2017年4月8日の第83回月例発表会(M1)において,長谷 錦(M1),阪田 大輔(M1),木下 浩希(M1),杉坂 竜亮(M1),東 峻太朗(M1)の5名が以下のタイトルで発表を行いました.

ネットワーク仮想化を用いたホームネットワーク管理手法の提案(長谷 錦)

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今日ではネットワークはその発展・普及とともに人々の生活において欠かせないものとなっている.最近では,ネットワークに接続し便利な機能を提供する生活家電などの普及が進んでおり,ホームネットワークというものの重要度が増している.この先も機器の増加やサービスの高品質化などによって,ホームネットワーク内で扱う情報量・種類の増加は避けられないものとなり,ネットワークは複雑化しホームネットワークの管理は難しくなる.さらにホームネットワーク内のデータ量・種類の増加により,通信品質の低下という問題が発生する.そこで本稿ではネットワーク仮想化技術の一つであるネットワークスライスを,SDN(Software-DefinedNetworking)の代表的な技術であるOpenFlow用いることで実現し,ホームネットワーク内の機器を機能ごとにスライスに振り分け,スライスごとの自動的なネットワーク制御を行うことでネットワーク知識の浅い人であってもホームネットワークの管理を容易にする手法を提案する.

スマートグラスにおけるARを用いた音声コミュニケーション支援手法の提案(阪田 大輔)

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近年,音声認識の研究が行われている.その技術は,iOSにおけるSiriやAndroidにおけるGoogle音声検索など,日常生活で実用化されるほど発展した.また,音声認識はコミュニケーション支援にも用いられている.発言を音声認識しテキスト変換することで,聴覚障がい者や高齢者が視覚的に情報を入手できるようになる.既存の支援手法におけるテキスト表示は,パソコンやスマートフォン,タブレットなどの携帯端末の画面に表示するものであるが,使用場所や動作に制限が生じる.さらに,会話における音声認識は読みにくく時間がかかるという問題がある.本提案手法では,スマートグラスとジャイロセンサを用いて,テキストを拡張現実(AugmentedReality:AR)として扱うことで,既存手法で生じる制限の払拭を図り,聴覚障がい者や耳の不自由な高齢者が円滑に会話ができるバリアフリーなコミュニケーション支援手法を提案する.

地理的位置と画像認識を併用した歩行者認識手法の提案(木下 浩希)

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近年AI(ArtificialIntelligence)やビックデータといった技術に注目が集まっており,人間の日常を支える交通分野でも多くのIT技術が利用されている.その中でも自動運転は今後ますますの発展が見込まれ,事故の防止や渋滞緩和など既存の車のあり方を大きく変える可能性を持っている.運転には認知・判断・操作という3つの段階がある.認知では事故を起こさないために高速・高精度であることが求められる.現在自動運転では周囲環境の取得方法としてセンサーによる方法と通信による方法の2つが考えられている.本研究では歩行者の地理的位置情報を利用する事で,画像による歩行者の認識精度を向上させる手法を提案する.

スマートフォン利用ダイナミックマップのアプリケーションプラットフォーム(杉坂 竜亮)

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近年,自動車の安全運転支援に関する研究開発が盛んに行われている.自動車は刻々と変化する周囲の環境をリアルタイムに把握し,状況に応じて運転手に対し警告を発することが要求される.問題に対処する為に必要となる周囲の情報を取得する仕組みは様々あるが,現在主流となっているのはステレオカメラやレーザーレーダーを利用したものである.またそれらとは異なる手法の一つとして,図1に示すようにデータを特徴ごとに分類して管理する仕組みであるダイナミックマップの研究1)も進められている.このデータを組み合わせて扱うことにより,実世界の変化に対応した動的な地図情報を取得し,より高精度に周辺環境を認知することが可能となる.今後,ダイナミックマップを用いることにより,様々な運転支援が提案されると推察される.そこで本研究では,スマートフォン上にダイナミックマップを表示し,今後,需要が生まれると想定される様々な機能に対応することが可能なアプリケーションプラットフォームを提案する.

基地局情報と周辺車両情報を用いた 車両なりすまし行為に対するセキュリティ手法の提案 (東 峻太朗)

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近年,自動運転や車車間通信の研究が盛んに行われている.車車間通信には,VANET(VehicularAdhocNetwork)が様々な方式で利用されるが,最近では携帯回線を用いたVANETとの複合通信1)が考案されている.これは,車両とクラウドの通信を,車車間通信と併用する研究であり,クラウド上で道路情報・車両情報を一括管理することができる.しかしクラウドを利用したシステムでは,不正なデータ転送がシステムに大きな影響を与えてしまう2).クラウドに対する故意な不正データの転送・クラッキング行為がここ最近で増加の一途をたどっている3)ことから,クラウドを利用した安全運転支援サービスに対する攻撃も脅威である.攻撃者が,道路上で事故車両を装ったなりすまし情報をクラウドに送信することで,道路を封鎖,あるいは渋滞を引き起こすことができる.クラウドが受信するデータに対し,このような車両情報の偽装は,安全運転支援を実現する上で解決すべき問題である.本論文タイトルにある「車両なりすまし行為」とは,車両がクラウドに対し不正なデータを送信する行為と定義する.車両なりすまし行為として,走行情報の偽装や位置情報の偽装,車両状態の偽装など様々な偽装行為がある.本論文では,車両なりすまし行為を車両の位置情報偽装行為として扱い,問題解決に臨む.