研究テーマ

次世代無線通信とモバイルコンピューティング

無線通信の電磁的性質を用いた位置情報推定、分散型の機械学習システムの構築方法などを追求しています。

次世代無線通信とモバイルコンピューティング

車載通信

車載ネットワーク

研究トピック
次世代無線通信とモバイルコンピューティング

エッジコンピューティング・分散システム

近年,データ処理をクラウドで集約して行う傾向から,マイクロソフトやGoogle TensorFlow などによるいくつかのIoTツールは, 機械学習等により訓練された判定関数などをIoT デバイスに導入できるエッジコンピューティング機能をサポートしつつあります. しかし,そういった既存のツールおよび既存アプローチのほとんどは,学習済みの判定機能の一部または全部をクラウドからエッジデバイスに移行することで, 以降のクラウドへのデータ量を削減することが目的であり,学習段階では依然として,学習機能を有するクラウドサーバーあるいはホームゲートウェイなどにすべてのデータを集約する必要があります. そこで本研究では,WSN(Wireless Sensor Network)において深層学習およびそれを用いたデータ処理を行うための新しい手法を提案しています.

研究トピック
次世代無線通信とモバイルコンピューティング

LTE/4G, 5G, Wi-Fi

LTE/4G, 5G・Wi-Fi

研究トピック
次世代無線通信とモバイルコンピューティング

位置推定

Wi-FiやBLE/RF-IDなど無線電波を用いた人・モノの位置推定に関する研究を行っています。

研究トピック
Research Themes

研究テーマ一覧

スマートシティ基盤技術
Theme 1
スマートシティ基盤技術
人や車両の動きのモデル化や実世界把握の技術などを追求し、これを防災や混雑緩和等に応用することを目指しています。
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人・行動・環境のセンシングと活用
Theme 2
人・行動・環境のセンシングと活用
スマホや装着型センサなどから得られるデータを集約・解析し、人体の深部体温をはじめ様々な状態を推定・活用します。
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次世代無線通信とモバイルコンピューティング
Theme 3
次世代無線通信とモバイルコンピューティング
無線通信の電磁的性質を用いた位置情報推定、分散型の機械学習システムの構築方法などを追求しています。
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