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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-06 13:50 混在するIoTネットワーク環境下における強化学習型チャネル選択手法の性能評価と建築物モニタリングシステムへの応用 ○長谷川 聡・北川諒真・伊藤拓海・中嶋宇史（東京理科大）・金 成主（慶大）・荘司洋三（NICT）・長谷川幹雄（東京理科大）  SR2019-106 |
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| 抄録 | （和） | IoTの普及によりIoTデバイスの数が劇的に増加すると予想されている．多数のIoTデバイスが生み出す膨大なトラフィックによる通信混雑はデータ収集への障害になる恐れがある．通信混雑を解決するため，我々は機能的制限の多いIoTデバイスにおいても実装が可能となる軽量な強化学習型のチャネル選択手法を提案した．IoTネットワークにおけるチャネル選択問題をMAB問題としてモデル化し，高性能で計算量の少ないTug-of-War (TOW) ダイナミクスに基づく意思決定により，各IoTデバイスが自立分散的にチャネルを選択する． 本稿では，実機を用いた実験結果から，軽量な機械学習を実装したデバイスは，既存のIoTネットワークが混在する環境下においても干渉を自律的に避けることが可能であり，パケットエラーが減少することを示している．また同手法を建築物のモニタリングシステムに応用する．実際の建築物に実装したIoTデバイスを設置し，データ収集が可能であることを確認している． |
| （英） | The IoT wave have spread and the number of IoT devices have rapidly increased. Numerous IoT devices may generate enormous traffic, which may cause network congestions. To manage network congestions, we have proposed a channel selection algorithm based reinforcement learning for IoT devices with limited function. We have modeled channel allocation in IoT networks as Multi-Armed Bandit problem and have solved it by utilizing tug-of-war (TOW) dynamics. In this paper, we conduct evaluation experiment in a real environment where various IoT networks coexist. We clarify effectiveness of the proposed algorithm by evaluating the packet delivery rates (frame success rates) and fairness among the sensor nodes. Furthermore, we apply our proposed scheme to building monitoring system. We actually deploy the devices in a building and confirm collecting sensor data. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 強化学習 / Multi-Armed Bandit / IoT / 自律分散型チャネル選択 / / / |
| （英） | Machine Learning / Reinforcement Learning / Multi-Armed Bandit / IoT / Distributed Channel Selection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 325, SR2019-106, pp. 103-108, 2019年12月. | |
| 資料番号 | SR2019-106 | |
| 発行日 | 2019-11-28 (SR) | |
| 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 | SR2019-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2019-12-05 - 2019-12-06 |
| 開催地（和） | 石垣市民会館（石垣島） |
| 開催地（英） | Ishigaki City Hall (Ishigaki Island) |
| テーマ（和） | コグニティブ無線，機械学習応用，異種無線融合型ネットワーク，SDN，IoT，一般 |
| テーマ（英） | cognitive radio, machine learning application, heterogeneous network, SDN, IoT etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2019-12-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 混在するIoTネットワーク環境下における強化学習型チャネル選択手法の性能評価と建築物モニタリングシステムへの応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Evaluation of Machine Learning Based Channel Selection Algorithm Implemented on IoT Sensor Devices and Its Application to Data Collection System for Building Monitoring |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(3)（和/英） | Multi-Armed Bandit / Multi-Armed Bandit |
| キーワード(4)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(5)（和/英） | 自律分散型チャネル選択 / Distributed Channel Selection |
| 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） | 長谷川 聡 / So Hasegawa / ハセガワ ソウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北川 諒真 / Ryoma Kitagawa / キタガワ リョウマ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 拓海 / Takumi Ito / イトウ タクミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中嶋 宇史 / Takashi Nakajima / ナカジマ タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金 成主 / Song-Ju Kim / キム ソンジュ |
| 第5著者 所属（和/英） | 慶応大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： KU) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荘司 洋三 / Yozo Shoji / ショウジ ヨウゾウ |
| 第6著者 所属（和/英） | 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa / ハセガワ ミキオ |
| 第7著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-06 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2019-106 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-11-28 (SR) |
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