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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-08-04 10:00 ［招待講演］IoTデバイス向け強化学習型チャネル選択手法と建築物モニタリングシステムへの応用 ○長谷川 聡（NICT）・北川諒真・伊藤拓海・中嶋宇史（東京理科大）・金 成主（慶大）・渡辺良人・荘司洋三（NICT）・長谷川幹雄（東京理科大）  CCS2020-13 |
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| 抄録 | （和） | 多数のIoTデバイスを用い膨大なトラフィック量を扱うIoTシステムにおいては，通信混雑回避のためにマルチチャネル選択機能の導入は有効と考えられる． 我々はこれまでに計算リソース上の制約があるIoTデバイスにおいても実装可能な軽量な強化学習型のチャネル選択手法を提案しており，各IoTデバイスが周囲の通信環境を学習し，干渉を避けつつ自律分散的に最適なチャネルを選択が可能となることを実験により確認している． 本稿では固定デバイスで構築されるIoTネットワークないしは移動デバイスで構築されるIoTネットワークでの動的チャネル選択技術の要件に触れ，提案手法を実装したIoTデバイスを用いた建築物モニタリングシステムとその実証実験について紹介する． |
| （英） | The IoT wave have spread and the number of IoT devices have rapidly increased. In IoT system using numerous IoT devices which generate enormous traffic, it is considered effective to introduce a multi-channel selection function to avoid communication congestion. We have proposed a channel selection algorithm based reinforcement learning for IoT devices with limited computational resource. Furthermore, We have confirmed IoT devices implemented proposed method learn the surrounding communication environment and select optimal channel by experiments. In this paper, we describe the requirements for dynamic channel selection technology in IoT networks constructed with fixed or mobile devices, and explain the demonstration experiment of building monitoring using the devices implemented our proposed scheme. |
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| キーワード | （和） | 機械学習 / 強化学習 / MultiーArmed Bandit / IoT / 自律分散型チャネル選択 / 建築物モニタリング / / |
| （英） | Machine Learning / Reinforcement Learning / Multi-Armed Bandit / IoT / Distributed Channel Selection / Building Monitoring System / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 124, CCS2020-13, pp. 5-10, 2020年8月. | |
| 資料番号 | CCS2020-13 | |
| 発行日 | 2020-07-27 (CCS) | |
| 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 | CCS2020-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN CCS |
| 開催期間 | 2020-08-03 - 2020-08-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2020-08-IN-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | IoTデバイス向け強化学習型チャネル選択手法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） | Reinforcement Learning Based Channel Selection Algorithm for IoT Devices and Its Application to Wireless Sensor Network for Building Monitoring System |
| 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ー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） | 建築物モニタリング / Building Monitoring System |
| 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） | 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 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 Univesity 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 Univesity 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 Univesity 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） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： KU) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 良人 / Yoshito Watanabe / ワタナベ ヨシト |
| 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） | 荘司 洋三 / Yozo Shoji / ショウジ ヨウゾウ |
| 第7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8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa / ハセガワ ミキオ |
| 第8著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo Univesity of Science (略称： TUS) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-08-04 10:00:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2020-13 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.124 |
| ページ範囲 | pp.5-10 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-07-27 (CCS) |
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