Model-driven Peer-to-peer Network Based on Spatially Continuous Real-world Data

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  • 実世界データの空間連続性に基づくモデル駆動型P2Pネットワーク

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センサネットワーク技術の普及などにより位置情報サービス（Location-based Service, LBS）の利用分野が拡大している．センサネットワークのような分散計測環境では，取得されるセンサのありのままのデータは不完全で不均一な情報であるため，利用者が有効に利用することが難しい．情報の有用性を高めるためには，計測値に対して統計モデルや推計モデルなどを適用し有効な情報を抽出することが求められる．本論文では，物理的なセンシングレイヤを抽象化し，データの中間表現を行うモデル表現レイヤを提案し，統計モデルをもとにした空間連続データを管理できる機構を検討する．次に，膨大な実世界情報を扱うため，P2Pネットワーク上でモデル表現レイヤを分散管理する手法を検討する．提案手法は，統計モデルに基づき有効な情報を抽出し，ノード間に階層的なリンク構造を構築することで，十分な精度での検索を可能にするものである．提案手法の評価のため，国内の気温データの管理・検索に本手法を適用した結果，検索コストの減少に対して実用的な誤差範囲に収まり，利用者は階層を指定することにより，トレードオフの関係にある検索コストと誤差から必要な情報を検索することが可能であることが確認された．

The advance technology for sensor networks has enabled Location-based Services (LBS), and many applications have been developed. Since real-world data especially generated by distributed measurement infrastructures such as sensor networks tends to be incomplete and imprecise, it is not suitable to present it to users or applications. To improve availability of real-world data, it is needed to apply statistical or probabilistic models that can provide robust interpretation of the data. In this paper, we define a new abstraction layer, called Model Representation Layer, that allows us to manage real-world data by using statistical representation. Then, we design the structured P2P network that efficiently manages sensing data in environment consisting of many sensors arranged in a large area. Furthermore, we introduce the link structure to use statistical method for the P2P network where data was maintained. Through our prototype implementation that manages temperature data in Japan, the proposed link structure allows us to obtain appropriate and accurate data by specifing hierarchy level.

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