Shizuoka Univ. JP 本日の内容 Shizuoka Univ. JP 静岡大学情報学部の紹介 情報学応用論 （応用学としての情報学とは？） 情報学とは？ 静岡大学情報学部の特徴 情報学部入学後の進路 大学研究室の雰囲気 2015.4.23 情報学部３年生（CS）向け 応用学としての情報学実例 CPS（Cyber Physical System），IoE（Internet of Everything） 静岡大学 情報学部 （学術院 情報学領域） 峰野研究室の主研究グループ （兼担）静岡大学 創造科学技術大学院 静岡大学 グリーン科学技術研究所 • Ubiquitous Sensor Network Group • Data Science Group 峰野博史 （[email protected]） 0 情報学とは？ Shizuoka Univ. JP 1 私の考える応用学としての情報学 Shizuoka Univ. JP 哲学や思想上の重要な変化を導くもので，社会政策，企業 活動，生き方などについて考える機会を与える学問 「情報通信技術の詳細を理解し，様々な要素技術を組合 せ，社会に役立つICTシステムを創成できないか？」とか ＣＳ 計算機科学 ＩＳ 情報システム ＩＤ 情報社会デザイン 急速な情報化社会の進展に伴って現れた分野 で，「情報」が対象に含まれる様々な分野が交 差する学際的な学問 情報工学 • 情報科学，計算機科学，情報システム学，計算科学，数 学，数理科学，数理工学，制御理論，システム工学，・・・・ (Computer Science) (Information Systems) (Information Society Design) 応用情報学 • 知能情報学，法情報学，経営情報学，教育情報学，図書 館情報学，博物館情報学，環境情報学，・・・ 社会情報学 • メディア論，コミュニケーション論，マスコミュニケーション 学，文化情報学，情報社会学，情報経済学，人間情報学 ，情報人類学，情報倫理学，情報哲学，・・・ 2 大学院生 情報学部入学後の進路 大学院博士課程（３年間） Shizuoka Univ. JP 修士卒で社会人 情報通信技術の詳細に興味を 持ち，設計・開発・運用・評価・ 改善のできる人材を育てる 様々な要素技術を組合せた 情報システム設計やビジネス計画 のできる人材を育てる 情報社会の諸問題を考察・分析 し，情報社会をデザインできるコ ミュニケーション人材を育てる 3 大学研究室（４年生，大学院生）の雰囲気① メリハリ持ってコツコツやってる学生が多い Shizuoka Univ. JP 企業共同研究，合宿，ナイトテクニカルセッション，etc. 約3%? 大学院修士課程（２年間） 学部卒で社会人 ２年生 ３・４年生 １年生 大学生 技術系約６０％（推薦，一般） 4 http://www.minelab.jp/member/ 最下部「卒業生から後輩たちへ2014」も参照 5 1 ※自己分析，キャリアビジョンは早めに 大学研究室（４年生，大学院生）の雰囲気② Shizuoka Univ. JP 先輩就職先の例 学部卒 （下線はIS卒業生） Shizuoka Univ. JP （進学者が多い） ユニアデックス，コナミデジタルエンタテインメント，大和ソフトウェアリ サーチ，三菱電機メカトロニクスソフトウェア，ニッセイコム，富士通ア ドバンストソリューション東海，富士通関西中部ネットテック，SBS情 報システム，四国電力，アルファシステムズ，中部テレコミュニケーシ ョン，大和ソフトウェアリサーチ，ビック東海，京セラ，ローランド，セガ ，高等学校教員，医大，など 修士卒 2013年3月10日 減災技術の実証試験（浜松市南区役所） （中日新聞，静岡新聞，NHKニュースおはよう静岡で報道） 2014年1月10~13日 IEEE CCNC2014 (Las Vegas) デモセッションの様子（完成度や実用性に関し大好評） ※海外留学・インターンシップも可能！（米，伊，中，etc.） 6 本日の内容 Shizuoka Univ. JP ソフトバンク，NTTドコモ， JR東海，NTT研究所，TOKAIホールディングズ， 日本電信電話株式会社，三菱電機，三菱電機情報総研，東芝テック，日本 電気，富士通研究所，富士通，住商情報システム，サイバーエージェント， NECアクセステクニカ，トヨタコミュニケーションシステム，ヤマハ発動機，三 菱UFJインフォメーションテクノロジ， NTTドコモ東海，NTTソフトウェア，NTT データ，NTTコムウェア，ドコモエンジニアリング東海，三菱電機情報システ ム，富士通インフォテクノロジ，ルネサスソリューションズ，オムロン，アルパ イン，富士ゼロックス，ソニー，日立製作所，レノボジャパン，ミネベア，アル ゼ，電通東日本，沖縄県庁，など CPS，IoEとは？ 7 Shizuoka Univ. JP CPS （Cyber Physical System） 静岡大学情報学部の紹介 情報学とは？ 静岡大学情報学部の特徴 情報学部入学後の進路 大学研究室の雰囲気 仮想世界と物理世界の自然な調和が重要 IoE （Internet of Everything） Harmonious 多種多様なモノやヒトの自然な連携が重要 Combination 応用学としての情報学実例 CPS CPS（Cyber Physical System），IoE（Internet of Everything） (Cyber Physical System) Internet Cyber world （仮想世界） 峰野研究室の主研究グループ ① Ubiquitous Sensor Network Group ② Data Science Group Physical world （物理世界） IoE (Internet of Everything) 8 9 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 ①Ubiquitous Sensor Network Group 1 Wired/wireless mesh network 2 High fidelity emulation ★★ ★★★★★ Internet RF RF PLC PLC PLC 3 Robust sensor/actuator network ★ ★★ ★ ★ 空 移動 シンクノード ゲートウェイ (OpenBlocksA7) モバイル ルータ スマートタップ 429MHz帯 IEEE802.15.6 制御機器 ユーザ iboot イ ン タ ー ネ ッ ト クラウド UE ユーザ インタフェース iboot eNB Wi-Fi AP 通 通信プロトコル，IoT， Android実装，負荷分 散，DTN，VANET 混雑 時 モバイルデータ３Ｄオフローディング の研究 時 2014.12.5-6 第５回 DTNとその未来に関するワークショップ eNB 静岡大学大学院 情報学研究科 峰野博史 （[email protected]） MDOP (Mobile Data Offloading Protocol) 知的システム DBMS ★★★★★ 平常 無線センサネットワーク，IoT組込みシステム，機械学習 モバイル ルータ Shizuoka Univ. JP 文科省 基盤（B），STE 4 Mobile data offloading 施設園芸環境 ロバストセンサ ネットワーク http://www.minelab.jp/hiroshi-mineno/ 長いですが，中央部「解説，招待講演，特別講演など」にリンクし てあるPPTを見ると最近の研究状況が分かると思います Virtual machine Simulator Auto detour 文科省 地域イノベーションクラスタ事業 センサノード エミュレーション，OS， 仮想デバイスドライバ Real machine RF Shizuoka Univ. JP 空 通 Content 通信区間 時間的オフローディング 空間的オフローディング 通信路的オフローディング シリアル通信 有線LAN 電力線 DBC 総務省SCOPE，NICT，農林技研 文科省 基盤（B），KDDI研 10 11 2 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 背景：増大し続けるモバイルデータ 分析：モバイルデータの局所性 Shizuoka Univ. JP Shizuoka Univ. JP Traffic Smart Devices M2M 朝 Telemeter 夜 ビデオ，写真等 App等システムデータ Wearable Device （a） 時間的局所性 モバイルデータ通信 M2Mデータ Wi-Fi AP 様々なデータに適したモバイルデータオフローディングが必要 12 13 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 モバイルデータ３Ｄオフローディングの研究 移動 研究計画・方法 Shizuoka Univ. JP 2 1 ⅰ）MDOP詳細設計 ⅱ）高精細評価環境の構築 (MDOP) DTN TCP/UDP/etc. IP/6LowPAN/etc. 基礎検討 試作 評価 再考 設計 開発 連携 拡張 3 通信路的オフローディング 制御通信とデータ通信の双方で，許容可能な遅延の範囲で適切な データオフローディング手法を選択し空間利用効率を最大化 ユーザ 端末 ・移動軌跡 ・使用中の基地局 AbstLv.4 MDOPサーバ | オフローディング方法（COP）の決定 • 自身の状態を報告 • コンテンツの送受信 （オフローディング実行） →コンテンツ提供者の 負担減 コ ンテンツ （ダウンロード） ユーザ 端末 MDOP サーバ ユーザ端末 コンテンツ生成 UE_Info UE状態保存 ユーザ 端末 MDOP サーバ ユーザ端末 MDOPサーバ コ ンテンツサーバ MDOP Header 遅延 コンテンツ オフローディング オフローディング オフローディング 移動予定経路 コンテンツ 遅延耐時間超過 false 通信区間 通信路的オフローディング 採用 即時通信 不可 空間的 MDOPサーバ | 空間的オフローディング 空間的 オフローディング 時間的 オフローディング 不可 不可 不可 通信路的 空間的 空間的 時間的 オフローディング オフロー ィィ ググ フローデ ンン デ オ オフローディング AbstLv.4 11 MDOPサーバ | 時間的オフローディング 通信路的 オフローディング 空間的 オフローディング 時間的 オフローディング 不可 不可 不可 移動予定経路 即時通信 通信路的 空間的 空間的 時間的 オフローディング オフロー ィィ ググ フローデ ンン デ オ オフローディング 即時通信 コンテンツ 遅延耐時間超過 コ ンテンツ蓄積 蓄積 コ ンテンツ送信 通信 負荷 基地局情報取得 負荷 false これから 負荷が下がる見込み 低負荷な基地局エリアに false 移動できる見込み true コンテンツ 8 オフローディング エリア間移動予測 (ハンドオーバ予測) コンテンツ 返送 オフローディング を計画 コンテンツ 不可 時間的 基地局情報取得 リクエスト COP 遅 延 即時通信 時間的オフローディング MDOP Header 取得 ・宛先ポート番号 ・差出人ポート番号 ・データ本体情報 etc オフローディング 実行 不可 時間的 オフローディング 空間的オフローディング リクエスト オフローディング を計画 時間的 オフローディング 不可 ユーザの移動予測 時間的 オフローディング 不可 空間的 空間的 コンテンツ サーバ コンテンツ要求 発生 COP_Req 空間的 オフローディング 通信路的 通信路的 オフローディング （ダウンロード） 空間的 オフローディング 空間的 空間的 オフロー ィィ ググ フローデ ンン デ オ 10 AbstLv.4 コ ンテンツ （ダウンロード） コンテンツの情報（遅延耐性など） いつ・どこで・どの通信路で送信 コ ンテンツ 展開 MDOPサーバ | 通信路的オフローディング 通信路的 今後、ユーザが Wi-Fi APに接続可 true 7 コ ンテンツ （アップロード） 制御情報 コ ンテンツサーバ 連携 連携準備 基礎実験 実証実験 実証実験 通信路的オフローディング ・通信場所 不可 UE状態保存 コ ンテンツ コンテンツ サーバ 改良 連携 Shizuoka Univ. JP ・通信時刻 通信路的 オフローディング UE_Info 端末状態を報告 （ダウンロード） MDOPサーバ 公開 検証 オフローディング ・使用通信路 提案 | コンテンツのダウンロード オフローディング計画を要求 オフローディング計画 ・コンテンツの情報 ・ユーザ移動軌跡 ・基地局状態 etc 9 コ ンテンツ （アップロード） 制御情報 安定化 10 - 3 コンテンツの 定期 端末状態を報告 まずは中継サーバありきを想定 Output Input 状態変化時 提案 | コンテンツのアップロード 拡張 不可 コ ンテンツサーバ UE状態保存 • オフローディングを計画 • コンテンツの受信 • コンテンツサーバの代わりに • 要求されたコンテンツ オフローディング実行 を送信 評価 通信路的 オフローディング コ ンテンツ （ダウンロード） MDOP Shizuoka サーバ Univ. JP （ダウンロード） コンテンツサーバ 改良 15 UE_Info 端末状態を報告 コンテンツ 公開 ③ パーソントリップデータを用いた移動モデルの構築 AbstLv.3 MDOPサーバ ユーザ端末の状態 制御情報 MDOPサーバ 安定化 14 コ ンテンツ コンテンツ コンテンツ 評価 設計 4 - 9 ⅲ） 詳細特性評価 （アップロード） コ ンテンツ （ダウンロード） ユーザ端末 （ダウンロード） 10 - 3 条件分析 詳細評価 制御情報 コンテンツを送受信していないとき ユーザ端末 4 - 9 ② 実機・仮想マシン・シミュレータを連携させた高精細 評価環境の開発 モバイルデータ通信量を異種信経路の併用で分散 提案 | 待機状態 H29 12 – 3 ⅱ） 高精細評価環境の構築 モバイルデータ通信基地局の地域的な負荷を分散 （アップロード） H28 8 - 11 ① MDOP（Mobile Data Offloading Protocol）の設計と実装 2 空間的オフローディング 提案 | MDOPの全体アーキテクチャ 4 - 7 ⅰ） MDOP詳細設計 モバイルデータ通信基地局の時間的な負荷を分散 3G/LTE/WiMax/WiFi/BT/802.15.4e/etc. 12 - 3 etc 他通信路 Mobile Data Offloading Protocol 8 - 11 ⅳ）実証実験 1 時間的オフローディング デ ー タ の 許 容 遅 延 H27 4 - 7 ⅲ）詳細特性評価 3 Application Shizuoka Univ. JP H26 研究課題＼計画 BS2 BS1 http://www.wirelesscity.jp/service/ 遅延耐性（Delay tolerant）のあるデータであれば， 上下方向通信のタイミングを適切に制御することで ，空間利用効率を最大化できるのでは？ ITS ・・etc （b） 空間的局所性 http://www.admarketech.com/012/02/20113.html 16 9 空間的オフローディング 採用 負荷 true 通信区間 時間的オフローディング 採用 負荷 基 地 局 負 荷 時刻 不可 コ ンテンツ 遅延耐時間超過 不可 12 総務省「通信量からみた我が国の通信利用状況（平成21年度）」p.50 1713 3 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 研究計画・方法 Shizuoka Univ. JP H26 研究課題＼計画 ⅰ）MDOP詳細設計 ⅱ）高精細評価環境の構築 H27 4 - 7 H28 4 - 7 8 - 11 12 - 3 8 - 11 12 – 3 4 - 9 10 - 3 試作 評価 再考 評価 安定化 公開 改良 設計 開発 連携 拡張 評価 拡張 安定化 公開 改良 検証 連携 連携 条件分析 詳細評価 ⅳ）実証実験 設計 実機実装による 評価 H29 基礎検討 ⅲ）詳細特性評価 実機・仮想マシン・シミュレータの連携 4 - 9 10 - 3 Shizuoka Univ. JP ネットワークシミュレーション による評価 トレードオフ 展開 連携準備 基礎実験 実証実験 実証実験 台数，費用，場所，環境再現性 実環境データの取得 抽象化された結果 台数，費用，場所，環境再現性 ⅰ） MDOP詳細設計 ① MDOP（Mobile Data Offloading Protocol）の設計と実装 抽象化 忠実化 仮想マシン ⅱ） 高精細評価環境の構築 ② 実機・仮想マシン・シミュレータを連携させた高精細 評価環境の開発 モデル実装の簡便化 実機依存動作の実装 ⅲ） 詳細特性評価 ③ パーソントリップデータを用いた移動モデルの構築 High Fidelity Emulation Environment 18 実機・仮想マシン・シミュレータを連携させた 高精細評価環境 仮想GPSデバイス Shizuoka Univ. JP High Fidelity Emulation Environment Shizuoka Univ. JP Real machines Application Process GPS Linux kernel QEMU QEMU Virtual Machine (QEMU) Guest OS GuestGuest OS OS Backend driver Radio Guest OS Guest OS Frontend Frontend z z driver driver GPS data Linux kernel KVM 一 Hardware QEMU Guest OS Internet Backports driver for AR9160 Virtual Wi-Fi device AR9160 QEMU VLAN (2) 20 シミュレータ (Scenargie) との連携 Shizuoka Univ. JP 道路 scale out!! ビル Simulation Emulation Emulation Shizuoka Univ. JP Real machines Traffic 仮想マシンと シミュレーションノードを 紐付け Backports driver for AR9160 Virtual Wi-Fi device AR9160 QEMU VLAN Backports driver for AR9160 Virtual Wi-Fi device AR9160 QEMU VLAN KVM Application Routing Hardware Mobility 一 Process QEMU Guest OS TAP sensor Scenargie シミュレーション ノード 障害物がなく、通信可能 QEMU Guest OS 障害物があり、通信不可能 GPS Linux kernel Hardware Backend driver QEMU Radio QEMU QEMU Guest OS Guest OS Frontend Frontend z z driver driver 教育面 実機・シミュレータ間の互換性 相互フィードバックが可能 評価・修正 TCP/UDP IP インポート •シミュレータ •仮想マシン •実機 KVM Linux KVM Hardware Linux/Win ドライバ •実機 •仮想マシン 仮想マシン 周辺環境 シミュレータ STA側 QEMU APのSSIDが出現 TAP Linux kernel (2) STA: Station IperfによるTCP通信を実行 (UDP・pingも可能) AP: Access point 2113 12 研究計画・方法 Shizuoka Univ. JP H26 H27 4 - 7 8 - 11 12 - 3 基礎検討 試作 評価 4 - 7 再考 設計 開発 連携 拡張 ⅲ）詳細特性評価 H28 8 - 11 12 – 3 4 - 9 10 - 3 評価 安定化 公開 改良 評価 拡張 条件分析 詳細評価 設計 H29 4 - 9 安定化 公開 改良 検証 連携 連携 10 - 3 展開 連携準備 基礎実験 実証実験 実証実験 16 Space-Time Engineering 社の Scenargie Synergy 2 ＆国内外インタ ーンシップ（米LA） High Fidelity Emulation Environment をScenargieユーザへ技術移転予定 エクスポート デバイス KVM ⅱ）高精細評価環境の構築 Hardware 実装 MAC 仮想AR9160を 複数搭載可能 Backports driver for AR9160 Virtual Wi-Fi device AR9160 QEMU VLAN ⅳ）実証実験 開発面 アプリケーション TAP ⅰ）MDOP詳細設計 Internet Shizuoka Univ. JP ネットワークの各構成要素を解体 可能な環境の実現 IEEE 802.11 frame TCP connection AP側 QEMU QEMU Guest OS 研究課題＼計画 QEMU Guest OS Guest OS 一 Frontend Frontend Process z z driver driver 15 他分野での応用 adhoc通信 STA-AP通信 が可能 Shizuoka Univ. JP 動作例 (仮想AR9160によるSTA-AP通信) (1) 仮想マシン同士の直接通信が可能 (TCPで実現) (2) IEEE802.11フレームをゲストOSとやり取り可能 (TAPを使用) Topology TAP Linux kernel 10 仮想Wi-Fiデバイス 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 最終目標 シミュレーション時刻 Scenargie Shizuoka Univ. JP (1) 無線通信を実現可能な 仮想Wi-Fiデバイスを実装 Shizuoka Univ. JP ・・・ 多機能かつ利用者の多い Atheros ath9k (AR9160) を仮想化 仮想adhoc通信 + 仮想STA-AP通信 を実現 仮想RTL8180との異種仮想デバイス間通信も可能 Linux/Win KVM Hardware 今後の目標 KVM 仮想Wi-Fiデバイス Process Linux 移動情報を模擬する 仮想GPSデバイスを実装 TCP connection 9 Guest OS Guest OS Frontend Frontend z z driver driver Hardware Virtual GPS device (Serial device) Point to GPS Converter QEMU Topology Routing Hardware Mobility 一 QEMU Shizuoka Univ. JP Emulation Traffic sensor Scenargie Shizuoka Univ. JP 実行例 移動端末モデル Simulator (Scenargie) Emulation 仮想GPSデバイス シミュレータ上の移動データをGPSデータとして仮想マシンに反映 scale out!! Simulation 19 ⅰ） MDOP詳細設計 ① MDOP（Mobile Data Offloading Protocol）の設計と実装 ⅱ） 高精細評価環境の構築 ② 実機・仮想マシン・シミュレータを連携させた高精細 評価環境の開発 ⅲ） 詳細特性評価 運用 実機 (例: Scenargie Comm Node) MDOPの広域評価，実証実験へ！ Space-Time Engineering との 共同研究・インターンシップを通じて High Fidelity Emulation Environmentを実装中 17 ③ パーソントリップデータを用いた移動モデルの構築 22 23 4 文科省 科学研究費 基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研 Scenargieへの移動モデル設定例 Shizuoka Univ. JP 東京の移動手段の9割は徒歩と電車 ⇒ まずは，徒歩と電車を設定 ①Ubiquitous Sensor Network Group 1 Wired/wireless mesh network 2 High fidelity emulation ★★ 1/100（＝1,000ノード） ★★★★★ Internet 徒歩（3~5km/h）：道路を移動 電車（40km/h）：駅まで徒歩，電車 RF RF PLC PLC PLC 文科省 基盤（B），STE 4 Mobile data offloading ★ ★★ ★ ★ 空 移動 モバイル ルータ シンクノード ゲートウェイ (OpenBlocksA7) モバイル ルータ スマートタップ 時間的オフローディング の効果評価中 ②Data Science Group 1 Worklog generation 画像認識，物体抽出, OpenCV, SVM ①データ収集 ②環境情報生成 Shizuoka Univ. JP 2 Fluid intake recognition ★★ ★ ★ 嚥下音, Relative MSMF, FFT, SVM Correct data 有線LAN 電力線 通 Content 通信区間 DBC 文科省 基盤（B），KDDI研 総務省SCOPE，NICT，農林技研 【妄想発表】 多点加速度センサ値の時空間補間を 用いた橋梁可視化システムの研究 課題: 点検には専門的知識が必要 Service 大手企業 特願１件，西村研，富士通研 25 Shizuoka Univ. JP ★ ★★ ★ 建設された橋梁数(年度別) 特殊な点検車が必要 3 Support vector regression 4 Spatial interpolation SW-SVR (Sliding Window-based Support Vector Regression) 空 時間的オフローディング 空間的オフローディング 通信路的オフローディング シリアル通信 →腐食破断や崩落事故の危険性 行動推定 サービス利用 時 ユーザ インタフェース iboot eNB MDOP (Mobile Data Offloading Protocol) 知的システム DBMS 通信プロトコル，IoT， Android実装，負荷分 散，DTN，VANET 混雑 時 • 高度成長期に建設された橋梁が多い モデル 反映 推論フェーズ DSMS UE 建設後50年を迎える橋梁割合が増加 ベイジアンネットワーク （BAYONET） 学習モデル 学習フェーズ 制御機器 クラウド eNB Wi-Fi AP 通 背景: インフラ（特に橋梁）の老朽化 ★ ★★ ③室内行動推定 DBMS Sensor network 24 429MHz帯 IEEE802.15.6 ユーザ イ ン タ ー ネ ッ ト ★★★★★ 平常 無線センサネットワーク，IoT組込みシステム，機械学習 施設園芸環境 iboot Virtual machine Simulator Auto detour 文科省 地域イノベーションクラスタ事業 3 Robust sensor/actuator network ロバストセンサ ネットワーク センサノード エミュレーション，OS， 仮想デバイスドライバ Real machine RF Shizuoka Univ. JP ★ ★★ ★ • 狭小ヶ所の目視は事実上困難 橋梁点検を長く経験の職員はほぼ皆無 機械学習 （SVM,SVR,ANN，etc.）， Data Stream処理 HTML5, Data Stream処理， Apache Spark 特願２件，農林技研 特願１件，畜産技研，ピーズガード 26 • 時系列的な橋梁モニタリングデータから 橋梁の状態を把握できる人材は限定的 橋梁長寿命化計画を策定しない理由 素人でも容易に橋梁のリアルタイムな振動状況を 把握可能な橋梁可視化システムはできないか？ 27 浜松市，中村建設等とブレスト中 時空間補間を用いた橋梁可視化システム Shizuoka Univ. JP Shizuoka Univ. JP 橋の振動量を加速度センサによって計測・可視化 振動量の多寡から橋の老朽化を可視化可能？ • 打音検診データ，GPS，地図，メモ等と連動させれば分析可能？ データ送信・処理方法を状況に応じて動的制御 • 加速度センサを直接取得，DBMSへ参照 • データの空間補間処理機能の実行位置を動的にサーバ上とす るかクライアント上とするかを制御しリアルタイム性を実現 I H G A B J C D K E L (b) 土砂搬送の大型車両 F 時空間補間 （IDW: Inverse Distance Weighted等） 無線加速度センサノード M R N O P Q 加速度変化を可視化（イメージ） (a) 阿蔵山からの運搬ルート 28 (c) 防潮堤土砂搬出経路上にある15橋 梁の一つ（御台場橋） 29 5 浜松市，中村建設等とブレスト中 老朽化社会インフラ管理システム？ Shizuoka Univ. JP クラウド 1 Worklog generation DBMS サーバサイド スクリプト ②Data Science Group Data Streaming Processing Webサーバ ②環境情報生成 センサ ノード クライアントサイド スクリプト センサGW 親 ノード センサ ノード センサ ノード 学習フェーズ Sensor network ユーザ モデル 反映 推論フェーズ 行動推定 DSMS ・・・ サービス利用 Service 大手企業 SW-SVR (Sliding Window-based Support Vector Regression) トンネル，堤防 ★ ★★ ★ 時空間補間 加速度センサ等 特願１件，西村研，富士通研 3 Support vector regression 4 Spatial interpolation 橋梁，道路 上下水道管 ヒト ★ ★★ ベイジアンネットワーク （BAYONET） 学習モデル DBMS 描画処理 センサ ノード 嚥下音, Relative MSMF, FFT, SVM ③室内行動推定 Correct data 無線センサ ネットワーク ★★ ★ ★ 画像認識，物体抽出, OpenCV, SVM ①データ収集 Shizuoka Univ. JP 2 Fluid intake recognition 車載センサ等 ★ ★★ ★ 機械学習 （SVM,SVR,ANN，etc.）， Data Stream処理 HTML5, Data Stream処理， Apache Spark インフラ老朽化状況を可視化 どなたか社会貢献，地域活性化ご興味ないですか？ 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） http://www.minelab.jp/hiroshi-mineno/ 長いですが，中央部「解説，招待講演，特別講演など」にリンクし てあるPPTを見ると最近の研究状況が分かると思います 30 Shizuoka Univ. JP 特願２件，農林技研 特願１件，畜産技研，ピーズガード 日本における高齢化の推移 約40%が 高齢者? 無線センサ＋知的制御で 農業が変わる！ 31 Shizuoka Univ. JP 2015.3.8 TEDxShimizu 静岡大学大学院 情報学研究科 峰野博史 32 衰退する農林水産業 従事者数 Shizuoka Univ. JP 高齢社会白書（H26, 内閣府） http://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2014/zenbun/pdf/1s1s_1.pdf より 不安定な収入？ 33 Shizuoka Univ. JP 構成比 過酷な農作業 農業総産出額 収入の不安定さ （情報通信・金融・ 運送業等） （情報通信・金融・ 運送業等） 生産農業所得 （製造・建設業等） 高齢化の進行 園芸作物 （野菜，果実， 花き） （製造・建設業等） 3.6%!? 耕作放棄地の増加 その他 （農林水産業等） 労働力調査（総務省統計局）， （農林水産業等） http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/5240.html より 34 農業従事者の減少 生産農業所得統計（農水省）， 畜産 米 http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/0510.html より 35 6 悲観すべきことばかり？ Shizuoka Univ. JP 日本の「植物工場」技術 Shizuoka Univ. JP 自然に触れながら，自分のペースと裁量で仕事ができる？ ICTを利活用した生産方法の工夫や改善によって， 収穫規模や収益性を拡大できる？ １次産業 ２次産業 太陽光利用型 ３次産業 6次産業化（農業の総産業化） 生産 高付加価値・ブランド化 流通・販売 6次産業化（農業の総産業化） 人工光利用型 ※食品衛生，ﾘｽｸ管理への責任は発生 36 http://www.verticalfarm.com 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） Vertical Farm （垂直農業） Shizuoka Univ. JP 土地活用，循環型農業，輸送費削減 雇用創出，生活との調和 37 植物の成長 Shizuoka Univ. JP Prof. Dickson Despommier 光合成（葉緑体） 太陽の光エネルギーを 用いて，大気中のCO2 と，根から吸収した水か ら有機物を合成 光合成 CO2 蒸散（気孔） Circular Symbiosis Tower 蒸散 水 by Blake Kurasek by Vincent Callebaut 気温 湿度 明るさ 光合成 CO2 蒸散（気孔） 水 時刻 養分 気温 湿度 明るさ 予測 蒸散 日が当たり始めると，葉 の裏から蒸散が始まり， 根から水や養分を 吸収して輸送 無線散乱光センサ 篤農家のノウハウを再現できないか？ コンピュータに学習 Shizuoka Univ. JP 無線散乱光センサ 水位 39 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） 植物の成長を「測る」？ 太陽の光エネルギーを 用いて，大気中のCO2 と，根から吸収した水か ら有機物を合成 養分 38 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） 光合成（葉緑体） 日が当たり始めると，葉 の裏から蒸散が始まり， 根から水や養分を 吸収して輸送 Shizuoka Univ. JP 時刻 気温 湿度 明るさ 気温 湿度 明るさ 水位 養液濃度 養分吸収量 時刻 気温 湿度 明るさ 気温 湿度 明るさ 水位 養液濃度 養分吸収量 時刻 気温 湿度 明るさ 気温 湿度 明るさ 水位 養液濃度 養分吸収量 時刻 気温 湿度 明るさ 気温 湿度 明るさ 水位 養液濃度 養分吸収量 ・ ・ ・ 時刻 ・ ・ ・ 気温 湿度 明るさ 明るさ ・ ・ ・ 水位 ・ ・ ・ 養液濃度 養分吸収量 時刻 気温 湿度 明るさ 気温 湿度 明るさ 水位 養液濃度 いくつ？ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 気温 湿度 ・ ・ ・ ・ ・ ・ 養液濃度 経験値（学習データ量）は多いほどよい？ 水位計 ECメータ 40 41 7 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） 学習データ量と予測誤差 Shizuoka Univ. JP 1.1 適切な学習データを自動調整 Shizuoka Univ. JP 自動再構築 札幌 東京 0.9 大量のデータ 0.8 浜松 0.7 0.6 RMSE of SAPPORO RMSE of HAMAMATSU 0.5 那覇 RMSE of TOKYO RMSE of NAHA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930313233343536 The amount of training data [months] 学習データ量（月） Month Season 朝/夜 JAN Spring Morning FEB Summer Evening MAR Autumn Morning APR Winter Evening MAY Spring Morning JUN Summer Evening JULY Autumn Morning 42 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） 学習データ 抽出 様々な 抽出データ 湿度 予測誤差（℃） RMSE[ ℃] 1 学習 (SVR) 複数の異なる 予測モデル R G 温度 学習データの抽出例 43 ※特願2014-047431 適切な学習データを自動調整 Shizuoka Univ. JP 自動再構築 大学研究室（４年生，大学院生）の雰囲気① メリハリ持ってコツコツやってる学生が多い Shizuoka Univ. JP 企業共同研究，合宿，ナイトテクニカルセッション，etc. 学習データ 抽出 Month Season 朝/夜 JAN Spring Morning FEB Summer Evening MAR Autumn Morning APR Winter Evening MAY Spring Morning JUN Summer Evening JULY Autumn Morning 様々な 抽出データ 学習 (SVR) 湿度 大量のデータ 複数の異なる 予測モデル R G 温度 学習データの抽出例 with 静岡県農林技研，NICT 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） http://www.minelab.jp/member/ 最下部「卒業生から後輩たちへ2014」も参照 44 動き始めた知的制御システム 45 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26） Shizuoka Univ. JP 知的制御の精度 7 真値 新システム Shizuoka Univ. JP 旧システム AM 6:00 AM 12:00 (現在時刻) 気温 (6時間後) AM 6:00 (現在時刻) 過不足のない 給液制御 散乱光量 窒素量 予測 湿度 窒素供給 窒素量 EC 窒素吸収量[me/株・6H] 6 5 予測誤差約50%削減 4 3 2 1 N2 溶液量 0 1 2 散乱光センサ等を用いた 環境情報の収集 知的システムによる 窒素量予測 3 予測結果に基づく 窒素供給制御 46 コンピュータが人間のノウハウを再現可能に？ 47 8 ②Data Science Group 1 Worklog generation ②環境情報生成 嚥下音, Relative MSMF, FFT, SVM 皆さんも「情報学」について考えよう Shizuoka Univ. JP 質の高い教育と創造的な研究を推進し，社会と連携し， ともに歩む存在感のある人間を目指しませんか？ ★ ★★ ③室内行動推定 Correct data ベイジアンネットワーク （BAYONET） 学習モデル DBMS 学習フェーズ Sensor network 2 Fluid intake recognition ★★ ★ ★ 画像認識，物体抽出, OpenCV, SVM ①データ収集 Shizuoka Univ. JP ・・・ モデル 反映 推論フェーズ 行動推定 DSMS サービス利用 ・国家ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ（文科省，総務省，経産省，農水省，etc.） ・共同研究（企業研究所，他大学，地域，ｺﾝｿｰｼｱﾑ，学会，etc.） Service 大手企業 申請 特願１件，西村研，富士通研 3 Support vector regression 4 Spatial interpolation ★ ★★ ★ SW-SVR (Sliding Window-based Support Vector Regression) ★ ★★ ★ 研究費 報告 研究/生活指導，ゼミ，外部連携（企業，大学，etc.），研究設備，実験用機材 （ﾊｰﾄﾞ，ｿﾌﾄ），国内外出張，研修参加，図書雑誌，謝金 講義，TA，教職，ｲﾝﾀｰﾝｼｯﾌﾟ， 卒論，修論，ITｽﾍﾟ，etc. 機械学習 （SVM,SVR,ANN，etc.）， Data Stream処理 HTML5, Data Stream処理， Apache Spark OB会，ﾃｸﾉﾌｪｽﾀ，合 宿，懇親会，etc. 運営 教育 研究 研究開発，共同研究打合せ， 論文投稿，対外発表，研修，etc. 特願２件，農林技研 特願１件，畜産技研，ピーズガード 48 ※より大きな器を持つ人材への成長を期待し，積極的に学生を支援 各 自 の 「 情 報 学 」 探 し 49 Shizuoka Univ. JP http://www.minelab.jp/member/ 最下部「卒業生から後輩たちへ2014」 も参照 ・・・ 50 9
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