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実 社会に おける センサネットワーク技術と応用

実 社会に おける センサネットワーク技術と応用. 東京電機大学大学院 石塚　宏紀. センサネットワークの研究コミュニティ. 海　外. 国　内. 情報処理学会 (IPSJ) UBI : ユビキタスコンピューティング 研究会 MBL : モバイルコンピューティングと ユビキタス通信研究会 電子情報通信学会 (IEICE) USN : ユビキタス・センサネットワーク研究会. Sensys The ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems IPSN

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実 社会に おける センサネットワーク技術と応用

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Presentation Transcript

  1. 実社会におけるセンサネットワーク技術と応用実社会におけるセンサネットワーク技術と応用 東京電機大学大学院 石塚　宏紀

  2. センサネットワークの研究コミュニティ 海　外 国　内 • 情報処理学会 (IPSJ) • UBI :ユビキタスコンピューティング • 研究会 • MBL : モバイルコンピューティングと • ユビキタス通信研究会 • 電子情報通信学会 (IEICE) • USN : ユビキタス・センサネットワーク研究会 • Sensys • The ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems • IPSN • ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks • IEEE SENSORS • Pervasive • International Conference on Pervasive Computing 学会・会議 • 文部科学省 • Info plosion : 情報爆発時代に向けた新しい情報基盤技術の研究グループ • 科学技術振興機構(JST) CREST • 先進的統合センシング技術グループ • OSOITE project • NPO/コンソーシアム • WINの会 : ウェアラブル環境情報 • ネット推進機構 • Live E! • CENS • Center for Embedded Networked Sensing • SwissEx • Swiss Experiment プロジェクト

  3. センサネットワークとは何か? 学術系でよくある定義 「おびただしい数のセンサノードが相互に無線通信でつながり，面的に情報を収集する」 米国の研究プロジェクト「Smart Dust」 の影響 この見方では， センサネットワークの理解が限られたものになってしまう ... センサネットワークの新たな定義 センサの数に限らず，その規模に応じて正しくネットワークを設計し，実世界から情報を遍く収集する技術 - センサネットワークの最大の利点 - いままで隠れていて見えなかったものが見えるようになる!!

  4. センサネットワークを利用したシステムのポイント!!センサネットワークを利用したシステムのポイント!! 　　センサネットワークの規模別分類 　　センサネットワークのモデル - 構成要素 - トポロジー - データの加工点 　　センサネットワークの応用 - 個人向け - 特定グループ向け - 社会インフラ

  5. センサネットワークの規模による分類 センサネットワークは規模や構成により全く異なった姿を呈し，それに伴って設計も変わってきます 地球 WWN 地域 RAN 規模 部屋/オフィス LSAN 人体周辺 PAN : Body Area Network : Personal Area Network : Living Space Area Network : Regional Area Network : World-Wide Network BAN PAN LSAN RAN WWN 人体 BAN

  6. センサネットワークの規模による分類 BAN 人体にセンサノードを装着するか，人が手にする小型機器にセンサが付与されて人体周辺でネットワークが閉じているものをBANと呼ぶ PAN センシング情報が人体を超えて，周辺にある機器と協調するようなセンサネットワークをPANと呼ぶ LSAN センシング情報が宅内，オフィスやビルの中を行き来すると，生活空間規模ネットワークのLSANとなる RAN 街中，森林，農地など屋外で広域にわたってセンシングするセンサネットワークをRANと呼ぶ WWN 世界規模でセンシング・データの集合体を作るネットワークをWWNと呼ぶ． WWNは，ネットワークというよりもデータベースという色彩が強くなる．

  7. センサネットワークのモデル : 構成要素 構成要素 センシング情報の発信源　: ソース センシング情報の収集先 : シンク データ転送 : ルータ センサネットワークはすべてこれらの要素の組み合わせで実現されます 最も単純なセンサネットワークの構成は，ソースから出したデータをシンクで受け取るだけの構成 - 最も単純な構成 -

  8. センサネットワークのモデル : トポロジー センサネットワークシステムの開発において，ネットワークのトポロジーはシステム全体の寿命や信頼性を大きく左右します． ルータが偏在しているとソースのデータをシンクに転送する際に，大きな電力を消費するためルータがダウンして，全体として機能しなくなる可能性が高くなります 冗長経路を設けることでネットワークの持続性を高めることができる．今日のインターネットも迂回路を設けている． センサネットワーク特有の課題 トラフィックが多すぎて電力消費が大きくなることによるルータのダウンの可能性を考える必要がある

  9. センサネットワークのモデル : データ加工点 センサネットワークシステムの開発において，生データをそのままソースからシンクまで転送するか，それとも集約されたコンテクストを転送するかというデータ加工の種類がある． データ加工の必要性 センサで生成される生データそのものには意味がなく，高次情報になって初めて我々が認識可能となるものがある データ加工の例 ドイツ Karlsruhe大学では，加速度センサを付与したペン「AwarePen」を用いて，ジェスチャーを認識させることを目指しています Penから加速度の値そのものは無線で送信せず，センサと一体になったCPUでジェスチャーまでの解析を行い，コンテクストのみを送信する． 通信コストが軽減される

  10. センサネットワーク応用 : 個人利用 個人ユースでは，ヘルスケア支援や娯楽などの応用が考えられます．BANやPANという形で実現できます． ヘルスケア支援 日本の政府は，医療給付費削減を狙って在宅医療を推進しています。こうした中で，無線センシングはヘルスケアを支援するものと位置付けられています。 日立製作所 Polar Electro社@Finland • 健康管理のできる心拍センサと加速度センサを搭載するリストバンド型センサノードを製品化 • 心拍センサと加速度センサを利用することで，例えば，睡眠，散歩，室内歩行といった毎日の生活リズムと体調を，時系列データとして蓄積 • 心拍センサを中心とする生体センサ・ノードを開発する代表的な企業 • 日常生活での健康管理を支援する製品を多数開発

  11. センサネットワーク応用 : 個人利用 娯　楽 任天堂 • いち早くセンサ技術を取り入れ，「Wii」などゲーム機のコントローラをソースとしたPANで，新しい楽しみ方を切り開いてた NIKE + Apple • 米NIKE，Inc.のランニング・シューズと米Apple Inc.の携帯型音楽プレーヤー「iPodnano」が組み合わさり，ランニングと音楽で新しいエンターテインメントを提案する「Nike＋iPodsensor」が利用されている 慶應義塾大学 • 准教授の仰木裕嗣氏の研究室では，ゴルファーに3軸加速度センサを装着し，ゴルフ・スイングを解析 • 他のスポーツにおいても，単に技術向上だけでなく，「楽しみを増やす」手段としてセンサを利用することが考えられる

  12. センサネットワーク応用 : 個人利用 センサ付き携帯電話 個人ユースの応用は，携帯電話機へのセンサ技術導入によってさらに加速し，無線技術により他のデバイスへの入力インタフェースとして利用される可能性も秘めています。実際に，携帯電話機にセンサが取り付けられる例は多数あります

  13. センサネットワーク応用 : 特定グループ利用 LSANやRANに展開される中規模センサネットワークは通常，企業や団体など特定グループ向けに応用される 工　場 • 設備の故障を未然に防ぐために常時，ラインを監視 • これまで • 産業ロボットなどの可動部における過熱状況を監視する際，これまでは精密な配線がなされたロボットに後からセンサを設置することが困難 • 現　在 • 無線センサノードをロボットの可動部に取り付けやすくなり，容易に監視データを取得可能 (C)日立プラントテクノロジー : Zigbeeセンサネットワーク 構造物モニタリング • 経年劣化などによる構造物の歪みを監視し，その健全性を診断 • 構造物モニタリング（SHM：structural health monitoring）システム • 慶應義塾大学理工学部教授 三田彰先生が第一人者

  14. センサネットワーク応用 : 社会インフラ WWNのように大規模に展開されるセンサネットワークは，インターネットのように社会インフラとして利用される可能性を秘めている 大規模気象センサネットワークインフラ 局所高密度センサネットワーク　UScan • 街を単位とした細粒度の気象観測を行うことを目的 • ビルの立地による日照の違いや街路樹の有無，車両の交通量による歩道の気温変化を細かく観測 • 都市開発や都市生活の改善を促す応用を狙う 数mごとに高密度にセンサを配置することによって新たに発見された都市の気温分布を次で示す．

  15. 細粒度センサネットワークUScanの実験結果 UScanでは，数百mの小規模なエリアに約300個の無線温度センサノードを配置して観測 右図の結果は，細粒度センサ・ネットワークの必要性を示唆しています。都市環境が自然環境に与える影響を細かく分析し，今後の都市設計や都市生活の改善につなげる社会インフラとしてのセンサ・ネットワークの応用も考えられます。 観測点FとDは50mしか離れていないにもかかわらず，最大気温差は6℃ 大通りと路地の気温比較 観測点Aの北側には街路樹が並んでいますが，観測点Gの北側には街路樹が存在しません。この違いが，5℃の温度上昇 2007年8月に行ったUScanの実験エリア 街路樹の有無による気温変化

  16. 今後のLive E!とセンサネットワーク 考え中...

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