IoTセンサデータ地産地消基盤に関する研究

中村 優吾


Internet of Things 技術の急速な発展に伴い,ユビキタスコンピューティング環境の実現が現実的なものとなりつつある.しかしながら,生活空間や身の回りのあらゆるモノがIoTデバイス化され相互に連携しながら,あらゆる場所で即時かつ安全に人々の生活を支援し,地域社会を豊かにする真のユビキタスコンピューティング環境の実現には至っていない.真のユビキタスの環境を実現するには,(1)利用できるIoTデバイスの種類が少ない,(2)IoTセンサデータのタイムリーな処理・分析ならびに応用ができていない,という2つの問題点を解決する必要がある.本博士論文研究では,地域におけるIoTセンサデータの生産を促進するとともに,収集されたIoTセンサデータを地域に存在する計算資源を活用して即時に処理・分析・応用する「地産地消」を基本コンセプトとする,IoTセンサデータの地産地消基盤の実現を目指した研究を行った.具体的には,前述の2つの問題点を解決するために,A: 実用可能なIoTデバイス開発とセンサデータ収集の簡略化,B: エッジIoTデバイス群による弾力性のあるデータ処理の実現という2つの研究課題に取り組んだ.研究課題Aに関して,8つのセンサ(加速度,ジャイロ,磁気,光,UV,温度,湿度,圧力),BLE通信モジュール,フラッシュメモリ,バッテリー,充電回路を搭載した小型マルチセンサボード,データ収集用のソフトウェア,自由に拡張可能な3Dプリンタ用のケースデータによって,モノのIoTデバイス化とデータ収集のプロセスの簡略化を実現するSenStickプラットフォームを設計・開発した.そして,ベルトや箸のIoTデバイス化といったケーススタディを通じてSenStickプラットフォームを評価し,SenStickを活用することで開発プロセスが簡略化され,試作されたIoTデバイスを用いて,長時間の行動データ収集および高精度(F値0.95)の日常行動認識を実現できることを確認した.研究課題Bに関して,地域に存在するIoTデバイス群をセンサデータプロバイダ,計算資源プロバイダ,サービスコンシューマとして抽象化し,それらのリソースをセンサデータ処理サービスの需要に応じて調整・分配しながら,一つのサービス系として弾力性のあるデータ処理を実現するIFoTプラットフォームを設計し,プロトタイプを開発した.そして,実機とシミュレーション(エリア:2km×2km,ノード数:4000台)の評価実験によって,250msの遅延要求を満たすタイムリーな処理を実現すると共に,サービスの需要が増加した場合でも,近隣のエッジIoTデバイスを活用したスケールアウトによってQoSを維持できること確認した.