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IoT/M2Mネットワークサービス技術

朝香 卓也首都大大学東京システムデザイン学部

首都大学東京オープンユニバーシティ特別講座，2017年7月5日

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今日の話

IoT/M2Mサービスとは

そもそもIoT／M2M

IoTを使ったサービス例

IoTを実現すための技術

システム構成

課題

IoTサービスのネットワーク：センサネットワーク

マルチホップ通信

すれ違い通信

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IoT（Internet of Things）

身近な例：Apple Watch

センサー類

光学式の心拍センサー、加速度センサー、環境光センサー

GPS

振動アクチュエーター

マイク、スピーカー

通信機能

BluetoothとWi-Fi

できること

いろいろ（アプリをつくれば）

健康管理、行動管理、。。。。。。

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2017年に期待する新技術：日経BP社

ビジネスパーソンの新技術に対する期待度を、アンケート調査に基づいて評価

corporate.nikkeibp.co.jp/information/newsrelease/20170314.shtml

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IoT（Internet of Things）

インターネットに PC以外の様々な“モノ”を接続

http://www.networkcomputing.com/internet-things/7-best-practices-iot-security/1776945892

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IoT（Internet of Things）

Google Trendsで過去５年

IoT

M2M

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先進テクノロジーのハイプサイクル

米調査会社のガートナーが発表

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IoT（Internet of Things）

「モノのインターネット」・・・ちょっとよくわからない

よく言われるのは

IT関連機器が接続されていたインターネットにそれ以外の様々な“モノ”を接続する技術

これだと、ちょっと前に流行した「ユビキタス」と同じ感じ

様々な「モノ」 「コト」がインターネットに接続され、情報交換することにより相互に制御する仕組み

モノのインターネットは“誤訳“かも

物質としての「モノ」と、そして無形の「コト」がインターネットにつながることが肝

これまであった「モノ」が「モノゴト(サービス)」になっていくことこそがポイント

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IoT（Internet of Things）

１．測定：現実世界（フィジカル）のことを感知・測定し、

２．分析：デジタル世界（サイバー）の計算機能力で分析・判断し、

３．解決：現実世界の課題をアクションを起こし解決・最適化

http://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NBO/15/sapblog/07/

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例：スマートウォッチで健康管理

１．測定：現実世界（フィジカル）のことを感知・測定し、

２．分析：デジタル世界（サイバー）の計算機能力で分析・判断し、

３．解決：現実世界の課題をアクションを起こし解決・最適化

１．測定スマートウォッチに加速度センサーやジャイロセン

サー、心拍センサー、GPSなどにより、1日の移動

距離、移動経路、手段、心拍数の変移、など取得

２．分析その情報をインターネットを経由して、サーバ（ク

ラウド）に転送、蓄積、データ分析

３．解決分析データをインターネットを経由してPCやスマー

トウォッチを用いて本人、家族、医師等に示。食事

や運動についてアドバイス

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2020年にIoTデバイス数は300億個を超える

総務省が発行する平成28年版情報通信白書／IHS Technologyの推定

2015年でインターネットにつながるデバイスの数は154億個

2020年までにその約2倍の304億個まで増加

https://www.hpe-storage.jp/iot/?utm_source=outbrain&utm_medium=banner&utm_content=iot1611&utm_campaign=iot02ob

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国内の携帯電話の普及率

201６年で123％

既にひとり１台以上

http://www.garbagenews.net/archives/2059805.html

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（余談）年齢別のスマホの普及率

２９歳以下だと93%

男女別では双方とも男性の方が利用率は高い

「必要性」「デジタル機器の興味関心は男性の方が強い」「保有率が低い高齢層は女性の方が比率が高い」

http://www.garbagenews.net/archives/2059805.html

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（余談）IoT: Internet of Things

個人的に期待したいこと

あらゆる「モノ」「データ」「サービス」が、インターネット上で繋がり相互通信し、新しい「コト」を実現

モノ：センサやデバイス

データ：センサデータや公的公開情報

サービス：APIを公開したwebアプリやスマホアプリ

コト：経験や体験、人間関係などの目に見えない価値

センサデータ

公的公開情報

センサデータ

スマホアプリ

webアプリ

スマホ

PCセンサ

PC スマホスマホ

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IoTの典型的な構成

http://sinap.jp/blog/2015/11/iot.html

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研究開発された（されつつある）技術

https://www.slideshare.net/after311/it201610

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研究開発された（されつつある）技術

デバイス・開発ツール

各種センサデバイス、Arduino、RaspberryPi、Galileo、高速プロトタイピング、Edison。。。。

無線通信技術

WiFi、Wi-SUN、５G、IEEE802.15.4/Zigbee、BLE/Beacon、6LoWPAN、LoRaWAN、LPWAN。。

プロトコル

CoAP、MQTT、Pub/Sub、IPv6.。。。

プラットフォーム・クラウドサービス

AzureIoT、AWS IoT、AI(データ分析)。。。。

とにかく、たくさんあって大変

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AWS IoT

IoT環境を構築/提供するサービス例

https://ecloudp.com/service/iot.html

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IoTの適用分野

産業

農業、工場、物流、オフィス、車。。。

生活

健康、スマートホーム、。。。

社会インフラ

災害対策、スマートシティ、スマートグリッド、交通、。

現時点の運用されてものも多数。ただし、独自仕様が多く、標準化はこれから

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事例：感圧センサーを入れた座布団

座っていることを検知

飲食店各席に置いて、混み具合や席の空き具合をリアルタイムにWebサイトに表示

座ったり立ったりした動作をもとに、お年寄りの見守りサービス

会社の席や自宅の居間などに置いといて、どこにどれだけの時間いたのかを計るライフログ

ものー＞コト

http://smart-phone.783783783.com/2014/04/26/smartzabuton/

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事例：農業IoT

ITかかし

温湿度、日射量、土壌内の温度や水分量、CO2などの環境情報をセンサーで収集

クラウドにアップして分析し、栽培に役立て

https://marketing-rc.com/article/20170316.html

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事例：空気の量り売り

大手の独ケーザー・コンプレッサー社

独システム大手SAP社と組んでコンプレッサー機器販売から「空気の量り売り」へビジネスモデル

コンプレッサーは大量の電力を消費する生産設備なので、その構成によって工場のランニングコストが大きく変動

大型機1台で全てを賄うのか、小型機を複数台導入して対処するのかの判断で初期コストとランニングコストが大きく変わり

従来のビジネスモデルでは、コンプレッサーを販売し保守契約

従量課金

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事例：工業製品センシング

コマツ：稼働管理システム「KOMTRAX」

遠隔で建機の状態をモニターし、メンテナンス

車両に、GPS、通信システムが装備、集められた情報やGPSにより取得された位置情報が通信システムにより送信

サーバ側システムでは、車両から送信されたデータを蓄積し、インターネットを通しお客様やコマツ販売代理店に提供

http://www.komatsu-kenki.co.jp/service/product/komtrax/

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事例：ロボットフォークリフト

ドイツのフォークリフトメーカーのSTILL社

物流センターなどの現場で使うハイエンドフォークリフトの運んだ距離で従量課金するサービスで提供

無人操作でコントロールセンターからの支持を受けてそれぞれが自律的に稼働するロボットフォークリフト

物流センタ内での混雑情報などから最適ルートを割り出して、その解析データから導き出したムダを省いた物流業務行を実現

人間が操作するフォークリフトは、熟練度の高い人と低い人で作業効率にバラツキが生じるため時間や効率にムダ

STILL社では、顧客ごとに収集した膨大なデータから倉庫管理の効率化やコストダウンにつながる情報を顧客へフィードバック

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事例：工業製品センシング

米トレイン

元々はエアコンやヒーティングシステムなどの空調設備販売

空調設備にセンサーを付け通信可能にし、稼働状態をネットを介して管理

能動的カスタマーサービス：故障診断／アドバイス

空調設備の使用と保守・管理などのサービス料を得るビジネスモデルに転換

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事例：ジェットエンジン

GE

産業構造自体を変化：「ジェットエンジンにセンサーを付けたい」→「モノ売りから脱却する」

https://usable-iot.com/iotconference/

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事例：スマートロック

遠隔でカギを開閉

スマホへ一時的なガキを送信可能「合鍵」

物理的な鍵の受け渡しが不要

例：ホテル、Airbnb、街角宅配ボックス、カーシェアリング

https://usable-iot.com/iotconference/

https://usable-iot.com/smartdeliverybox/

http://airstair.jp/airbnb_smartlock/

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事例：みまもりほっとライン

象印の無線通信機を内蔵した「電気ポット」

離れて暮らす家族の生活を見守る「安否確認サービス」

「電気ポット」の使用状況を、見守るご家族の携帯電話またはパソコンにEメールでお知らせ

ホームページで1週間のポット使用状況をグラフで

http://www.mimamori.net/

i-pot

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事例：安全運転支援サービス

損保ジャパン日本興亜の「スマイリングロード」

通信機能を搭載したドライブレコーダーから走行距離や速度、急ブレーキの回数などの詳細な走行データを収集

得られたビッグデータをクラウド上で分析し、ドライバーや企業に安全運転診断等のフィードバックを送信

安全運転が増え事故が減少

ユーザは保険料が軽減され、保険は保険金の支払いが軽減

http://www.sjnk.co.jp/

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事例：米国フロリダのディズニーワールド「マジックバンド」

チケットの代わりのRFIDチップ内蔵のウェアラブルデバイス

来場者は園内で財布やチケットの代わりとして使用

ディズニー側には、リアルタイムで来場者の状況を把握。設備やサービスの改善

例えば、混んでいるアトラクションが把握できれば、それに応じてスタッフの配置を最適化

http://land.allears.net/

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事例：バイタルセンシング

キンサ（Kinsa） スマート体温計： 端末のイヤホンジャックに

体温計を接続 データ蓄積・健康管理

Pacif-I 赤ちゃんのおしゃぶり 赤ちゃんの体温や危険でな

いかをスマホで確認

Whistle 犬の首輪に付けてペットの

健康管理

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事例：ウェアラブル端末

リストバンド型 NIKE+ FUELBAND SE ドコモ・ヘルスケア「ムーヴバンド」

腕時計型（スマートウォッチ） ソニー「SmartWatch 2 SW2」 Samsung「GALAXY Gear」

メガネ型 Google「Google Glass」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h26/html/nc141330.html

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事例：社会インフラ

スマートメータ（スマートグリッド） 宅内メータをネットワーク化 電力・ガス・水道の使用量のリアルタイム管理 デマンドレスポンス（DR：Demand Response）

スマートモビリティ 自動車や交通機関の流れの制御 スマートパーキング：駐車場を管理 カーシェアリング

スマートシティ 環境モニタリング・センシングをして街を管理 スマートごみ箱：収集ルートの最適化など スマートライティング：照明のON/OFFを1灯ずつ

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事例：スマートメータ（スマートグリッド）

電力・ガス・水道の使用量のリアタイム管理 デマンドレスポンス（DR：Demand Response） 電気料金価格の設定に応じて、需要家側が電力の使用を抑制

するよう電力消費パターンを変化させること

https://www.tainavi-switch.com/contents/204/

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事例：スマート街灯

保安上のリスクの高い場所の照度を上げる

花火大会等の混雑時の事故防止のため数時間のみ照度を上げる

不要な地点では照度を下げ、省エネに貢献

公園､スタジアム､商業施設､商店街､アミューズメント パーク等で、常設のイルミネーションとして活用。集客効果のアップに

色による癒しや、犯罪抑止などの効果

http://www.fujitsu.com/jp/group/kcn/solutions/led/

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事例：スマートシティ

スマートシティ 環境モニタリング・センシングをして街を管理 いろんなスマートXXXXで構成

例 Smart Living（スマートリビング・生活） Smart Energy（スマートエネルギー・環境） Smart Economy（スマートエコノミー・経済活動） Smart Learning（スマートラーニング・教育） Smart Mobility（スマートモビリティ・交通） Smart Governance（スマートガバナンス・行政）

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IoTのこれから

IoTの大きなイノベーションは、小さな所から始まる

「センサ・デバイス類が小型化・低価格化」「ネットおよびクラウドサービスの低価格化」「クラウドファンディングの定着」

資金力の乏しいスタートアップがベンチャーキャピタルの投資を受けずともサービス・商品の開発・販売可能

IoTは今後ビジネスを変革するだけにとどまらず、社会の在り方をも変える

特定の分野だけでなく、あらゆる分野での活用

同時並行的にIoT化が進めば相乗効果

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世界における日本のIoTの立ち位置

日本だけがリードしている分野は少ない

今度こそこそガラパゴスは避けたい

IoTサービス自体がいろな技術の組み合わせだからどっかで使用

期待したいもの

自動車関係のサービス

ディバイス（カメラとか）の商品化

ネットワーク技術・無線技術（WiSUNとか）

農業

ロボット関係

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IoTの課題

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IoTの課題

アプリの開発 とにかくアイデアが必要。何を測定。何を制御するか？

センサデータの爆発 膨大なデータの維持管理とトラヒックの抑制

消費電力 増え続ける消費電力

プラットフォーム化 共通に使えかる機能のプラットフォーム化

標準化 プロトコルやインターフェースの標準化

セキュリティ これまでない数のさまざまなデバイスの管理

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IoTセキュリティ

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事例１

HTTPプロキシ機能やメール送信機能が搭載されているネット家電の乗っ取り

2004年のハードディスクレコーダ

2014年のスマートテレビや冷蔵庫の事例

悪用の要因

機能の使用のために必要なパスワード認証が設定されていない

デフォルト設定のまま運用

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事例2

Webカメラのハッキングによる盗撮や情報流出の被害

ネットワークカメラ画像無断公開サイト」の存在

デフォルトの認証情報を変更しない、そもそも認証設定自体を行っていない、脆弱性をアップデートしていないなど、

インターネットに接続されたWebカメラの映像が第三者に盗み見られてしまうこと

悪質な事例

ハッキングされたカメラからの盗撮画像を元にした脅迫

乳幼児の見守りのためのカメラがハッキングされ暴言が浴びせられた事例

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事例3・４

自動車が遠隔操作される危険性

インターネット接続機能を持つ車は「コネクテッドカー」

エアコンやラジオ、ワイパーなどの機能がインターネット経由で遠隔操作

アクセルが無効になり車は停止

IoT機器への不正プログラム感染

LinuxやAndroidなど既存のOSが搭載

Androidを搭載したスマートテレビボックスにバックドア型不正プログラムが感染

ランサムウェアが感染した事例

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対策に取り組む上でのITとIoTの違い

IoTも既存のITシステムも同じ

搭載するソフトウエア脆弱性や設定の不備

安易なパスワードや暗号化されていないネットワーク経路

デバイスのリソースが少なく、コストも大きくは掛けられない

利用できるCPUやメモリなどのリソースが少

セキュリティ機構の搭載が難しい

省電力、省スペースといった要求が重なればなおさら

数の多さに伴う課題

数百万ものデバイスでは、全体のコストは莫大

アップデートが困難で、パッチ適用が難しい

IoTのデバイスの平均運用期間は長くなる傾向

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IoT/M2Mのためのネットワーク技術

47

IoTサービスを支える技術

48

ガートナー、2017年のIoTテクノロジ・トレンドのトップ10

IoTセキュリティ

IoTデバイス自体だけではなく、IoTデバイスのプラットフォームとOS、通信、また接続先であるシステム

IoTアナリティクス

顧客行動の理解やサービスの提供、製品の向上、ビジネス・チャンスの発見と捕捉などが必要

さまざまな方法で「モノ」が収集した情報を分析

IoTデバイス (モノ) の管理

デバイス・モニタリング、ファームウェアとソフトウェアのアップデート、診断、クラッシュ分析とレポーティング

物理的な管理、セキュリティ管理

省電力の短距離IoTネットワーク

無線ネットワークの範囲やバッテリ寿命、帯域幅、密度、エンドポイント・コスト、運用コスト

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ガートナー、2017年のIoTテクノロジ・トレンドのトップ10

省電力WAN (広域ネットワーク)

広いカバレッジを必要とし、比較的低い帯域幅、長いバッテリ寿命、

低廉なハードウェア・コストと運用コスト、高い接続密度

IoTプロセッサ

強力な暗号化のサポートや消費電力、OSのサポートに十分な先進性アップデート可能なファームウェア、内蔵のデバイス管理エージェントなど

IoTのOS

WindowsやiOSをはじめとする従来のOSはIoTアプリケーション用に設計されたものではなく、大量の電力を消費するとともに高速なプロセッサを必要

イベント・ストリーム処理

リアルタイム分析やパターン認識などの実行に伴う超高レートのデータ・ストリームを処理

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ガートナー、2017年のIoTテクノロジ・トレンドのトップ10

IoTプラットフォーム

IoTプラットフォームでは、IoTシステムの数多くのインフラ・コンポーネントを単一の製品に同梱して提供

プラットフォームのサービスは、3つの主なカテゴリに分類できます。(1) 通信、デバイスの管理と監視、セキュリティ、ファームウェアのアップデートなどの低レベルなデバイス管理と運用、(2) IoTデータの取得、変換、管理、(3) IoTアプリケーションの開発

IoTの標準とエコシステム

IoTデバイスは相互接続して通信を行わなければならない

多くのIoTビジネスモデルは複数のデバイスと組織の間におけるデータ共有に依存しおり標準化およびAPIは不可欠

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通信ネットワーク技術

センサNW

アドホックNW携帯電話網

FTTH（光アクセス）

無線LANBluetooth

Low Energy

NFC（FeliCa）

公衆無線LAN

LAN

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（余談）：携帯電話の英語名

英語ではCell Phone (Cellular phoneの略)

最近では入試に出たり

日本にも「セルラー」って名前の携帯電話会社があった

Cell -> もともとは小部屋って意味

https://en.wikipedia.org

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新しいネットワーク技術

http://www.rfidc.com/docs/introductiontowireless_standards.htm

Callur-3G/4G/5gLPWAN-SIGFOX-LoRaWAN-NB-IoT

Wi-SUNZigBee-NAN

802.11 a/b/g/n/ac802.11 af/ah802.11ad

ZigBeeZ-waveANT+Wireless HARTBLECSEmesh

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LAN・PAN：IoT向けの近距離無線サービス

Wi-Fi(IEEE 802.11 b/g/n a/ac) 皆つかってる無線技術。2.4GHzか5GHzを使う。 これでIoTデータを送信はないはず。電力消費が大きすぎ ゲートウェイとWi-Fiルータを接続するなど、補助的

Bluetooth(IEEE 802.15.1) 2.4GHz帯の無線技術。 通信距離が数10ｍだが指向性が高く電力消費が大きい。 マスタースレーブ方式でスレーブ数が最大でも７個と少ない

ため、センサーデータの送信には向かない。 BLEを使った方がよい

BLE(Bluetooth Low Energy) Bluetooth 4.0の一部。徹底的な省電力を目指した規格で、

ほぼ別物と考えた方がよい。 特徴はBluetoothと同様だが、iBeaconなど面白い使い方が

できる

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PAN：IoT向けの近距離無線サービス

Zigbee(IEEE 802.15.4)

2.4GHz帯の無線技術。

コーディネータ、ルータ、エンドデバイスで構成され、メッシュネットワークが利用可能

低電力消費

Zigbeeには4種類。Zigbee/Zigbee PRO/Zigbee Green Power/Zigbee IP

無印とPROはバッテリーが必要だが、Green PowerはEnOceanのようにバッテリーレス

※ IEEE 802.15.4 はZigbeeのベースとなる規格で、802.15.4 をベースにしたZigbee以外の規格も存在

※Zigbee IPは920MHzでも動作

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MAN：IoT向けの近距離無線サービス

Wi-SUN(Wireless Smart Utility Network)

920MHz帯の無線技術

日本発のスマートグリッド向け国際規格

Zigbeeと同じ IEEE802.15.4 をベース、メッシュ状のネットワークを構成

通信距離が長い。機器同士でも５００ｍ程度届くため、最大で数Kｍ届く。

単3乾電池3本で10年以上動作するなど非常に良い。

東京電力のスマートメータと宅内HEMSコントローラ間（通称Bルート）の通信規格に採用

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新しいネットワーク技術

http://businessnetwork.jp/Detail/tabid/65/artid/5106/Default.aspx

LPWA（Low Power Wide Area）

低消費電力で広いエリアをカバーできる無線ネットワーク

センサーなどの小さいデータを扱うIoT用途

「低消費電力で、通信速度は高速でなくてもよいが、広域で通信できる」---携帯電話網だと贅沢すぎ！

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LPWA：IoT向けの広域サービス

実現技術

間欠動作：スリープ状態にして回路に電流を流さない

通信手順：制御メッセージ自体の削減

データレート：高レートにして回路の動作時間を短縮

実装技術：無駄な冗長データを送信しない

SIGFOX、LoRa、NB-IoT

その他：RPMA, FlexNet, Telenasa, Qiwsio, Ingenu

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LPWA：IoT向けの広域サービス

SIGFOX：かなり安い

方方向のみ（センサデータから十分かも）

ISMバンド利用。帯域はUNB（Ultra Narrow Band：超狭帯域）を用い、日本国内では920MHz帯を利用

伝送距離は最大数十km、通信速度100bps程度

LoRa：安い

ISMバンド利用。広帯域。LoRa変調。独自のスペクトル拡散

欧州の場合で250bps～5.5kbpsと、利用できるチャンネル数などによっても速度が変わる。伝送距離は10km程度

NB-IoT：微妙

ライセンスバンド

携帯通信方式の「LTE」を拡張。既存のLTEと共存

信速度は下り21.25kbps、上り62.5kbps

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RoLaWANを利用した実験

ICT水管理システムは、従来人手に頼っていた水田の水位調節をIoT技術で遠隔化、自動化

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NB-IoTを利用した実験と商用化

上海：スマートパーキング 北京大学のキャンパス：レンタル自転車 中国南部の鹰潭市：スマート街灯

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低価格sim(月額100円)

IoT機器あたりの通信量が1MB以内であれば月額料金が100円(税別)という低廉な価格

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IoT向けのプロトコル

要求条件

軽量であること

多数のIoTデバイスがあってもつかえること

なんにも考えないならHTTP

HTTP

Webの標準的なプロトコル

既存の仕組みを流用しやすい

TCPが前提

軽量とまではいかない。IoTでは、HTTPでのメッセージヘッダーの作成や転送するコスト高いかも。

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IoT向けのプロトコル

CoAP(Constrained Application Protocol)

簡易なHTTP。

UDPを使用。

ヘッダーが小さい。４バイト。HTTPヘッダは50byte以上

再送の処理がない。なので要に応じてアプリ等で対応

HTTP

CoAP

http://d.hatena.ne.jp/keroring/20120417/1334639673

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IoT向けのプロトコル

MQTT（Message Queue Telemetry Transport）

ブローカー型のメッセージ伝達・再分配プロトコル

twitterみたいなもの

データの発信者(Publisher / パブリッシャー)は再分配サーバー(Broker ブローカー)にデータを送り付けるだけ

データを誰に再配布するのかはブローカーが処理

ブローカがまとめて引き受ける中央集権型のシステム。ブローカをクラウドサーバとして解釈するとわかりやすい

ブローカー型クライアントサーバ型http://www.silex.jp/blog/wireless/2016/09/mqtt.html

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（付録）IoT向けのプロトコル

6LowPAN（IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks）

IPv6 プロトコルを IEEE802.15.4 無線 PAN 上で稼動

Zigbee は TCP/IP でない通信体系(NWK/APS)を採用、Zigbeeと同じ 802.15.4 という土台の上で対立する規格

802.15.4 の MAC フレームが最大 127 バイトへ対応

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（付録）IoT関係の標準化組織

たくさんあって混乱。。。。。

Plattform Industrie 4.0 ドイツ産業界、ドイツ連邦政府

Industrial Internet Consortium（IIC）、米国情報産業界

Open Connectivity Foundation （OCF）産業界、家電系企業

Open Mobile Alliance（OMA） 携帯キャリアが中心

oneM2M（OM2M） 各国の情報通信系標準化団体

デバイスWebAPIコンソーシアム 国内のGotAPI推進団体

IoT推進コンソーシアム（ITAC） 国内の産官学

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エッジコンピューティング

ユーザーの近くにエッジサーバを分散させ、エッジサーバによる超分散コンピューティング

クラウドだけではできない大量データの処理や高速応答を実現

クラウドへ向かう大量のトラヒックの削減

https://www.collaberatact.com/cloud-different-edge-iot-environment/

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IoT/M2Mサービスのためのデータの収集と配信

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データ収集・配信

データ収集

データを単一あるいは複数の特定・不特定のデバイスから集めること

データ配信

データを単一あるいは複数の特定・不特定のデバイスに届けること

要求されること

高品質：最短路、広帯域、転送データ回数少

低負荷、省電力：総転送データ回数少、総転送データ量少

リアルタイム性：最短路、広帯域、転送データ回数少

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データ収集・配信の形態

Node-to-Node Unicast ＜電話＞

特定ノードから特定ノードへの経路確保

Node-to-Node Multicast ＜多人数参加の電話＞

特定ノード（群）から特定ノード（群）への経路確保

Data-to-Node Unicast／Multicast ＜データの配信＞

特定コンテンツ（群）を特定ノード（群）へ経路確保

Data-to-Node Publish/Subscriber ＜データ配信出版＞

Publish/Subscriberモデルもあり

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データ収集・配信の形態

課題・要求条件

収集・配信の形態に対応した方式

QoSルーチング方式：NW品質を考慮した経路設定

キャッシュデータの活用：コンテンツの場合はコピー可能

コネクション設定の即時性への対応：オンデマンドor事前設定

経路決定主体の考え方：ソースルーチングorホップバイホップ

実装の方法・プロトコル

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データ収集・配信技術の現状・目標

現状：

データ収集配信／経路制御方式について整理され体系化されているとは言い難い

個別システム対応に方式が五月雨的に提案

論文はいっぱい書ける

目標：

それなりにデータ収集配信／経路制御方式を体系化したい

「サービススペック」が決まるとどんな経路制御方式がいいかがある程度決まる（かもしれない）

「サービススペック」とはなにかが問題

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データ収集／配信するネットワーク：センサネットワーク

多数のセンサで自律的にネットワークを構成し、センシング情報を収集

利用が想定されるネットワーク

インターネット

無線マルチホップネットワーク

すれ違い通信

適用例

事故・災害・異常の検出

災害時の被害拡大防止

工場の温度や湿度の管理

ガス管の瞬時遮断

道路の状況監視

森林などの自然環境・生態観測

sinksource

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センサネットワークの分類

イベント駆動型 環境モニタリング型

イベント駆動型

事故・災害検出のようなイベント発生時のみデータ収集

工場爆発、ゲリラ豪雨、交通事故、等々

環境モニタリング型

環境情報を定期的にデータ収集

花粉、放射能、混雑情報、降雨情報、気温、湿度

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センサネットワークの課題

バッテリ駆動（を想定することが多い）

センサノードの回収が比較的困難

膨大な数のノードによって構成

人の立入りが不可能な環境下での利用

⇒省電力技術が必要

送受信メッセージ数の削減

メッセージサイズの削減

スリープモードの活用

太陽光発電の利用

。。。。

⇒ 経路制御（データ収集法）での解決

77

センサネットワークの課題

多数のセンサの協調・制御技術

センサーが自律的にネットワークを構成する技術

リアルタイムな応答・認証が可能な高速認証技術

協調・連携してセキュリティを確保する技術

様々な規格のIDとネットワークアドレスの関連付けを行う名前解決技術

分散ネットワークデータベース技術

データ配布のための経路作成技術

78

研究紹介

マルチホップ通信

マルチホップ通信を用いたセンサデータの「領域収集」

マルチホップ通信を用いたセンサデータの「分布値収集」

マルチホップ通信を用いたP2Pデータの「分散蓄積配信」

すれ違い通信

すれ違い通信を用いたデータの「省電力収集」

すれ違い通信を用いたデータの「送信優先制御」

すれ違い通信を用いたデータの「重要データ配信」

79

研究紹介：イベント領域検出のためのエッジ探索

3.0

3.1

3.2 4

.8

5.2

4.3

5.5

6.1

6.7

7.6

7.3

7.2

7.98

.5

8.8

イベント発生時にその領域を検出

従来技術

検出することとは無関係にデータを送信

欠点：必要のないデータ転送が発生

提案方式

イベント領域の「エッジ」検出し「エッジ」情報だけを送信

利点：必要なノードの情報のみ送信。省電力。

研究紹介：性能評価ケーススタディ

80

ケース１:花粉 ケース２:放射能

81

研究紹介：エッジ探索データ収集方式の拡張方式

エッジ探索データ収集方式の拡張

方式：

密に配置されたセンサノードをスキップして転送

利点：より少ないノード情報でイベント領域を推定可能。より省エネを実現

SINK

イベント未観測ノード

イベント観測ノード

イベント発生領域

エッジノード

フリーズノード

82

研究紹介：測定値分布推定のためのデータ収集法

イベント発生した領域内部の測定値分布を収集

従来技術

イベント領域内のセンサデータを全部からデータ転送

欠点：必要のないデータ転送が発生

提案方式

帯状の「等高線」を検出し「等高線」情報だけを送信

利点：省電力。

83

研究紹介：測定値分布推定のためのデータ収集法

5層 6層 全ノード収集収集観測ノードの位置

観測値補間

特徴

分布推定の測定精度は若干下がるが、小消費電力

84

研究紹介： イベント検出のためのデータ収集

sink

query

非オーナ

オーナ

22度以上の場所を教えて下さい

23℃ 22℃ 21℃20℃

21℃ 22℃22℃

20℃

20℃親子

sinkquery

非オーナ

オーナ

22度以上の場所を教えて下さい

22度以上のノードしか経由しないので、無駄なデータ転送を抑制可能！

イベント発生そのものを検出・通知

従来

検出することとは無関係にデータを送信

欠点：必要のないデータ転送が発生

提案方式： DCR: Data Centric Routing

「非オーナ」はあまりルーチングに関わらない

利点：データ相関性を活用し通信回数を削減。省電力。

前提条件：各ノードがsinkの要求にyes/noで答えられる

85

研究紹介：モバイルセンサを用いたデータ収集方式

環境測定型センサネットワークでの周期的な測定

従来

各モバイルセンサが独立に移動してデータ収集

提案方式

「論理的レール」上を各モバイルセンサが連携して移動

「長距離で無線」or「移動して手渡し」を選択

利点：ノードの無駄な移動を大幅に削減

86

研究紹介：データのP2P分散配置

環境測定型センサネットワークでの周期的な測定

従来技術

シンクに全データを転送してるのでデータ転送総量が大

提案方式

環境測定型センサネットワークにおいてP2P技術を用いてデータを「階層的」に分散管理

必要に応じて必要なデータ探索しシンクに送信

利点：データ転送の総量を大幅に削減

21～30

11～20

0～10

Physical network

Mu

lti-

overlay

netw

ork

s

The range of managed sensor data

測定データ群毎に異なるP2Pを構成

すれ違い通信とは

マルチホップ通信・すれ違い通信によるデータ伝送

無線通信可能な端末間でデータをリレー

通信インフラを使わずに端末間で通信を実現

通信インフラのない場所・足りない場所・災害時等で有効

メモリやバッテリなどの端末資源の制約

データ到達率の向上

重要データの優先的配信

87

宛先端末

発信源

研究紹介：すれ違い通信を用いたデータ収集

環境測定型センサネットワークでの各地点での測定・データ収集

従来：

センサは専用デバイス、データ転送は無線マルチホップNW

欠点：汎用性に欠ける

提案技術：

同じような場所の測定データを重複情報とみなし積極的に廃棄

利点：ネットワーク内の無駄なデータ転送を抑制。ストレージを圧迫を抑制。

各スマホ（センサ）で収集したデータをシンクへ送信

シンク

シンク

研究紹介：すれ違い通信を用いた配信データ到達率の向上

あて先端末（シンク）へのデータ転送

従来技術：Epidemic Routing

データを保持するノードが他のノードと通信可能となった場合にいつでも保持しているデータの複製を他のノードに送信

欠点：網内のバッファを激しく消耗かつ輻輳時に大幅な性能劣化

提案技術：

送信先端末に到達可能性の高いノードにデータが渡れば積極的に当該データのコピーを削除。重複したデータの積極的廃棄

利点：ストレージを圧迫を抑制

宛先端末発信源 宛先端末発信源

提案従来

研究紹介：すれ違い通信における重要情報の優先制御

あて先端末（シンク）へのデータ転送：重要情報

従来：

優先制御を想定されてない・災害情報等の緊急情報は優先すべき

欠点：単純な方式だと一般データのスループットだけ低下

提案技術：

重要データと一般データを分けてたメモリ活用

利点：重要データだけでなく一般データもスループットを確保

(例)データ発生比率 [高：低=1:2]の時

受信

共有バッファ

高低低 高優先データ用バッファ

低優先データ用バッファ

研究紹介：すれ違い通信における全ノードへの重要データ配信

あて先端末（シンク）へのデータ転送：全ノードへの配信

従来：

全ノードの重要配信を想定されてない

災害情報等のデータは可能な限り多くのノードに到達する必要性

欠点：単純な方式だと一般データのスループットだけ低下

提案技術：

重要データ配信リストをネットワーク内に循環させて、すでに到達しているデータを積極的に廃棄

利点：ネットワーク内の無駄なデータ転送を抑制。ストレージを圧迫を抑制。

ノードA

ノードB ノードC

ノードD

通信通信

通信

ID : aID : b

ノードBに到達済の重要配信データ

ID : aID : c

ID : aID : d

ノードCに到達済の重要配信データ

ノードDに到達済の重要配信データN ≦ 3 かつノードAが a を保持→ ノードAは a を廃棄

92

これからの課題

データ収集配信／経路制御方式そのものの体系化

データ収集配信／経路制御方式と「サービス」仕様との整合性

現在さまざまな機関・企業で研究開発されている種々のIoTプラ

ットフォーム技術との整合性

現状のインターネットやZigBee等の既存のネットワーク技術との

整合性

セキュリティ

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おわりに

IoT/M2Mサービスとは

データの収集と配信

データ収集/配信するネットワーク：センサネットワーク

マルチホップ通信

マルチホップ通信を用いたセンサデータの「領域収集」

マルチホップ通信を用いたセンサデータの「分布値収集」

マルチホップ通信を用いたP2Pデータの「分散蓄積配信」

すれ違い通信

すれ違い通信を用いたデータの「省電力収集」

すれ違い通信を用いたデータの「送信優先制御」

すれ違い通信を用いたデータの「重要データ配信」