実空間情報のリアルタイム予測のためのエッジサーバ間連携

上林 将大  新熊 亮一  佐藤 丈博  大木 英司  

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J102-B   No.11   pp.912-925
発行日: 2019/11/01
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 10.14923/transcomj.2019JBP3015
論文種別: 論文
専門分野: ネットワークシステム
キーワード: 
エッジコンピューティング,  機械学習,  一般化相互割当問題,  特徴選択,  

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あらまし: 
多くの国々において,交通渋滞は社会問題であり,その解決策として道路交通量などの実空間情報のリアルタイム予測が注目されている.これまで,遅延要求を満たせるようセンサデータを処理することを目的として,エッジサーバ間での連携が検討されてきた.しかしながら,従来は遅延要求を満たすようデータを処理しても,予測精度が考慮されていなかった.そこで本研究では,実空間情報のリアルタイム予測のためのエッジコンピューティングの具体的シナリオとして交通量予測を対象とし,リアルタイム性を満たしつつ,予測精度を最大化することを目的としたエッジサーバ間連携のモデルを提案する.提案モデルは一般化相互割当問題として定式化され,予測精度向上への寄与を効用と定義して,効用の和が最大化されるようエッジサーバ間で連携を行う.データの効用を推定する手法として機械学習の特徴選択手法を用いる.特徴選択手法を用いて個々のデータの予測精度に対する寄与度を推定し,この寄与度を効用として採用する.評価ではランダムフォレストの特徴重要度をデータの効用として採用し,最適化問題を解いてシステムの予測精度を評価する.エッジサーバ数,処理速度,転送速度,遅延のデッドライン,補完方法の様々な条件に対し評価を行い,クラウドでの集中処理との比較も行い提案モデルの有効性を示す.