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講演抄録/キーワード
講演名 2017-11-17 15:00
[奨励講演]予測情報リアルタイム配信のためのエッジ連携システム
上林将大加藤槙悟新熊亮一京大MoNA2017-24
抄録 (和) 近年交通渋滞が社会問題化しており,その解決策として道路交通量予測情報の配信が挙げられる.機械学習を用いた予測において,エッジとクラウド間で連携することでリアルタイム性を高めることが考えられている.エッジ・クラウド連携システムについての先行研究ではセンシングデータの地理的偏りが考慮されておらず,リアルタイム性や予測精度が低下する可能性がある.本稿ではエッジ間で連携してリアルタイム性を保証するシステムを提案する.またエッジが2台の場合についてリアルタイム性を保証した上で予測精度を最大化するための問題定式化を行い,問題解決のための制御方法について検討した. 
(英) Traffic congestion is still a serious social problem in the recent years.
Predictive road traffic information delivery is expected as a promising solution for the problem.
When machine learning is used to predict road traffic, computing resources in edge and cloud servers should be cooperatively leveraged to ensure realtime delivery of information.
However, prior works related to edge-cloud cooperation did not consider the fact that the amount of sensor data collected and processed at edge servers is geographically different area-by-area.
Therefore, this report proposes an edge cooperation system for realtime delivery of predictive road traffic information.
As the first step of our work, we consider the system that consists of two edge servers and tackle a mathematical problem formulation for maximizing prediction accuracy while ensuring realtime delivery.
We also discuss a control method based on the problem formulation.
キーワード (和) エッジコンピューティング / 道路交通量予測 / 機械学習 / リアルタイム配信 / 負荷分散 / / /  
(英) Edge Computing / Road Traffic Prediction / Machine Learning / Realtime Delivery / Workload Balancing / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 308, MoNA2017-24, pp. 51-54, 2017年11月.
資料番号 MoNA2017-24 
発行日 2017-11-09 (MoNA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MoNA2017-24

研究会情報
研究会 CNR IN MoNA  
開催期間 2017-11-16 - 2017-11-17 
開催地(和) 北九州国際会議場 
開催地(英)  
テーマ(和) アプリケーション指向ネットワークデザインおよび一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MoNA 
会議コード 2017-11-CNR-IN-MoNA 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 予測情報リアルタイム配信のためのエッジ連携システム 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Cooperative Edge System for Realtime Predictive Information Delivery 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) エッジコンピューティング / Edge Computing  
キーワード(2)(和/英) 道路交通量予測 / Road Traffic Prediction  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(4)(和/英) リアルタイム配信 / Realtime Delivery  
キーワード(5)(和/英) 負荷分散 / Workload Balancing  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 上林 将大 / Masahiro Kanbayashi / カンバヤシ マサヒロ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 槙悟 / Shingo Kato / カトウ シンゴ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma / シンクマ リョウイチ
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-11-17 15:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 MoNA 
資料番号 MoNA2017-24 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.308 
ページ範囲 pp.51-54 
ページ数
発行日 2017-11-09 (MoNA) 


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