情報学応用論（応用学としての情報学とは？）mineno/research/20150423-forCS-B3-mineno-labo.pdf2015.4.23 情報学部3年生（cs ... 散，dtn，vanet ... てあるppt

1

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0

情報学応用論（応用学としての情報学とは？）

2015.4.23 情報学部３年生（CS）向け

静岡大学情報学部（学術院情報学領域）（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

峰野博史（[email protected]）

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本日の内容

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

応用学としての情報学実例

CPS（Cyber Physical System），IoE（Internet of Everything）

峰野研究室の主研究グループ • Ubiquitous Sensor Network Group

• Data Science Group

1

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情報学とは？

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，・・・・

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，・・・

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私の考える応用学としての情報学

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

3

ＣＳＩＳＩＤ

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

計算機科学 (Computer Science)

情報システム (Information Systems)

情報社会デザイン (Information Society Design)

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

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4

１年生

２年生

３・４年生

大学院修士課程（２年間）学部卒で社会人

修士卒で社会人

技術系約６０％（推薦，一般）

約3%?

大学院博士課程（３年間）

大学生

大学院生

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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企業共同研究，合宿，ナイトテクニカルセッション，etc.

5 http://www.minelab.jp/member/ 最下部「卒業生から後輩たちへ2014」も参照

2

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大学研究室（４年生，大学院生）の雰囲気②

6

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.）

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先輩就職先の例（下線はIS卒業生）

学部卒（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 7

※自己分析，キャリアビジョンは早めに

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本日の内容

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


大学研究室の雰囲気

応用学としての情報学実例

CPS（Cyber Physical System），IoE（Internet of Everything）

峰野研究室の主研究グループ ① Ubiquitous Sensor Network Group

② Data Science Group

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CPS （Cyber Physical System）

仮想世界と物理世界の自然な調和が重要

IoE （Internet of Everything）

多種多様なモノやヒトの自然な連携が重要

9

CPS，IoEとは？

IoE (Internet of Everything)

Internet

CPS (Cyber Physical System)

Cyber world （仮想世界）

Physical world （物理世界）

Combination

Harmonious

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無線センサネットワーク，IoT組込みシステム，機械学習

文科省地域イノベーションクラスタ事業

文科省基盤（B），KDDI研

文科省基盤（B），STE

①Ubiquitous Sensor Network Group

10

Wired/wireless mesh network 1 High fidelity emulation 2

Robust sensor/actuator network 3 4

PLC

RF

PLC

RF

PLC

RF

Auto detour

Internet

Simulator Virtual machine

Real machine

UE 時

空

移動

Wi-Fi AP

混雑

平常

eNB

eNB

通

時間的オフローディング

時

Content

空間的オフローディング

空

通信路的オフローディング

通信区間

通

MDOP (Mobile Data Offloading Protocol)

Mobile data offloading

ロバストセンサネットワーク

DBMS

センサノード

制御機器

ゲートウェイ(OpenBlocksA7)

iboot

シンクノード

スマートタップ

モバイルルータ

iboot

インターネット

クラウド

ユーザインタフェース

施設園芸環境

ユーザ

DBC429MHz帯IEEE802.15.6

電力線シリアル通信有線LAN


知的システム

★ ★ ★ ★ ★

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

総務省SCOPE，NICT，農林技研

★

エミュレーション，OS，仮想デバイスドライバ

通信プロトコル，IoT，Android実装，負荷分

散，DTN，VANET

★ ★

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モバイルデータ３Ｄオフローディングの研究

2014.12.5-6

第５回 DTNとその未来に関するワークショップ

静岡大学大学院情報学研究科

峰野博史（[email protected]）

文科省科学研究費基盤研究（B）（H26-29），with STE社 Scenargie Synergy 2，KDDI研

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

3

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背景：増大し続けるモバイルデータ

Wearable Device

Telemeter

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

モバイルデータ通信

Wi-Fi AP

App等システムデータ

ビデオ，写真等

M2Mデータ

Smart Devices

M2M

ITS

・・etc

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http://www.wirelesscity.jp/service/ http://www.admarketech.com/012/02/20113.html

朝夜

Tra

ffic

（a）時間的局所性（b）空間的局所性

分析：モバイルデータの局所性

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？

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モバイルデータ３Ｄオフローディングの研究

14

通信路的オフローディングモバイルデータ通信量を異種信経路の併用で分散

時間的オフローディングモバイルデータ通信基地局の時間的な負荷を分散

空間的オフローディングモバイルデータ通信基地局の地域的な負荷を分散

1

2

3

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

移動

他通信路

2

3

1

BS1

BS2

etc Application

TCP/UDP/etc.

IP/6LowPAN/etc.

3G/LTE/WiMax/WiFi/BT/802.15.4e/etc.

DTN

Mobile Data Offloading Protocol

(MDOP)

データの許容遅延


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研究計画・方法

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 ③ パーソントリップデータを用いた移動モデルの構築

15

研究課題＼計画 H26 H27 H28 H29

4 - 7 8 - 11 12 - 3 4 - 7 8 - 11 12 – 3 4 - 9 10 - 3 4 - 9 10 - 3

ⅰ）MDOP詳細設計 ⅱ）高精細評価環境の構築

ⅲ）詳細特性評価 ⅳ）実証実験

基礎検討試作評価

設計開発連携拡張評価

条件分析

設計連携準備基礎実験

再考評価

拡張

実証実験

安定化

詳細評価検証

公開改良

連携連携

安定化公開改良

実証実験

展開


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16

MDOPサーバ

提案 | MDOPの全体アーキテクチャ

コンテンツサーバ

9

• コンテンツの受信

• 要求されたコンテンツ

を送信

• オフローディングを計画

• コンテンツサーバの代わりに

オフローディング実行

→コンテンツ提供者の負担減

• 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（アップロード）

コンテンツ（ダウンロード）


制御情報

ユーザ端末定期

UE_Info

UE状態保存

端末状態を報告

端末状態を報告 UE_Info

UE状態保存

ユーザ端末の状態・移動軌跡

・使用中の基地局

ユーザ端末

MDOPサーバ

etc

コンテンツを送受信していないとき

7

提案 | 待機状態

MDOPサーバコンテンツサーバ

　　




制御情報

ユーザ端末

端末状態を報告

状態変化時

UE_Info

UE状態保存

ユーザ端末

遅延

コンテンツ返送

オフローディングを計画

コンテンツ要求発生

リクエスト

MDOP Header取得

コンテンツ

コンテンツ

MDOP

サーバコンテンツサーバ

リクエスト

MDOP Header

・宛先ポート番号・差出人ポート番号・データ本体情報 etc

9

提案 | コンテンツのダウンロードコンテンツ（ダウンロード）



　　


制御情報

ユーザ端末

コンテンツ生成

オフローディング実行

遅延

COP_Req

COP

コンテンツ

ユーザ端末

MDOP

サーバ

8

オフローディング計画いつ・どこで・どの通信路で送信

オフローディングを計画

コンテンツサーバ

提案 | コンテンツのアップロード


　　コンテンツ（ダウンロード）


制御情報

ユーザ端末


オフローディング計画を要求コンテンツの情報（遅延耐性など）

まずは中継サーバありきを想定

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17

AbstLv.3 MDOPサーバ | オフローディング方法（COP）の決定

空間的


不可


不可


不可

Input Output

・コンテンツの情報

・ユーザ移動軌跡

・基地局状態

コンテンツの

・通信時刻

・通信場所

・使用通信路




通信路的オフローディング即時通信

10


ユーザの移動予測

不可通信路的オフローディング

採用

AbstLv.4

11

移動予定経路

今後、ユーザがWi-Fi APに接続可

コンテンツ遅延耐時間超過

通信区間

MDOPサーバ | 通信路的オフローディング通信路的

オフローディング

不可


不可


不可空間的





true

false


低負荷な基地局エリアに移動できる見込み

空間的オフローディング採用

エリア間移動予測(ハンドオーバ予測)

AbstLv.4

12

負荷

基地局情報取得

負荷

通信区間

移動予定経路

負荷

負荷


MDOPサーバ | 空間的オフローディング通信路的


不可


不可


不可空間的





true

false

不可


不可


不可


不可空間的






これから負荷が下がる見込み

基地局情報取得

AbstLv.4

13

時間的オフローディング採用

MDOPサーバ | 時間的オフローディング

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

基地局負荷

時刻

コンテンツ蓄積コンテンツ送信


通信蓄積

不可

true

false

4

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18


4 - 7 8 - 11 12 - 3 4 - 7 8 - 11 12 – 3 4 - 9 10 - 3 4 - 9 10 - 3





条件分析


再考評価

拡張

実証実験

安定化

詳細評価検証

公開改良

連携連携


実証実験

展開


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実機・仮想マシン・シミュレータの連携

19

実環境データの取得

台数，費用，場所，環境再現性

台数，費用，場所，環境再現性

抽象化された結果

実機実装による評価

モデル実装の簡便化実機依存動作の実装

仮想マシン

トレードオフ

ネットワークシミュレーションによる評価

High Fidelity Emulation Environment

抽象化忠実化


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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

20

High Fidelity Emulation Environment

Emulation

一 Process

Internet

Real machines

Hardware

Linux kernel KVM

Hardware

Linux KVM

Hardware

Linux/Win

Simulation

Topology

Application

Hardware Routing

Mobility

Scenargie

GPS

sensor

Radio

Traffic

Emulation

scale out!!

一 Process

無線通信を実現可能な仮想Wi-Fiデバイスを実装

移動情報を模擬する仮想GPSデバイスを実装

Backend driver

QEMU

z Frontend

driver

Guest OS

QEMU

z Frontend

driver

Guest OS

QEMU

z Frontend

driver

Guest OS

QEMU

z Frontend

driver

Guest OS

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21

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仮想GPSデバイス

9

KVM

Simulator (Scenargie)

Linux kernel

移動端末モデル

Guest OSGuest OS

Virtual Machine (QEMU)

Virtual GPS device(Serial device)

Guest OS

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

・・・

GPS data TCP connection

Point to GPS Converter

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仮想GPSデバイス

10

実行例

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仮想Wi-Fiデバイス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

12

QEMU

Virtual Wi-Fi deviceAR9160

Guest OSBackports driver

for AR9160

QEMU VLAN

KVMLinux kernel

QEMU



for AR9160

QEMU VLANTCP connection

IEEE 802.11frame

adhoc通信STA-AP通信が可能

TAP TAP

(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)

(1)

(2) (2)

STA: Station AP: Access point

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仮想Wi-Fiデバイス動作例 (仮想AR9160によるSTA-AP通信)

13

AP側 QEMU STA側 QEMU

APのSSIDが出現

仮想AR9160を複数搭載可能

IperfによるTCP通信を実行(UDP・pingも可能)

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シミュレータ (Scenargie) との連携

Scenargie

今後の目標

15

QEMU



for AR9160

QEMU VLAN

KVMLinux kernel

QEMU



for AR9160

QEMU VLAN

TAP TAP

仮想マシンとシミュレーションノードを紐付け

障害物があり、通信不可能

障害物がなく、通信可能

シミュレーションノード

道路

ビル

シミュレーション時刻

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最終目標

16

Emulation

一Process

Internet

Realmachines

Hardware

Linux kernel KVM

Hardware

Linux KVM

Hardware

Linux/Win

Simulation

TopologyApplication

HardwareRouting

Mobility

Scenargie

GPS

sensor

Radio

Traffic

Emulation

scale out!!

一ProcessBackend

driver

QEMU

zFrontend

driver

Guest OS

QEMU

zFrontend

driver

Guest OS

QEMU

zFrontend

driver

Guest OS

QEMU

zFrontend

driver

Guest OS

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他分野での応用

教育面ネットワークの各構成要素を解体可能な環境の実現

開発面実機・シミュレータ間の互換性

相互フィードバックが可能

17

周辺環境

デバイス

ドライバ

MAC

•シミュレータ•仮想マシン•実機

シミュレータ

IP

TCP/UDP

アプリケーション

•実機•仮想マシン

仮想マシン実機 (例: Scenargie Comm Node)

実装

評価・修正

エクスポート

インポート

運用

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

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

MDOPの広域評価，実証実験へ！

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23


4 - 7 8 - 11 12 - 3 4 - 7 8 - 11 12 – 3 4 - 9 10 - 3 4 - 9 10 - 3





条件分析


再考評価

拡張

実証実験

安定化

詳細評価検証

公開改良

連携連携


実証実験

展開


5

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Scenargieへの移動モデル設定例東京の移動手段の9割は徒歩と電車 ⇒ まずは，徒歩と電車を設定

1/100（＝1,000ノード）

徒歩（3~5km/h）：道路を移動

電車（40km/h）：駅まで徒歩，電車

24 時間的オフローディング

の効果評価中


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無線センサネットワーク，IoT組込みシステム，機械学習

文科省地域イノベーションクラスタ事業

文科省基盤（B），KDDI研

文科省基盤（B），STE

①Ubiquitous Sensor Network Group

25

Wired/wireless mesh network 1 High fidelity emulation 2

Robust sensor/actuator network 3 4

PLC

RF

PLC

RF

PLC

RF

Auto detour

Internet

Simulator Virtual machine

Real machine

UE 時

空

移動

Wi-Fi AP

混雑

平常

eNB

eNB

通


時

Content


空


通信区間

通

MDOP (Mobile Data Offloading Protocol)

Mobile data offloading

ロバストセンサネットワーク

DBMS

センサノード

制御機器

ゲートウェイ(OpenBlocksA7)

iboot

シンクノード

スマートタップ


iboot

インターネット

クラウド

ユーザインタフェース

施設園芸環境

ユーザ

DBC429MHz帯IEEE802.15.6

電力線シリアル通信有線LAN


知的システム

★ ★ ★ ★ ★

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

総務省SCOPE，NICT，農林技研

★

エミュレーション，OS，仮想デバイスドライバ

通信プロトコル，IoT，Android実装，負荷分

散，DTN，VANET

★ ★

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嚥下音, Relative MSMF, FFT, SVM

機械学習（SVM,SVR,ANN，etc.），Data Stream処理

特願２件，農林技研特願１件，畜産技研，ピーズガード

特願１件，西村研，富士通研

②Data Science Group

26

Worklog generation 1 Fluid intake recognition 2

Support vector regression 3 Spatial interpolation 4

SW-SVR (Sliding Window-based Support Vector Regression)

DSMS

Sensor network

DBMS

Correct data

学習モデル

行動推定

③室内行動推定

ベイジアンネットワーク（BAYONET）

①データ収集 ②環境情報生成

Service

モデル反映

学習フェーズ

推論フェーズ

サービス利用

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

HTML5, Data Stream処理，Apache Spark

画像認識，物体抽出, OpenCV, SVM

大手企業

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【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

背景: インフラ（特に橋梁）の老朽化

建設後50年を迎える橋梁割合が増加

• 高度成長期に建設された橋梁が多い

→腐食破断や崩落事故の危険性

課題: 点検には専門的知識が必要

特殊な点検車が必要

• 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

• 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

建設された橋梁数(年度別)

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

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M O P Q R

G A

H B

I C

J D

K E

L F

N

時空間補間を用いた橋梁可視化システム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

時空間補間

（IDW: Inverse Distance

Weighted等）

無線加速度センサノード加速度変化を可視化（イメージ） 28

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29

(a) 阿蔵山からの運搬ルート

(b) 土砂搬送の大型車両

(c) 防潮堤土砂搬出経路上にある15橋梁の一つ（御台場橋）

浜松市，中村建設等とブレスト中

6

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センサノード

親ノード

センサノード

センサノード

センサノード

無線センサネットワーク

センサGW

DBMS

Data Streaming Processing

Webサーバ

クラウド

・・・

ユーザ

描画処理クライアントサイド

スクリプト

サーバサイドスクリプト

老朽化社会インフラ管理システム？

どなたか社会貢献，地域活性化ご興味ないですか？

時空間補間

加速度センサ等インフラ老朽化状況を可視化車載センサ等ヒト

橋梁，道路

上下水道管

トンネル，堤防

浜松市，中村建設等とブレスト中

30

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31




DSMS

Sensor network

DBMS

Correct data

学習モデル

行動推定




Service

モデル反映

学習フェーズ

推論フェーズ

サービス利用

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★



大手企業

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32

無線センサ＋知的制御で農業が変わる！

2015.3.8 TEDxShimizu

静岡大学大学院情報学研究科

峰野博史

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

総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26）

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日本における高齢化の推移

33 http://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2014/zenbun/pdf/1s1s_1.pdf より高齢社会白書（H26, 内閣府）

約40%が高齢者?

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衰退する農林水産業

34 労働力調査（総務省統計局）， http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/5240.html より

（農林水産業等）

（情報通信・金融・運送業等）

（製造・建設業等）

（農林水産業等）

（情報通信・金融・運送業等）

（製造・建設業等）

従事者数構成比

3.6%!?

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不安定な収入？

35 生産農業所得統計（農水省）， http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/0510.html より

収入の不安定さ

過酷な農作業

高齢化の進行

耕作放棄地の増加

農業総産出額

生産農業所得

畜産米

園芸作物（野菜，果実，

花き）

その他

農業従事者の減少

7

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悲観すべきことばかり？

36

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？

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

１次産業２次産業３次産業

※食品衛生，ﾘｽｸ管理への責任は発生

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日本の「植物工場」技術

37

太陽光利用型

人工光利用型

6次産業化（農業の総産業化）

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土地活用，循環型農業，輸送費削減

雇用創出，生活との調和

Vertical Farm （垂直農業）

38

Circular Symbiosis Tower

by Vincent Callebaut

http://www.verticalfarm.com

Prof. Dickson Despommier

by Blake Kurasek

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植物の成長

39

水

光合成

養分

蒸散

CO2

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

蒸散（気孔）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


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植物の成長を「測る」？

40

水

光合成

養分

蒸散

CO2

水位

水位計

養液濃度

ECメータ

湿度気温明るさ

湿度気温明るさ

無線散乱光センサ

無線散乱光センサ時刻

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

蒸散（気孔）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


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篤農家のノウハウを再現できないか？

41

時刻湿度気温明るさ湿度気温明るさ水位養液濃度養分吸収量



・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

時刻湿度気温明るさ湿度気温明るさ水位養液濃度いくつ？

コンピュータに学習

予測

経験値（学習データ量）は多いほどよい？




8

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学習データ量と予測誤差

42

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930313233343536

RM

SE

[ ℃]

The amount of training data [months]

RMSE of SAPPORO RMSE of TOKYO

RMSE of HAMAMATSU RMSE of NAHA

札幌

東京

浜松

那覇

予測誤差（℃）

学習データ量（月）


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適切な学習データを自動調整

学習データの抽出例

Month

JAN

FEB

MAR

APR

MAY

JUN

JULY

Season

Spring

Summer

Autumn

Winter

Spring

Summer

Autumn

朝/夜

Morning

Evening

Morning

Evening

Morning

Evening

Morning

G R

温度

湿度

複数の異なる予測モデル

大量のデータ様々な抽出データ

学習データ抽出

学習 (SVR)

自動再構築

43


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適切な学習データを自動調整

学習データの抽出例

Month

JAN

FEB

MAR

APR

MAY

JUN

JULY

Season

Spring

Summer

Autumn

Winter

Spring

Summer

Autumn

朝/夜

Morning

Evening

Morning

Evening

Morning

Evening

Morning

G R

温度

湿度

複数の異なる予測モデル

大量のデータ様々な抽出データ

学習データ抽出

学習 (SVR)

自動再構築

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※特願2014-047431 総務省 SCOPE地域ICT振興型研究開発（H25-26）

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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企業共同研究，合宿，ナイトテクニカルセッション，etc.

45 http://www.minelab.jp/member/ 最下部「卒業生から後輩たちへ2014」も参照

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動き始めた知的制御システム

46

AM 6:00(現在時刻)

気温

湿度

EC

散乱光量

窒素量

溶液量

AM 12:00(6時間後)

AM 6:00(現在時刻)

1 2 3

窒素量予測

窒素供給

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

予測結果に基づく窒素供給制御

N2

with 静岡県農林技研，NICT

過不足のない給液制御


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知的制御の精度

47

0

1

2

3

4

5

6

7

窒素吸収量

[me/株

・6H

]

真値新システム旧システム

予測誤差約50%削減

コンピュータが人間のノウハウを再現可能に？


9

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48




DSMS

Sensor network

DBMS

Correct data

学習モデル

行動推定




Service

モデル反映

学習フェーズ

推論フェーズ

サービス利用

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★



大手企業

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皆さんも「情報学」について考えよう

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

研究開発，共同研究打合せ，論文投稿，対外発表，研修，etc.

OB会，ﾃｸﾉﾌｪｽﾀ，合宿，懇親会，etc.

申請研究費報告

研究教育

講義，TA，教職，ｲﾝﾀｰﾝｼｯﾌﾟ，卒論，修論，ITｽﾍﾟ，etc.

・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.）

※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

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？

運営

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50

http://www.minelab.jp/member/ 最下部「卒業生から後輩たちへ2014」

も参照・・・

Documents

情報学応用論 （応用学としての情報学とは？）mineno/research/20150423-forCS-B3-mineno-labo.pdf2015.4.23 情報学部3年生（cs ... 散，dtn，vanet ... てあるppt

情報学応用論（応用学としての情報学とは？）mineno/research/20150423-forCS-B3-mineno-labo.pdf2015.4.23 情報学部3年生（cs ... 散，dtn，vanet ... てあるppt