DTN環境を考慮した高密度センサネットワークに対するセンサデータ抽出手法の提案と評価
松尾健司 (0951114)
科学技術の発展に伴い多くの電子部品にセンサか取り付けられるようになり，大量のセンサデータを生成し続けている．それらセンサデータを収集する為に，センサネットワークの研究が行われている．しかし，センサネットワークではセンサノード同士，互いの無線通信有効範囲内に存在しなければならず，自由にセンサノードを設置するという要求に応える事はできない．そこで，DTN環境でのセンサテータの収集に注目が集まっている．DTN環境でのセンサテータの収集手法ては，移動ノートかシンクノートを役割を担う事て,センサノート同士か通信有効範囲内にいない場合ても収集てきる.しかし，DTN環境では通信リソースに限りがある．その為，収集するセンサデータを取捨選択し，よりクライアントの要求に沿ったセンサデータを収集する必要がある．本研究ては DTN 環境におけるセンサテータの抽出手法について提案し，シミュレーションにより評価を行った.本提案は,クエリを発行し,フィルタを移動ノートに拡散させることて収集するセンサテータの取捨選択を行う．これにより，無駄な通信を抑え，収集率を向上させる．シミュレーションの結果，提案手法によって通信量を抑えられ，収集率が向上する事を確認した．また，プロトタイプシステムの実証実験を行い，実環境においてクエリを利用したセンサデータの収集が可能である事を確認した．