| 題名 | A Combination Approach for Distributed Information Flow Processing in Multi-purpose IoT |
| 著者 | *Sunyanan Choochotkaew, Hirozumi Yamaguchi, Teruo Higashino (Graduation School of Information Science and Technology, Osaka University), Megumi Shibuya, Teruyuki Hasegawa (KDDI R&D Laboratories) |
| ページ | pp. 1200 - 1207 |
| キーワード | Information Flow Processing, Distributed, Sensor network, IoT, CEP |
| アブストラクト | A study to process bursting information owing around is continuously developed for long time and is still ongoing under Information Flow Processing (IFP) terminology. There are various types of processing goals such as for tracking some circumstance, extracting any extra knowledge, detecting some criticalevents. Until now, there are two main ways to implement the processing engine: Data Stream (DSMS) and Complex Event Processing (CEP). Each approach is designed for different tasks. The former is superior for processing relational relation among data in the stream while the latter is superior for detecting specific events. To support multi-purpose IoT, we also define a new language covering the most expressive language in both approaches. In the second place,we propose a new IFP engine that exploits advantage points from both approaches: relational operations in structural database and matching operations in powerful rule engine in distributed-deployment architecture. In the evaluation part, we compare our method with relational data-stream approach to represent our superior over the general relational approach. |
| 題名 | スキップグラフを用いたスケーラブルなセンサデータストリーム収集システムの評価 |
| 著者 | *川上 朋也 (奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科/大阪大学サイバーメディアセンター), 石 芳正 (株式会社PIAX/大阪大学サイバーメディアセンター), 義久 智樹 (大阪大学サイバーメディアセンター), 寺西 裕一 (国立研究開発法人情報通信研究機構/大阪大学サイバーメディアセンター) |
| ページ | pp. 1208 - 1214 |
| キーワード | センサデータ, ストリーム処理, IoT, 周期 |
| アブストラクト | 本研究では，Skip Graphを用いた周期的なセンサデータ収集システムについて提案と評価を行う．一般的にセンサデータは一定の周期で定期的に生成され，発信者（publisher）によって発信される．一方，収集者（subscriber）は自身の処理性能やセンサデータの用途などによって，要求するセンサデータの周期が異なる．検討システムでは，構造化オーバレイネットワークのSkip Graphをセンサデータの種類（topic）と周期の組合せに基づいて構築し，複数のpublisherからのセンサデータをtopicや周期に基づいて集約しつつ収集する．センサデータを集約しながら転送することで，多くのpublisherが存在する環境でも各ノードの瞬間的な送受信数を減らし，通信負荷の最大値を低く抑えられる．提案手法はシミュレーションにより評価し，周期をキーとして降順に並べる場合が有効であることを確認した． |
| 題名 | 社会センサデータ生成・共有基盤システムの設計と実装 |
| 著者 | *中嶋 奎介, 谷山 雄基, 横山 正浩 (大阪大学情報科学研究科), 義久 智樹 (大阪大学サイバーメディアセンター), 原 隆浩 (大阪大学情報科学研究科), 西尾 章治郎 (大阪大学) |
| ページ | pp. 1215 - 1222 |
| キーワード | 参加型センシング, ソーシャルマイニング, センサネットワーク |
| アブストラクト | 近年，SNS（Social Networking Service）が広く利用されている． SNSに投稿された短文や写真から， 単語の出現頻度や写真撮影地点を解析することで， 実社会の情報を取得できる． 例えば， Twitterのツイートを形態素解析し， 地震に関する単語が多く含まれていれば地震の発生が考えられる． 本研究では， SNSへの投稿等を解析して得られるデータを社会センサデータと呼ぶ． 社会センサデータや，社会センサデータを生成するためのプログラムを共有することで， 新たな社会センサを開発するために再利用することが可能となる． そこで本研究では， 社会センサデータを生成・共有するための基盤システムの設計および実装を行った． さらに本研究では， 提案システムと既存システムとの機能比較を行い， 提案システムは既存システムと比べて社会センサデータの生成，共有に適していることを確認した． |
| 題名 | 社会センサデータ生成・共有基盤における入出力インタフェースの設計と実装 |
| 著者 | *谷山 雄基, 中嶋 奎介 (大阪大学大学院情報科学研究科), 義久 智樹 (大阪大学サイバーメディアセンター), 原 隆浩 (大阪大学大学院情報科学研究科), 西尾 章治郎 (大阪大学) |
| ページ | pp. 1223 - 1228 |
| キーワード | 参加型センシング, ソーシャルマイニング, センサネットワーク |
| アブストラクト | 近年，FacebookやTwitterといったSNS（Social Networking Service）が広く普及している．これらの投稿を解析したデータから実社会の情報を取得できると考えられるため，このようなデータを社会センサデータと呼ぶ．筆者らの研究グループでは，社会センサデータを生成および共有するための基盤を研究開発している．本基盤では，社会センサデータの生成に関する記述を，定義ファイル，関数ファイル，出力方法設定ファイルに分けて記述する．本基盤と利用者の端末との間でこれらのファイルを入出力することにより社会センサデータ生成プログラムを自動的に作成したり共有できるが，本基盤を入力先や出力元としてこれらのファイルを入出力できるインタフェースがなかった．そこで本稿では，社会センサデータ生成・共有基盤における入出力インタフェースを設計・実装し，関連した入出力インタフェースとの機能比較を行った．比較の結果，提案するインタフェースが本基盤の入出力インタフェースとして適していることを確認した． |