面的で詳細な状態把握に基づく多層ネットワークコンピューティング基盤

本研究では，質・量の両面で高度化するアプリケーションを実現するために，面的で詳細なネットワーク状態把握に基づく多層的なネットワークコンピューティング基盤技術を確立することを目的としている．今年度も引き続き高度な映像ストリーミング技術および複合現実アプリケーションのためのネットワークコンピューティング基盤に関する課題に取り組んだ．高度な映像ストリーミングの実現に向けた課題としては，主にライブストリーミングの高度化に関して検討を行なった．具体的には，2次元映像をより小さな時間単位であるチャンク単位で送信する手法に関して，ユーザからサーバへの数秒単位の動画ファイルの送信要求のタイミングを制御することで，ネットワーク帯域予測精度の向上を図りつつ，動画の再生停止を低減する拡張手法について検討を行なった．複合現実アプリケーションへのエッジコンピューティングの適用についても検討を行なった．具体的には，ユーザが装着するシースルー型ヘッドマウントディスプレイを用いて現実空間に仮想物体を表示する複合現実システムにおいて，ユーザのカメラで撮影した画像をもとに物体検出するシステムを想定し，処理の重い物体検出タスクをエッジコンピュータに送信し機械学習等を用いて処理し，処理結果をネットワークを介してユーザに戻す手法について検討した．処理に際しては，ネットワーク上を流れる情報量を低減する各種手法について検討した．

本研究では，質・量の両面で高度化するアプリケーションを実現するために，面的で詳細なネットワーク状態把握に基づく多層的なネットワークコンピューティング基盤技術を確立することを目的としている．今年度も引き続き高度な映像ストリーミング技術および複合現実アプリケーションのためのネットワークコンピューティング基盤に関する課題に取り組んだ．高度な映像ストリーミングの実現に向けた課題としては，主にライブストリーミングの高度化に関して検討を行なった．具体的には，2次元映像をより小さな時間単位であるチャンク単位で送信する手法に関して，ユーザからサーバへの数秒単位の動画ファイルの送信要求のタイミングを制御することで，ネットワーク帯域予測精度の向上を図りつつ，動画の再生停止を低減する拡張手法について検討を行なった．複合現実アプリケーションへのエッジコンピューティングの適用についても検討を行なった．具体的には，ユーザが装着するシースルー型ヘッドマウントディスプレイを用いて現実空間に仮想物体を表示する複合現実システムにおいて，ユーザのカメラで撮影した画像をもとに物体検出するシステムを想定し，処理の重い物体検出タスクをエッジコンピュータに送信し機械学習等を用いて処理し，処理結果をネットワークを介してユーザに戻す手法について検討した．処理に際しては，ネットワーク上を流れる情報量を低減する各種手法について検討した．