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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-17 10:30 予測精度を考慮したリアルタイム予測情報配信のためのエッジ連携モデルの評価 ○上林将大・新熊亮一・佐藤丈博・大木英司（京大）  MoNA2018-68 |
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| 抄録 | （和） | 多くの国々において，交通渋滞は社会問題であり，その解決策として道路交通量予測情報の配信が注目されている．これまで，遅延要求を満たせるようセンサデータを処理することを目的として，エッジサーバ間で連携するエッジ連携システムが検討されてきた．しかしながら，従来のエッジ連携システムでは，予測精度が考慮されていなかったため，遅延要求を満たすようデータを処理しても精度が悪い恐れがあった．本研究ではリアルタイム性を満たしつつ，予測精度を最大化するエッジ連携システムのモデルを提案する．提案モデルは一般化相互割当問題として定式化され，予測精度向上に寄与するデータが優先 提案モデルをエッジサーバが2台の場合に適用し，道路側固定カメラをセンサデバイスとする評価シナリオを想定して，様々な条件で予測精度の評価を行い提案モデルの有効性を示す． |
| （英） | Nowadays, traffic congestion is still a serious social problem in many countries. Real-time delivery of predictive road traffic information has been expected as a promising solution for the problem. Since the latency requirement is strict in such real-time delivery, edge cooperation has been studied to increase the capability of processing sensor data. However, although the prior works forced mainly on latency requirements, they did not consider the accuracy of predicted information. Therefore, this report proposes a model for edge cooperation. The edge cooperation system based on our model can maximize the prediction accuracy while satisfying the latency requirement for realtime delivery. Our model is formulated as a generalized mutual assignment problem, in which edge servers cooperatively process and use data that contribute to the improvement of prediction accuracy with high priority. This report considers a two edge-server case and discusses numerical evaluation with the scenario where roadside cameras work for collecting road-traffic information as sensors. From the numerical result, we validate the system based on our model in terms of prediction accuracy under various conditions. |
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| キーワード | （和） | エッジコンピューティング / 機械学習 / 予測情報配信 / 一般化相互割当問題 / / / / |
| （英） | edge computing / machine learning / predictive information delivery / generalized mutual assignment problem / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 389, MoNA2018-68, pp. 63-68, 2019年1月. | |
| 資料番号 | MoNA2018-68 | |
| 発行日 | 2019-01-09 (MoNA) | |
| ISSN | 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 | MoNA2018-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
| 開催期間 | 2019-01-16 - 2019-01-17 |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都（京都駅前） |
| 開催地（英） | T. B. D. |
| テーマ（和） | モバイルコンピューティング、機械学習 in/for モバイル、モバイルネットワークとモバイルアプリケーション 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 | 2019-01-MoNA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 予測精度を考慮したリアルタイム予測情報配信のためのエッジ連携モデルの評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Edge Cooperation Model for Real-Time Predictive Information Delivery Considering Prediction Accuracy |
| 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） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 予測情報配信 / predictive information delivery |
| キーワード(4)（和/英） | 一般化相互割当問題 / generalized mutual assignment problem |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma / シンクマ リョウイチ |
| 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） | 佐藤 丈博 / Takehiro Sato / サトウ タケヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大木 英司 / Eiji Oki / オオキ エイジ |
| 第4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 | 2019-01-17 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2018-68 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.389 |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-09 (MoNA) |
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