実世界データの空間連続性に基づくモデル駆動型P2Pネットワーク
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概要
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センサネットワーク技術の普及などにより位置情報サービス(Location-based Service, LBS)の利用分野が拡大している.センサネットワークのような分散計測環境では,取得されるセンサのありのままのデータは不完全で不均一な情報であるため,利用者が有効に利用することが難しい.情報の有用性を高めるためには,計測値に対して統計モデルや推計モデルなどを適用し有効な情報を抽出することが求められる.本論文では,物理的なセンシングレイヤを抽象化し,データの中間表現を行うモデル表現レイヤを提案し,統計モデルをもとにした空間連続データを管理できる機構を検討する.次に,膨大な実世界情報を扱うため,P2Pネットワーク上でモデル表現レイヤを分散管理する手法を検討する.提案手法は,統計モデルに基づき有効な情報を抽出し,ノード間に階層的なリンク構造を構築することで,十分な精度での検索を可能にするものである.提案手法の評価のため,国内の気温データの管理・検索に本手法を適用した結果,検索コストの減少に対して実用的な誤差範囲に収まり,利用者は階層を指定することにより,トレードオフの関係にある検索コストと誤差から必要な情報を検索することが可能であることが確認された.
- 2014-02-15
著者
-
鉄谷 信二
東京電機大学
-
戸辺 義人
東京電機大学未来科学部:科学技術振興機構crest
-
斉藤 裕樹
東京電機大学未来科学部情報メディア学科
-
戸部 義人
東京電機大
-
Tobe Yoshito
Department Of Applied Fine Chemistry Faculty Of Engineering Osaka University
-
牛久保 辰典
東京電機大学
-
戸辺 義人
青学大
-
戸辺 義人
青山学院大学
-
斉藤 裕樹
明治大学総合数理学部先端メディアサイエンス学科
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