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講演抄録/キーワード
講演名 2022-10-31 14:00
[ポスター講演]エッジネットワーク内データ前処理機構の有効性に関する実験評価
○大嶋彩雅(九工大)・妙中雄三(奈良先端大)・塚本和也(九工大)
抄録 (和) IoT では,地域で生まれる多様な異分野データを組み合わせてコンテンツが作られ,地域で活用するデータの地産地消が拡大する.地域ではエッジネットワークの資源を活用してコンテンツが作られるが,コンテンツ生成に必要な計算量 (計算資源)・転送データ量 (通信資源) が様々に異なるため,データ転送する経路とデータの処理を行うサーバ次第で資源利用効率が低下する.先行研究では,コンテンツ生成の処理を複数に分割し,複数サーバで分散してデータの前処理を行う資源有効利用手法を提案したが,前処理を具体的に実現する方法と有効性は未評価である.そこで本研究では,前処理を分割する手法と,分割した前処理をエッジネットワーク内で実現する手法を提案し,その有効性を評価する.実験結果から,前処理を分割することでデータの削減と処理負荷自体を削減でき,計算資源の効率利用の効果があることを示した.さらに,分割した前処理をエッジネットワーク内のサーバで実行し計算負荷を分散することで,エッジネットワーク内全ての資源を効果的に活用して 4.7% の処理時間の短縮が見込めることを示した. 
(英) In IoT, content is created by combining data from various different fields generated in the region, expanding local production for local consumption of data to be utilized in the region. However, the amount of computation (computational resources) and the amount of transferred data (communication resources) required for content generation vary widely, and the efficiency of resource use decreases depending on the data transfer path and the server that processes the data. In a previous study, we proposed a resource utilization method that divides the content generation process into multiple processes and distributes data preprocessing among multiple servers, but the specific method to realize preprocessing and its effectiveness have not yet been evaluated. In this study, we propose a method for dividing preprocessing and a method for realizing the divided preprocessing in an edge network, and evaluate the effectiveness of the proposed method. Experimental results show that dividing preprocessing can reduce data and the processing load itself, and is effective in efficient use of computational resources. Furthermore, by distributing the computational load by executing the divided preprocessing on servers in the edge network, we can effectively utilize all resources in the edge network and expect to reduce the processing time by 4.7%.
キーワード (和) Internet of Things / エッジコンピューティング / データ前処理 / 動体検知 / 物体認識 / / /  
(英) Internet of Things / Edge Computing / Data Preprocessing / Motion Detection / Object Recognition / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 RISING  
開催期間 2022-10-31 - 2022-11-02 
開催地(和) 京都テルサ(1日目),オンライン開催(2,3日目) 
開催地(英) Kyoto Terrsa (Day 1), and Online (Day 2, 3) 
テーマ(和) 超知性通信ネットワークに関する研究, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RISING 
会議コード 2022-10-RISING 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) エッジネットワーク内データ前処理機構の有効性に関する実験評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Experimental evaluation of the effectiveness of networked-data preprocessing in an edge network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Internet of Things / Internet of Things  
キーワード(2)(和/英) エッジコンピューティング / Edge Computing  
キーワード(3)(和/英) データ前処理 / Data Preprocessing  
キーワード(4)(和/英) 動体検知 / Motion Detection  
キーワード(5)(和/英) 物体認識 / Object Recognition  
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) 大嶋 彩雅 / Saiga Oshima / オオシマ サイガ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 妙中 雄三 / Yuzo Taenaka /
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学大学院 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: Naist)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 塚本 和也 / Kazuya Tsukamoto / ツカモト カズヤ
第3著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-10-31 14:00:00 
発表時間 45分 
申込先研究会 RISING 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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