この研究では、次世代の世界気象IoTデータ交換システムである WMO情報システム2.0（WIS2.0） のブローカーにおいて、システム内のサブスクライバーが要求するメッセージの時間制約（デッドライン）を満たすための適応型メッセージ配信メカニズムを提案しています．
WIS2.0は世界規模の異種混在システムであり、各ブローカーはサブスクライバーごとに異なる時間制約やデータサイズを持つメッセージ（データ）配信の要求を処理する必要があります
そのため、パブリッシャーの配信タイミング、サブスクライバーの処理能力、ネットワーク帯域幅、メッセージの種類、データ量などを考慮したメッセージ配信のタイミングを適切な制御が必要となります．
そこで、本研究では強化学習（Reinforcement Learning）を活用したアプローチを採用し、パブリッシャーからのメッセージ到着パターン、サブスクライバーのアプリケーション層ACK（A-ACK）の遅延、送信ウィンドウサイズを監視することで、メッセージ送信の最適なタイミングを学習します．
さらに、A-ACKの遅延はメッセージの内容に依存するため、本手法ではメッセージの内容を自然言語で記述する「Topic」を活用し、A-ACKの応答時間を予測するコンテンツ認識型予測（content-aware prediction）を導入します．
関連論文
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- 小関廉, 廣森聡仁, and 山口弘純. "言語モデルによる付加情報を用いた pub/sub システムのメッセージ制御." 研究報告マルチメディア通信と分散処理 (DPS) 2023.10 (2023): 1-8.
- 小関廉, 廣森聡仁, and 山口弘純. "即時性の高い広域情報を扱う pub/sub システムにおける適応的メッセージ制御." 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム (MBL) 2023.34 (2023): 1-8.
- Ozeki, Ren, Akihito Hiromori, and Hirozumi Yamaguchi. "Adaptive Pub/Sub Message Delivery for World Weather IoT." GLOBECOM 2023-2023 IEEE Global Communications Conference. IEEE, 2023.
