P2Pネットワーク内処理によるセンサ時系列予測(セッション1:ユビキタスコンピューティングとP2Pネットワーク応用)
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概要
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我々は,様々なセンサノードを地理的オーバレイネットワークで結びつけたP2P型広域センサネットワークについて研究を進めている.本稿では,そのモニタリングアプリケーションとして,センサデータの時系列予測に着目し,同ネットワークのセンサデータに対する予測手法を提案する,予測モデルとしては,時系列モデルの一種である多変量自己回帰モデルを使用しセンサからのデータより予測を行う.しかし,一般にこれらに基づく予測プロセスは手元の静的な時系列データに対する処理を前提としているため,P2P型広域センサネットワーク上にそのまま適用することは,データの分散とストリーム性から現実的ではない.そこで本稿では,まず予測プロセスを階層化し,次いでこれらの課題が顕在化した相関層及び予測層でのピア選択における解決策として,算出法の使い分け及び偏相関に基づくGreedyなピア選択手順をそれぞれに提案する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-11-20
著者
-
下條 真司
独立行政法人情報通信研究機構
-
寺西 裕一
大阪大学大学院情報科学研究科
-
下條 真司
情報通信研究機構
-
田中 博和
大阪大学大学院情報科学研究科
-
加藤 精一
兵庫医療大学
-
西尾 章治朗
大阪大学大学院情報科学研究科
-
寺西 裕一
大阪大学大学院情報科学研究科:独立行政法人情報通信研究機構
-
寺西 裕一
大阪大学
-
下條 真司
大阪大学サイパーメディアセンター
-
寺西 裕一
大阪大学サイバーメディアセンター
-
寺西 裕一
独立行政法人情報通信研究機構ネットワーク研究本部
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