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ホームIoTとAIを活用したネットワークデザイン手法
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部ネットワークデザイン学科

IoTとAIを活用したネットワークデザイン手法

情報科学部

ネットワークデザイン学科

情報通信ネットワーク研究室

大島一能 教授

AIIoTネットワークデザイン

 情報通信ネットワーク研究室では、IoTネットワーク技術や機械学習、AIを活用したネットワークデザイン手法の研究に取組んでいます。本サイトでは次の各テーマの概要を説明させて頂きます。 (1) 深層学習を活用した屋内位置検出: GPSなどの電波受信が難しい屋内で位置情報を利用するサービスの需要が拡大しています。BLE の電波強度(RSSI)を深層学習により分析して位置検出を行う手法を研究しています。 (2) AIを活用した局地的豪雨予測方式: 降雨観測レーダや雲画像等の気象データを活用した局地的豪雨の予測方式を研究しています。 (3) その他の研究課題: IoT と AI を活用したドローン自律制御方式や可視光LED通信の応用システム等も進めています。

1. 深層学習を活用した屋内位置検出

 図1に屋内位置検出の実験構成を、図2に機械学習による位置検出手法を示します。図示のように部屋の天井にBLE送信機を6個配置し、部屋の平面を6×8 に分割した1.2m x 1.3mの48区画でのRSSIをスマートフォンのBLE受信機で測定します。1つの区画につき200組、合計9600組2セットのデータを学習データとして利用し、位置推定時に測定したRSSIテストデータを用いてスマートフォンがどの区画にあるかを検出します。

図1:屋内位置検出の実験構成​
図2:機械学習を用いた屋内位置検出手法

 実験では4つの機械学習アルゴリズムを用いて位置検出を行い、検出精度を比較しました。表1に3つの機械学習を適用した場合の結果を示します。

表1:基本的な機械学習を適用時の識別成功率

深層学習を適用した場合の結果を図3に示します。深層学習では表1の各方式に比べて大きく改善が見られ、 1.2m x 1.3mの区画に対して60.3% 、隣接区画を含む3.6m x 3.9m の範囲では74.5%の識別成功率が得られました。

図3:深層学習を適用した場合の識別成功率の例​

今後は更に改善を目指して、BLE送信機に代えて受信機を配置する方式を検討しています。

GPS*= Global Positioning System            BLE**= Bluetooth Low Energy

<学会発表>

(1)  中垣内ほか、電気関係学会関西大会、 G7-13, 2017

(2) N.Yamamoto etal、Vietnum-Japan joint Workshop on  Ambient Sensor Networks, Nov. 2018

2. AIを活用した局地的豪雨予測方式

 近年、気候変動の影響により局地的短期豪雨(ゲリラ豪雨)が増加しています。大阪工業大学・情報科学部では、キャンパスがある枚方市と連携し、災害対策に向けた局地的短期豪雨の予測方式を検討しています。大学に設置したカメラで周辺上空の雲画像を1分毎に撮影してデータを蓄積し、国土交通省のリアルタイム降雨分布情報XRAIN、およびNICTのフェーズドアレイレーダの観測データ等を活用して予測を実現します。

 観測データの例として、2019年9月の豪雨直前の雲画像と降雨分布図の対応例を図4に示します。

図4:豪雨直前の雲画像と降雨分布図の対応例​

雲画像とXRAINによる過去の降雨分布データも活用して、大学周辺での豪雨予測の試行実験を行いました。降雨分布図を用いたCNN # による予測例を表2に示します。5分後の予測では83%、10分後では78%の精度が得られました。

表2:降雨分布図を用いたCNNによる予測例

雲画像を用いたDML## による天気の分類例を表3に示します。雲画像から天気を晴れ、曇り、雨に分類した例で 73% の精度となりました。曇りの分類から更に豪雨直前の画像識別を試みます。

表3:雲画像を用いたDMLによる天気分類例

今後は、時系列データ処理や複数の方式を組合わせ、風速や気圧も加味して予測精度の改善を目指します。

CNN#= Convolutional Neural Network(畳込みニューラルネットワーク)

DML ##= Deep Metric Learning (深層距離学習)

<学会発表予定>

(1)  今井ほか、電子情報通信学会・MSS研究会、Nov. 2020 

(2)  狩田ほか、電子情報通信学会・MSS研究会、Nov. 2020 

3.その他の研究課題

(1) IoT と AI を活用したドローン自律制御

災害時などのIoTネットワーク活用としてBLEやWiFiのRSSI を探索して機械学習により自律飛行するドローンの制御方式を検討しています。

 ドローン自律飛行制御方式の実験構成を図5に示します。ドローン上に搭載したRaspberry Pi Zero によりBLEビーコンからの電波強度RSSIを測定し、着陸予定地点に近づくとカメラ映像により、予め学習した地点を地上のPCで探索してドローンが自律的に着陸する方式を実現しました

図5:ドローン自律飛行制御方式の実験構成​

(2) 可視光LED通信の応用システム

電波信号の利用が難しい病院やGPSが届かない地下街などで可視光LED通信の応用範囲が広がっています。本研究課題では、LED照明光を利用した屋内位置情報システムを検討しています。 

天井に設置したLED照明にデジタルIDを埋め込んだ信号で変調を掛け、受信したスマホでIDに対応した屋内位置を示す地図や案内図を表示するシステムを構成して実験を行いました。

受信機を屋内各所に設置し、人がIDを発信するLEDビーコンを装着するように構成すれば、人の動きをトレースする機能にも適用が可能となります。

研究者INFO: 情報科学部 ネットワークデザイン学科 情報通信ネットワーク研究室 大島一能 教授

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匂い検出を目的とした半導体ガスセンサシステム

これまでにもコンピュータを利用した嗅覚について研究されているが、一般消費者が利用可能な形では実用化されていない。このことから我々はだれでも利用可能な人工嗅覚装置の実現を目指して研究を行っている。  人工嗅覚を実現するためには、空気中の化学物質を測定する必要があり、主にガスセンサを用いた研究がおこなわれている。本研究でも安価で取り扱いが容易な半導体ガスセンサを用いている。半導体ガスセンサは反応するガスが異なる種類が提供されており、我々の研究では複数の特性が異なる半導体ガスセンサとマイコンを組み合わせた小型で取扱いが簡単な人工嗅覚装置の実現を目指している。  一般的な半導体ガスセンサはヒータを持ち、内部の温度を管理する必要があるが、このヒータによる加熱を変更することにより感度を変化させることができる。これを利用して、一つのセンサからできるだけ多くの情報を得ることができるハードウエアを作成した。そして、得られた情報から匂いの種類を分類するために、機械学習を取り入れた認識システムを実現し評価を行った結果を示す。

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容易に構築できる球面ディスプレイ環境

球面型没入ディスプレイ環境構築をサポートするシミュレータを開発した.球面ディスプレイを作る際には,ドームスクリーンへの特殊な歪み補正を考慮した投影系の光学設計を行う必要がある.しかし,実際に製作される光学系はシミュレーション通りの精度が保証されるわけではない.使用する際に改めて光学系の微調整が必要となる.本研究では,投影系の光学設計と同時に,光学系の微調整や歪み補正が実行可能な投影シミュレータを開発している.

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流域治水の思想を踏まえた新たな河川整備への挑戦

これまでの河川の開発は、治水・利水計画規模に対して必要な施設を建設してきました。しかし近年、これらの計画を超過する洪水・土砂災害が発生し、激甚化しており、現状の整備水準や将来の計画では“まち”を守れないきれない時代に,じわじわと突入しています。 これからの我が国は、洪水・氾濫の発生を許容できる粘り強い“まち”が求められます。本研究では水害特性を過去から読み解き、将来を高精度に予測し、その変化に適応した“まちづくり”を考究し、提案します。

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