaguchi, Y. Shimoda, T. Kanaya, A. Hiromori, H. Yamaguchi and T. Higashino : "Evaluation of Energy-saving Performance of Office Building Task/Ambient Systems Considering dynamic Worker's Behavior", Proc. of 1st Asia Conf. of Int. Building Performance Simulation Association (ASim), 2012.

A. Hiromori, T. Kanaya, H. Yamaguchi and T. Higashino : "Performance Evaluation of Mobility-Based Energy-Saving", Proc. of 2nd IFIP Conf. on Sustainable Internet and ICT for Sustainability (SustainIT), 2012.

T. Kanaya, A. Hiromori, H. Yamaguchi, T. Higashino : "HumanS: A Human Mobility Sensing Simulator", Proc. of 5th IFIP Int. Conf. on New Technologies, Mobility and Security (NTMS), 2012.

情報流学の創成に向けて

従来、我々が対象としてきた「情報」は、インターネット上などに「静的」に蓄積され、人々の用途に応じて加工・伝送・活用されてきた。近年、様々な時空間でセンシングデータや映像、ソーシャルコンテンツなどが連続的に湧出されるようになった。これらの「情報流」では、単一の情報源には大きな価値がなくても,それらのメガオーダーの集合やその時空間的な変動が社会的に大きな価値を生み出す事例が増加している。本研究チームでは、実世界の様々な空間から時々刻々とダイナミックに生成される「多様で連続的な」情報コンテンツの流れを「情報流」として捉え、次世代情報通信技術と融合させることで、現在の数万~数十万倍の「情報流」を効率良く実時間処理するための新しい情報学の学問体系を開拓・創成することを目指している。

Edge Computingの研究課題 (Google Scholar Citation >650)

P. G. Lopez, A. Montresor, D. Epema, A. Datta, T. Higashino, A. Iamnitchi, M. Barcellos, P. Felber, E. Riviere: "Edge-centric Computing: Vision and Challenges", ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Volume 45, Issue 5, pp.37-42, 2015. pdf
【論文概要】過去10年間で、データセンターやクラウドでのサービスとアプリケーションの集中化と統合が見られましたが、近年ほとんどの家庭に強力な専用接続ボックスや大容量のモバイルデバイス、強力な無線ネットワークが配備され、新しいパラダイムシフトが必要であると考えています。人間が計算と意思決定ループの一部であるソーシャルコンピューティングでは、アプリケーション、データ、サービスの実行が、インターネットのコアノードから末端の「エッジ」に移行しつつあります。この人間中心のエッジデバイスベースのコンピューティングをエッジ・セントリック・コンピューティングと呼びます。本論文は、このビジョンに関するポジションペーパーであり、その実装に関連する研究課題を提示しています。