IoT通信のスケーラビリティと信頼性を飛躍的に向上させた早期土砂災害警報システム

山体滑坡早期预警系统可显着提高物联网通信的可扩展性和可靠性

• 批准号: 22K04643
• 负责人: 内田 法彦
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Fukuoka Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04643/
• 关键词: 早期土砂災害警報システム; IoT; 無線通信; 無線ネットワーク; 異常状態検知法; 災害情報通信; 異常検知

本研究では、近年、国内の多地点で急務となっている土砂災害に対し、近年、リアルタイム性やコスト性といった点から国内外で注目されているが、IoTセンサーの同時接続数、計測信号の揺らぎや通信エラー、異常状態の検知精度といった課題が指摘されているIoTセンサーを用いた土砂災害警報システムについて、IoT通信のスケーラビリティと信頼性を飛躍的に向上させた早期土砂災害警報システムの研究開発を目的としている。そのため、具体的には、土砂災害の兆候と考えられる優先度の高い計測データに着目し、中継ノード(Broker)において優先的なデータ送受信処理を行うことで、IoTセンサーの同時接続性や伝送遅延、通信エラーに関する通信性能を向上させる拡張MQTT(MQ Telemetry Transport)法と、多数のIoTセンサーと気象庁等のビッグデータも加え複合的な異常状態の検知を行うことで、信頼性を向上させるMCMC(Markov chain Monte Carlo methods)法を考慮した異常状態検知法について提案する。そして、これらの機能について検証するため、まず、現地調査を基に、システム構成、加速度・GPSセンサーを含む観測パラメータ、警報等の機能について、具体的な設計を行っていく。次に、上記現地調査を基に千台程度での遅延時間や通信エラー率等のシミュレーションによる性能評価を行い、提案する拡張MQTT法を導入したIoTセンサーの実装と改良を行い、更に、現地調査で収集したGPS・加速度センサー等の揺らぎによるエラー値等を基にした異常状態検知アルゴリズムを設計・実装し、評価を行っていく。そして、本年度は、早期土砂災害警報システムに関する設計について検討を行った他、提案した拡張MQTT法を導入した土砂災害センサー及びサーバ環境を実装した他、異常状態検知法に関する調査と設計を実施した。

This research has been focused on soil and sand disasters in many locations in the country in recent years. In recent years, the nature of soil and sand disasters has attracted attention at home and abroad. The number of simultaneous connections of IoT servers, the quality of measurement signals and communication, and the accuracy of abnormal state detection and support issues have been criticized in the use of IoT servers. Soil and sand disaster warning system, IoT communication is a leap forward in information technology. For example, when the weather conditions of soil and sand disasters are examined, the priority of the high level of the measurement data is determined, and the priority of the high level of the measurement data is determined. MQ Telemetry Transport (MQ Telemetry Transport) method, most of the Internet of Things (IoT), such as the detection of abnormal conditions, the detection of abnormal conditions, and the improvement of reliability. MCMC(Markov chain Monte Carlo methods) method considers the detection of abnormal conditions. For example, the functions of the GPS system include: detection, display, local survey, system configuration, acceleration, alarm, etc., and specific design. Next, we will investigate the delay time of the mobile station, the system performance evaluation, and the introduction of the MQTT method to improve the mobile station performance. This year, the design of early sand disaster warning system is discussed, and the MQTT method is introduced. The investigation design of early sand disaster warning system is implemented.