平成
30
年度 博士論文
IoT
と
P2P
技術に基づいた知的
プラ ッ ト フ ォ ームの実装と 評価
報告者
劉 怡
指導教員
バロ リ レ オナルド 教授
2019
年
3
月
5
日
福岡工業大学 大学院 工学研究科 知能情報システム 工学専攻
i
目次
第1章 序論 1 1.1 研究背景 . . . 1 1.2 研究目的 . . . 2 1.3 構成. . . 2 第2章 P2Pネッ ト ワ ーク 4 2.1 P2Pネ ッ ト ワ ーク の概要. . . 4 2.2 P2Pのメ リ ッ ト と デメ リ ッ ト . . . 5 2.2.1 P2Pのメ リ ッ ト . . . 5 2.2.2 P2Pのデメ リ ッ ト . . . 6 2.3 P2P応用範囲 . . . 6 2.4 P2Pシステムモデル . . . 7 2.4.1 ハイ ブリ ッ ド 型P2Pモデル . . . 7 2.4.2 スーパーノ ード 型P2Pモデル . . . 8 2.4.3 ピュ ア型P2Pモデル . . . 9 第3章 JXTAプラ ッ ト フ ォ ーム 10 3.1 JXTAの概要 . . . 10 3.2 JXTA-Overlay . . . 12 第4章 フ ァ ジィ 理論 14 4.1 フ ァ ジィ 理論の概要 . . . 14 4.2 フ ァ ジィ 集合 . . . 14 4.2.1 フ ァ ジィ 集合の概要 . . . 14 4.2.2 フ ァ ジィ 集合と メ ン バシッ プ関数 . . . 154.3 Fuzzy Logic Controlの構成 . . . 16
目次 ii 4.4.1 フ ァ ジィ 制御の概要 . . . 17 4.4.2 フ ァ ジィ 制御の特徴 . . . 18 第5章 モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グ 19 5.1 モバイ ルネ ッ ト ワ ーク . . . 19 5.1.1 モバイ ルネ ッ ト ワ ーク の長所と 短所 . . . 21 5.1.2 モバイ ルデータ ト ラ フ ィ ッ ク の増加と 影響 . . . 21 5.1.3 モバイ ル IP . . . 22 第6章 モノ のイ ン タ ーネッ ト 23 6.1 モノ のイ ン タ ーネ ッ ト の概要 . . . 23 6.2 IoTの実現に必要な技術 . . . 24
6.2.1 Internet Protocol Version 6 (IPv6) . . . 24
6.2.2 Wireless Sensor Network (WSN) . . . 26
6.2.3 Radio Frequency Identification (RFID) . . . 28
第7章 提案システム 29 7.1 JXTA-P2Pシステム . . . 29 7.1.1 JXTA-P2Pシステム 1 . . . 29 7.1.2 JXTA-P2Pシステム 2 . . . 33 7.1.3 JXTA-P2Pシステム 3 . . . 40 7.1.4 JXTA-P2P応用システム (医療支援システム) . . . 41 7.1.5 システムを 構成する デバイ ス . . . 45 7.2 モバイ ルP2Pシステム . . . 48 7.2.1 モバイ ルP2Pシステム 1 . . . 48 7.2.2 モバイ ルP2Pシステム 2 . . . 53 7.2.3 モバイ ルP2Pシステム 3 . . . 59 7.2.4 モバイ ルP2P応用システム . . . 66 第8章 提案システムの評価 69 8.1 JXTA-P2Pシステム 1の結果と 評価 . . . 69 8.2 JXTA-P2Pシステム 2の結果と 評価 . . . 72 8.3 JXTA-P2Pシステム 3の結果と 評価 . . . 73 8.4 医療支援システムの結果と 評価 . . . 75 8.5 モバイ ルP2Pシステム 1の結果と 評価 . . . 77 8.6 モバイ ルP2Pシステム 2の結果と 評価 . . . 82
目次 iii 8.7 モバイ ルP2Pシステム 3の結果と 評価 . . . 86 8.8 モバイ ルP2P応用システムの結果と 評価 . . . 91 第9章 結論と 今後の課題 95 9.1 JXTA-P2Pシステムの結論 . . . 95 9.2 JXTA-P2P応用システム (医療支援システム)の結論. . . 95 9.3 モバイ ルP2Pシステムの結論 . . . 96 9.4 モバイ ルP2P応用システムの結論 . . . 97 9.5 今後の課題 . . . 97 謝辞 98 参考文献 99
iv
図目次
1.1 本論文の構成図 . . . 3 2.1 P2P方式モデル . . . 4 2.2 CS方式モデル . . . 5 2.3 ハイ ブリ ッ ド 型P2Pモデル . . . 7 2.4 スーパーノ ード 型P2Pモデル . . . 8 2.5 ピュ ア型P2Pモデル . . . 9 3.1 JXTA-Overlayの構成 . . . 12 4.1 フ ァ ジィ 集合のメ ン バシッ プ関数 . . . 16 4.2 フ ァ ジィ 推論システム . . . 17 5.1 イ ン タ ーネ ッ ト と モバイ ルネ ッ ト ワ ーク の構成 . . . 205.2 全世界のモバイ ルデータ ト ラ フ ィ ッ ク (出典:Cisco VNI Mobile， 2016 年) 22 6.1 IoTの概要図 . . . 24 6.2 WSNのネ ッ ト ワ ーク ト ポロ ジ . . . 27 7.1 提案システムの概略図 . . . 30 7.2 提案システム 1のFPRS1構成図 . . . 30 7.3 提案システム 1のFPRS2構成図 . . . 30 7.4 FPRS1のメ ン バシッ プ関数 . . . 32 7.5 FPRS2のメ ン バシッ プ関数 . . . 34 7.6 提案システム 2の構成図 . . . 37 7.7 JXTA-P2Pシステム 2のメ ン バシッ プ関数 . . . 38 7.8 提案システム 3の構成図 . . . 40 7.9 提案システム 3のメ ン バシッ プ関数 . . . 42
図目次 v 7.10 JXTA-Overlay P2Pシステムの構成 . . . 44 7.11 支援システムの概要 . . . 45 7.12 医療支援システム構成 . . . 46 7.13 Smart-Box . . . 46 7.14 赤外線セン サ . . . 47 7.15 RFID . . . 48 7.16 P2Pグループモデル . . . 49 7.17 提案システム 1のFPVS1構成図 . . . 49 7.18 提案システム 1のFPVS2構成図 . . . 50 7.19 FPVS1のメ ン バシッ プ関数 . . . 51 7.20 FPVS2のメ ン バシッ プ関数 . . . 52 7.21 提案システム 2のFPTAS1構成図 . . . 53 7.22 提案システム 2のFPTAS2構成図 . . . 56 7.23 FPTAS1のメ ン バシッ プ関数 . . . 57 7.24 FPTAS2のメ ン バシッ プ関数 . . . 58 7.25 提案システム 3のFPCQS1構成図 . . . 59 7.26 提案システム 3のFPCQS2構成図 . . . 59 7.27 FPCQS1のメ ン バシッ プ関数 . . . 63 7.28 FPCQS2のメ ン バシッ プ関数 . . . 64 7.29 Kanboardの構成 . . . 67 7.30 評価する 手順 . . . 67 8.1 NI=0(FPRS1で Peer間相互交換フ ァ イ ル数が少ない場合). . . 69 8.2 NI=5(FPRS1で Peer間相互交換フ ァ イ ル数が中ぐ ら いの場合). . . 70 8.3 NI=10(FPRS1で Peer間相互交換フ ァ イ ル数が多い場合). . . 70 8.4 PL=0(FPRS2でパケッ ト ロ スが少ない場合). . . 71 8.5 PL=5(FPRS2でパケッ ト ロ スが中ぐ ら いの場合). . . 72 8.6 PL=10(FPRS2でパケッ ト ロ スが多い場合). . . 73 8.7 NI=0(Peer間相互交換フ ァ イ ル数が少ない場合). . . 74 8.8 NI=5(Peer間相互交換フ ァ イ ル数が中ぐ ら いの場合). . . 75 8.9 NI=10(Peer間相互交換フ ァ イ ル数が多い場合). . . 76 8.10 NI=0(Peer間相互交換フ ァ イ ル数が少ない場合). . . 77 8.11 NI=5(Peer間相互交換フ ァ イ ル数が中ぐ ら いの場合). . . 78 8.12 NI=10(Peer間相互交換フ ァ イ ル数が多い場合). . . 79 8.13 被験者が退出し ない場合 . . . 79
図目次 vi 8.14 被験者がいない， も し く は動いて いない場合 . . . 80 8.15 被験者が退出を 行い再び入室し た場合 . . . 80 8.16 NODMP=0(FPVS1で Peerがオン ラ イ ン ディ ス カ ッ ショ ン 数が少な い 場合). . . 81 8.17 NODMP=50(FPVS1で Peerがオン ラ イ ン ディ ス カ ッ シ ョ ン 数が中ぐ ら いの場合). . . 81 8.18 NODMP=100(FPVS1で Peerがオン ラ イ ン ディ ス カ ッ ショ ン 数が多い 場合). . . 81 8.19 NODMP=0(FPVS2で Peerがオン ラ イ ン ディ ス カ ッ ショ ン 数が少な い 場合). . . 82 8.20 NODMP=50(FPVS2で Peerがオン ラ イ ン ディ ス カ ッ シ ョ ン 数が中ぐ ら いの場合). . . 83 8.21 NODMP=100(FPVS2で Peerがオン ラ イ ン ディ ス カ ッ ショ ン 数が多い 場合). . . 84 8.22 SW=10(FPTAS1で Peerのワ ーク フ ロ ー状態が悪い場合). . . 84 8.23 SW=50(FPTAS1で Peerのワ ーク フ ロ ー状態が普通の場合). . . 85 8.24 SW=90(FPTAS1で Peerのワ ーク フ ロ ー状態が良い場合). . . 85 8.25 SW=10(FPTAS2で Peerのワ ーク フ ロ ー状態が悪い場合). . . 86 8.26 SW=50(FPTAS2で Peerのワ ーク フ ロ ー状態が普通の場合). . . 87 8.27 SW=90(FPTAS2で Peerのワ ーク フ ロ ー状態が良い場合). . . 88 8.28 GS=10(FPCQS1で各Peerのグループ同期化意識が低い場合). . . 88 8.29 GS=50(FPCQS1で各Peerのグループ同期化意識が普通の場合). . . 89 8.30 GS=90(FPCQS1で各Peerのグループ同期化意識が良い場合). . . 89 8.31 GS=10(FPCQS2で各Peerのグループ同期化意識が低い場合). . . 90 8.32 GS=50(FPCQS2で各Peerのグループ同期化意識が普通の場合). . . 91 8.33 GS=90(FPCQS2で各Peerのグループ同期化意識が良い場合). . . 92 8.34 評価する 項目 . . . 93 8.35 adminメ ン バーのスコ ア . . . 93 8.36 各メ ン バーのスコ ア . . . 94 8.37 変更後の各メ ン バーのスコ ア . . . 94
1
第
1
章
序論
1.1
研究背景
近年， Clientと Server両方の機能を 備え た Peerによ り 通信を 行う Peer to Peer(P2P)
モデルが， コ ン テ ン ツ の効率的な 送受信を 実現する プラ ッ ト ホーム と し て 注目さ れて い る [1–3]． P2P技術の応用範囲は非常に広く ， P2Pデータ 配信， P2P電話， P2P掲示板， P2P放 送(テレ ビ， ラ ジオ)， P2Pグループウ ェ ア， P2P分散フ ァ イ ルシステム， P2P仮想ネ ッ ト ワ ーク ， P2P地震情報な ど ， 多く の適用例が生ま れつつある ． P2Pネ ッ ト ワ ーク でセ キ ュ ア な 通信を 行う ために ピ ア の信頼性はと て も 重要である ． モバイ ル P2Pの研究も 行 われて いる ． モバイ ルP2Pは従来のP2P ネ ッ ト ワ ーク と 異なり ， 無線通信端末を 利用す る こ と から ， ノ ード の移動耐性， アド レ スの流動性， ネ ッ ト ワ ーク の不安定さ を 考慮し た リ ソ ース 管理が求めら れる ． P2Pネ ッ ト ワ ーク の信頼性と 安全性を 改善する た めに 多く のパラ メ ータ を 考慮する 必要があ り ， NP (Non-deterministic Polynomial time)困難の 問題と なる ． そのため， 新し い方法， アルゴリ ズム及びシステムが必要である [4–6]. 一方， 日本の医療現場において ， 医師や看護師の不足が大き な問題と なっ て いる ． 厚生 労働省の調査に よ る と 経済協力開発機構 (OECD)の先進国の中でも 人口1000人あ た り に対する 医師数の平均は， 日本は非常に低い値と な っ て いる. そのため， 医師や看護師の 一人に対し て かかる 負担が大き く なり ， その負担によ り 医師が辞めて し ま う こ と で， さ ら に 医師や看護師が不足する 悪循環が起こ っ て し ま う [7]． ま た， 患者の遠慮がち な 性格や 認知機能障害等が要因と な り 医師や看護師の目が届かな いと こ ろ での患者の行動が， 転 倒・ 転落を 引き 起こ し て いる 現状がある [8]． 医療事故を 減少さ せて いく ためには患者の病状の把握， 身体状態の把握， 環境整備など の対策など を 継続的に行う 必要がある ． ま た， 医師や看護師に対し て 患者が自ら の要望を 伝え ら れる など の関係を 持つこ と も 大切である ． 現在， 携帯電話端末の爆発的な普及によ り ， こ れま でノ ード 密度が低く 接続性に課題の あ っ た MANETを 利用し た モバイ ル P2Pネ ッ ト ワ ーク が注目さ れて いる ． 今では， 自
第1章 序論 2 宅や通勤先， 通学先を 離れて いる と き に も 携帯電話を 使っ て ， 友人と 会話し た り ， メ ッ セージを 送る こ と ができ る ． ま た， 自宅用の家電はネ ッ ト ワ ーク を 介し て スマ ート フ ォ ン やパソ コ ン な ど で操作する こ と ができ る よ う に な っ た． 現在， モバイ ル P2Pネ ッ ト ワ ー ク は深く 我々 の生活に 浸透し て いる ． し かし ， モバイ ル環境に おけ る P2P通信に おいて は， Peerのセ キ ュ リ テ ィ 性に ついて 考慮する 必要があ る ． ま た ， 情報資源の出現、 消失 に 伴っ て 動的かつ急激な ト ラ フ ィ ッ ク の集中が生じ る ． こ れら のこ と は， モバイ ル P2P ネ ッ ト ワ ーク を 実現する 上で解決し なければなら ない課題と なっ て いる ．
1.2
研究目的
本研究の目的は， IoTと P2P技術に基づいた新たな知的プラ ッ ト フ ォ ームを 提案する ． 有線P2Pネ ッ ト ワ ーク のた めに JXTA-Overlay P2Pプラ ッ ト フ ォ ーム を 実装し ， モバ イ ル P2Pネ ッ ト ワ ーク のために MobilePeerDroidシステムを 実装する ． ま た， 新し いパ ラ メ ータ を 提案し ， JXTA-Overlay P2Pプラ ッ ト フ ォ ーム及びMobilePeerDroidシステ ムのためにフ ァ ジィ 信頼性システムを 実装する ． 実装し た知的プラ ッ ト フ ォ ームは多く の シ ミ ュ レ ーシ ョ ン 及び実験で評価する ． 評価を 行っ た 結果から ， 実装し た 知的プラ ッ ト フ ォ ーム に よ り JXTA-Overlay P2Pプラ ッ ト フ ォ ーム 及び MobilePeerDroidシス テ ム の信頼性は改善でき る と 考え る ． ま た， 現在イ ン タ ーネ ッ ト の爆発的普及によ り ， それを 構成する 情報通信機器も よ り 軽 量で携帯可能な機器に進化し て いる ． こ れら のデバイ スを 活用し ， 医療現場において 様々 な環境データ を 収集， 蓄積， 分析する こ と ができ る システムの提案と 実装を 目指すこ と に よ り ， 医師や看護師が行う 患者管理の負担を 減ら し ， かつ患者の状態異常時の早期発見に 貢献する こ と を 目的と する. 提案し たシステムの評価やデータ の収集を 行い， 診断や管理 を 容易にし 医師や看護師不足の問題に対し て 医療技術の面でのアプロ ーチを 行い有効性を 示す．1.3
構成
本論文の構成図を 以下の図 1.1に 示す． 第 1章では研究背景， 研究目的に ついて 述べ る ． 第 2章ではP2Pネ ッ ト ワ ーク の概要， P2P応用範囲， P2Pシステムの特徴など につ いて 説明を 行う ． 第 3章では， JXTAプラ ッ ト フ ォ ーム に ついて の説明を する ． 第 4章 ではフ ァ ジィ 理論に ついて ， フ ァ ジィ 集合， フ ァ ジィ 論理， フ ァ ジィ 制御の説明を 行い， 第5章では， モバイ ルコ ン ピュ − ティ ン グについて の説明を 行う ． 第 6章ではモノ のイ ン タ ーネ ッ ト の概要や技術について 紹介する ． 第 7章では JXTA-P2Pシステムと モバイ ル P2Pシス テム に 関する 提案シス テム ， 及び， 実装し た医療支援シス テム と モバイ ル P2P第1章 序論 3
図1.1 本論文の構成図
応用シス テム の説明を 行う ． 第 8章は JXTA-P2Pシス テム と モバイ ル P2P シス テム の 評価結果について ， 議論を 行う ． 第 9章は結論と 今後の課題を 述べる.
4
第
2
章
P2P
ネッ ト ワ ーク
2.1 P2P
ネッ ト ワ ーク の概要
P2Pネ ッ ト ワ ーク と は， ネ ッ ト ワ ーク に 参加し て いる 端末が１ 対１ の対等の立場で直 接通信する こ と である ． 図 2.1を 示すよ う に， ネ ッ ト ワ ーク に参加する すべて の端末が全 部の負荷を 分担する ． P2P ネ ッ ト ワ ーク と Client/Server(CS)方式を 比べる と ， Client と Serverの区別を し ない．CS方式では， Clientと Serverを 分離し ， 多数の Client に 対し て Serverが１ つであ る ． 図2.2を 示すよ う に， Clientはユーザーから の要求を Serverに渡し ， Severではその 要求に対し て 処理を 行い， ま た Clientに返信する 流れになる ． CS方式では， 一つ Server
と 接続する Client数が多い場合， Serverに負荷が集中する ． 一方， P2P方式ではServer
と Clientを いう 関係がな く ， Client同士が互いに 接続する こ と で直接通信を 行う ． 端末
の数が多く な っ て も 特定端末へア ク セ ス 集中が発生し に く いと いう 特徴があ る ． P2P 方 式のイ ン タ ーネ ッ ト の仕組みの端末が相互に 接続し 全体が繋がれる ． すべて の端末が独 立し て いる のた め， 1つが障害を 発生し て も 他の端末がダウ ン する こ と はな い． 従っ て ，
第2章 P2Pネ ッ ト ワ ーク 5
図2.2 CS方式モデル
P2P ネ ッ ト ワ ーク の利点と し て ， サーバが存在し な いた め， コ ス ト 削減を する こ と がで き る ． こ こ 数年， 商用的に も 注目を 集めて おり ， Line， Skype， Wechat， KeyHoleTV，
BitComet， μTorrentなど のIP電話や動画配信サービスの応用例が増え て き て いる [9]．
2.2 P2P
のメ リ ッ ト と デメ リ ッ ト
2.2.1 P2P
のメ リ ッ ト
高スケーラ ビリ ティ ク ラ イ ア ン ト/サーバ型ネ ッ ト ワ ーク だけ では， 特定のサーバへのア ク セ ル集中やト ラ フ ィ ッ ク 集中が発生し やすく ， サーバの処理能力やア ク セ ス 回線容量の両面に お いて ， サービス の拡大に 十分対応でき な く な る 恐れがあ る ． P2P方式はサーバ機能を 各ノ ード が分散し て 維持し て いる ため， 特定の端末に負荷が集中し にく く ， 高いスケーラ ビリ ティ を 持っ て いる ． アク セス集中やト ラ フ ィ ッ ク 集中に対する ， 解決策の一つと なる [10]． 低コ スト P2Pでは最も コ ス ト がかかる Serverの回線費用が存在し な い． CS方式に 比べ， こ れ を 格段に安価にでき る ． Serverだけに依存する わけではないため， 機器・ 管理者・ 運用・ 保守など の負荷が少なく なり ， 資源の集中に伴う リ スク や非効率性も 低減する ． 耐障害性の高さ 一つ Peerに 障害が起き て も ， そ れ以外の Peerに 及ぼす影響が少な い． 分散さ れる こ と によ っ て ， パケッ ト 紛失・ 損傷リ スク が軽減さ れる ． CS方式では， Serverがダウ ン す る 場合， こ の Serverに 依存する Client が通信不可能に な る ． P2P方式は1つでも Peer第2章 P2Pネ ッ ト ワ ーク 6
2.2.2 P2P
のデメ リ ッ ト
通信経路によ る 通信速度の制限 P2P方式で最適な 通信速度を 確保する に は全て の端末間の回線品質が等価であ る 必要 がある ． し かし ， イ ン タ ーネ ッ ト で全て の端末間の回線品質を 同じ レ ベルに保つこ と は不 可能である ． 従っ て ， 各通信経路の通信速度は回線品質によ っ て ， 通信速度も 異なる ． セキュ リ ティ P2P方式を 利用する 場合， Peer間は直接データ のやり 取り が可能であ る ． こ のた め， フ ァ イ ル交換サービス でウ イ ルス が仕込ま れたフ ァ イ ルが P2Pネ ッ ト ワ ーク 上に 流出す る と ， ネ ッ ト ワ ーク 全体がウ イ ルス 感染する リ ス ク がある [11]． 悪意がある Peerが存在 し た場合は， 他の Peerの情報を 改ざんや盗聴する 可能性がある ． こ のう よ う に P2Pソ フ ト ウ ェ アを 利用する 場合， セキュ リ ティ 性を 注意する こ と が必要である ． 著作権侵害 P2Pネ ッ ト ワ ーク の誕生の原点から 見え て く る こ と は， イ ン タ ーネ ッ ト を 元に し て 自 由な 発想で新し いソ フ ト ウ ェ ア を 開発し た ． P2P 方式が不正利用と し て は， 知的財産権 を 侵害する 不法コ ン テン ツ の流通， 個人情報の流失など 被害が発生し た． ま た， フ ァ イ ル 共有ソ フ ト での著作権侵害について は， 著作権者がアッ プロ ード 者を 訴え る 事例も 発生し て おり ， 実際に賠償金の支払が命じ ら れた事例も 出て いる ．2.3 P2P
応用範囲
P2P方式の応用範囲は非常に広く ， P2Pデータ 配信， P2P掲示板， P2P電話など フ ァ イ ル共有サービス を 提供する ソ フ ト に 多く 適用例があ る ． Peerが対等な 立場で文書， 画 像， 動画な ど のフ ァ イ ルを オン ラ イ ン の状態であれば誰でも ど こ から でも ア ク セ ス でき ， 他のユーザーと も 共有でき る ． P2P応用範囲が広がる につれて ， 各Peerにウ イ ルスが侵 入する 可能性が高く なる ． 個人情報や企業情報が漏れる 事件も 実際に起こ っ て いる ． その ため， P2P方式に対し て ， Peerのセキュ リ ティ 性は非常に重要である ．第2章 P2Pネ ッ ト ワ ーク 7 図2.3 ハイ ブリ ッ ド 型P2Pモデル
2.4 P2P
シ ステムモデル
2.4.1
ハイ ブリ ッ ド 型
P2P
モデル
探索方法に よ る 分類を 行う ， P2P シ ス テ ム に お け る 3 つのモデルに ついて 説明する. 図 2.3に 示すよ う に ， ハイ ブリ ッ ド 型P2Pに おいて は， 各種フ ァ イ ルのメ タ データ を イ ン デッ ク ス・ サーバと 呼ばれる サーバで管理し ， フ ァ イ ル自体（ 音楽フ ァ イ ルや画像フ ァ イ ルなど ） は， 各Peerが保有する ． 各Peerは， P2Pネ ッ ト ワ ーク に 参加する と ， 各Peerが保有する フ ァ イ ルのメ タ デー タ を イ ン デッ ク ス/サーバにアッ プロ ード する ． ある フ ァ イ ルを 入手し たい場合， Peerは イ ン デッ ク ス・ サーバに検索要求を 行い， その関連し たメ タ データ を イ ン デッ ク ス ・ サー バから 入手する ． CS方式に比べる と フ ァ イ ルの送受信はPeer間で直接行う ため， イ ン デッ ク ス・ サーバ 側にかかる ト ラ フ ィ ッ ク や処理負荷を 軽減する こ と が可能である ． し かし ， サーバが停止 する と サービス が停止する ． そ のため， イ ン デッ ク ス ・ サーバの負荷分散対策は， CS方 式と 同様に 必要と な る ． ただし ， ピ ュ ア 型 P2Pモデルと 違い， ユーザー制御やフ ァ イ ル 流通の集中管理が可能と なっ て いる ．第2章 P2Pネ ッ ト ワ ーク 8 図2.4 スーパーノ ード 型P2Pモデル
2.4.2
スーパーノ ード 型
P2P
モデル
図2.4に示すよ う に， スーパーノ ード 型ではスーパーノ ード と 呼ばれる 処理能力の高い Peerによ っ て スーパーノ ード 群を 構成し て いる のが特徴である ． ピ ュ ア 型P2Pモデルは， サーバを 使わな いで， Peerと Peerだけ で直接通信を 行う た め， 「 ピュ ア」 と いう 名称がついて いる ． ピュ ア型P2Pでは， フ ァ イ ルと メ タ データ は各 Peerが保有し て いる ． 即ち ， 各 Peerがク ラ イ ア ン ト と サーバの両方の機能を 備え て い る ． ま た， 各Peerが一般的に同一の機能を 持っ て こ と が特徴である ． Peerが最初に P2P ネ ッ ト ワ ーク に 参加する に は， すでに P2Pネ ッ ト ワ ーク に 参加し て いる 各Peerの情報 (例え ばIPアド レ スやポート 番号） が必要になる ． ピュ ア型P2Pモデルでは， 自律的に P2Pネ ッ ト ワ ーク を 形成する ． 自分以外のピアに 処理を 依頼する には処理依頼メ ッ セージを 発行する が， そのメ ッ セージはリ ン ク を たど っ て ほかのノ ード に 流通し て いる ． ピ ュ ア 型 P2Pモデルの特徴と し て ， 耐障害が高く ， ス ケーラ ビリ ティ が高い.し かし ， Peerの制御や集中管理を する こ と は難し い．第2章 P2Pネ ッ ト ワ ーク 9
図2.5 ピ ュ ア型P2Pモデル
2.4.3
ピ ュ ア 型
P2P
モデル
図 2.5に 示すよ う に ， ピ ュ ア 型P2PモデルはIndex Serverを 使わず Peerのみで通信 を 行う のが特徴である ． ス ーパノ ード 型ではス ーパーノ ード と 呼ばれる 処理能力の高いPeerに よ っ て ス ーパー ノ ード 群を 構成し て いる のが特徴である ． ス ーパーノ ード モデルは， ピ ュ ア 型P2Pモデ ルを 変形し た モデルであ る た め， 一般的に はピ ュ ア 型 P2Pモデルの特徴を 備え て いる ． 全て のPeerがフ ァ イ ルのアッ プロ ード ， ダウ ン ロ ード など 同一機能を 持つピュ ア P2Pモ デルと は異な り ， ス ーパーノ ード と 言われる 検索機能な ど 備え る Peerがネ ッ ト ワ ーク に 参加し て いる ． ま た ， 匿名性の高いフ ァ イ ル共有シ ス テ ム が， ピ ュ ア 型 P2P を 使っ て いる ． Peerが 最初に P2Pネ ッ ト ワ ーク に 参加する に は， すでに P2Pネ ッ ト ワ ーク に 参加し て いる 各 Peerの情報が必要である ． ピュ ア型P2Pモデルは， サーバが存在し ないこ と が特徴であ る ． メ タ データ も ， フ ァ イ ル・ データ も Peerが分散管理する ．
10
第
3
章
JXTA
プラ ッ ト フ ォ ーム
3.1 JXTA
の概要
JXTAは当時のSun Microsystems社(2010年1月27日にオラ ク ルによ り 吸収合併さ
れた.)が2001年4月に概要を 発表し たフ レ ームワ ーク 技術で， P2P型アプリ ケーショ ン を 容易に開発でき る 環境を 提供する こ と を 目指し たも のである [12]. 簡単に いえ ば， JXTAと は「 P2Pア プリ ケ ーショ ン を 作成する た めに 用意さ れた 標準 プロ ト コ ル群」 である ． つま り ， JXTA単体でな に か処理ができ る と いう わけ ではな く ， JXTAを ベースと すればP2Pソ フ ト が簡単に作成でき る と いう も のである ． • JXTAの技術で可能なこ と – Peerが自身以外のPeerを 発見 – PeerがPeerGroupを 作成・ 管理 – ネ ッ ト ワ ーク リ ソ ースを 告知する ， ある いは公開・ 発見 – JXTAのシ ス テ ム が構成する 基盤と な る 技術が特定のコ ン ピ ュ ータ ー言語や OSに依存し ない条件での開発 – 安全にネ ッ ト ワ ーク 上の他の仲間と の通信の実現 • JXTAプロ ト コ ル JXTAプロ ト コ ルには以下の6つのプロ ト コ ルがあり ， それら は発見， 組織化， 監 視， そし て Peer間通信を 可能にする ために， 共同し て 作業を する ．
– Peer Discovery Protocol (PDP)
ピ ア が自分の資源を 広告し ， 他のピ ア から の資源 (ピ ア グループ， サービス ， パイ プ， そ し て ， そ のピ ア 以外のさ ら に 別のピ ア な ど) を 発見する こ と ができ る よ う に する ための機構であ る ． 各ピ ア の資源は， 広告を 利用し て 記述さ れ，
第3章 JXTAプラ ッ ト フ ォ ーム 11
公開さ れる ． 広告は， プロ グラ ミ ン グ言語に 中立的な メ タ データ 構造であ り ， ネ ッ ト ワ ーク 資源を 記述し て いる 。 広告は， XML文書と し て 表現さ れる ．
– Peer Resolver Protocol (PRP)
ピ ア が 1つま た はそ れ以上のピ ア に 問い合わせqueryを 送る た めの機構であ り ， 問い合わせに対する 1つの応答response (ある いは多数の応答) を 受け取 る こ と ができ る よ う に する た めの機構でも あ る ． PRPは， 問い合わせ／応答 プロ ト コ ルを 実装し て いる ． 応答メ ッ セージは， メ ッ セージ本体に含ま れる 一 意のIDに よ っ て 問い合わせと 照合さ れる ． ピ ア が PDPに よ っ て 発見さ れた 場合， 何ら かの問い合わせを そのピアに対し て 送る こ と ができ る ．
– Peer Information Protocol (PIP)
ピアが他のピアについて の情報を 得る こ と ができ る よ う にする ための機構であ る ． 例え ば， そ のピ ア の状態や， 活動を 終え る 時間uptimeや， ト ラ フ ィ ッ ク 負荷や， ど んな仕事ができ る か等の情報である ．
– Peer Membersip Protocol (PMP)
ピアが自分でピアグループを 組織し ， 自分たち を そのピアグループへ参加さ せ る こ と ができ る よ う に する た めの機構であ る ． ピ ア グループは， 共通の関心 を 持っ たピ ア に 対し て 論理的な 境界線を 形成する ． 1つのピ ア が複数のピ ア グ ループに 属する こ と も でき る ． PMPは， ピ ア が PDPに よ っ て 発見さ れた既 存のピアグループに参加し たり ， ある いはそこ から 抜けたり する ためにも 使わ れる ．
– Pipe Binding Protocol (PBP)
ピ ア が仮想的な 通信チャ ネ ル， ある いは， 1つま たは多数のピ ア と の間でパイ プを 確立する こ と ができ る よ う に する ための機構であ る ． PBPはピ ア が， 結 合の２ つな いし 多数の終端(パイ プのエン ド ポイ ン ト endpoint)を 結びつけ る ために使われる ． パイ プは， ピア間の通信機構の基礎を 提供する ．
– Peer Endpoint Routing Protocol (PEP)
ピ ア が， 他のピ ア へメ ッ セ ージを 送る た めに 使う ルート (一続き のホッ プ)を 発見でき る よ う に する ための機構である ． ピ ア Aがピ ア Cに メ ッ セ ージを 送 り たいと き ， そし て ， Aと Cの間に直接のルート がないと き ， ピア AはCに メ ッ セ ージを ルーティ ン グする ための1つの中継ピ ア (も し く は多数の中継ピ ア)を 見つけ 出す必要があ る ． PEPはそ のルート 情報を 決定する た めに 使わ れる ． 仮にネ ッ ト ワ ーク ・ ト ポロ ジーが変化し ， Cへのルート に沿っ たリ ン ク が機能し な く な っ た た めに ， そ のルート が使え な く な っ た 場合， ピ ア は PEP を 使っ て ， Cへのルート を 再構成する こ と のでき る 他のピアを 見つけ出すこ と ができ る ．
第3章 JXTAプラ ッ ト フ ォ ーム 12
3.2 JXTA-Overlay
JXTA-OverlayはJXTAプロ ト コ ル上でJXTA基盤アプリ ケーショ ン に必要と さ れる
基本な 機能を 提供する も のである [13–18]． JXTA-Overlayは次のよ う な 機能を 提供し て いる ． • Peerの発見 • Peerのリ ソ ース資源の発見 • リ ソ ースの配置 • タ スク の割り 当て と 実行 • フ ァ イ ル/データ のシェ ア， 発見， 伝送 • 一時的な通信 • Peerグループの機能 • Peerのグループと タ スク のモニタ リ ン グ 図 3.1 は， JXTA-OverlayP2P シ ス テ ム の構成を 示し て お り ， オ ー バー レ イ ネ ッ ト ワ ーク と は， 物理的ネ ッ ト ワ ーク を 越え て 形成する 仮想的な ネ ッ ト ワ ーク のこ と を 呼び，
JXTA-OverlayはJXTAプロ ト コ ル上で JXTA基盤アプリ ケーショ ン に必要と さ れる 基
本的な機能を 提供する も のである ．
第3章 JXTAプラ ッ ト フ ォ ーム 13 P2Pネ ッ ト ワ ーク に おけ る 最大のメ リ ッ ト は， フ ァ イ ア ウ ォ ール内に 存在する プラ イ ベート ネ ッ ト ワ ーク のPeerを ルータ やブリ ッ ジな ど を 越え て 外部のコ ン ピ ュ ータ と 接続 する こ と でイ ン タ ーネ ッ ト のサービ ス が及ぶ範囲を 拡張でき る 点であ る ． 現在のと こ ろ フ ァ イ ル共有やフ ァ イ ル転送など の基本的なサービスが主である が， 世界中の端末を 結び つけ， 今ま でにないサービスを 展開でき る 可能性を 持っ て いる ． こ こ では， 我々 が開発し た JXTA-Overlay P2Pシステムについて 述べる ． ま た， 新たに端末制御のためのセキュ リ ティ を 考慮し 提案システムに実装し た．
JXTA-Overlayは Sun Microsystemsが提唱する JXTAを ベースにセキュ リ ティ 向上と P2Pア
プリ ケーショ ン の開発を 支援する ために開発さ れて いる システムである ． 最大のメ リ ッ ト は P2Pア プリ ケ ーショ ン の開発を 支援する こ と に 加え ， 通信する 相手 を 認証する こ と で高いセ キ ュ リ ティ を 保ち な がら P2P通信網を 運用でき る 点である ． 通 常， サービスを 提供する システムは， イ ン タ ーネ ッ ト のよ う なパブリ ッ ク ネ ッ ト ワ ーク 上 に存在する ため， プラ イ ベート ネ ッ ト ワ ーク 内に存在する 学習者を イ ン タ ーネ ッ ト 側から 特定し て 装置を 制御する 必要がある ． し かし ， 従来のTCP/IPでは， NATやフ ァ イ ヤ ウ ォ ールの存在によ り イ ン タ ーネ ッ ト から ， プラ イ ベート ネ ッ ト ワ ーク 内の学習者の端末を 特定し 対象者を 刺激する ための装置 を 制御する こ と は困難である ． そ こ で， JXTA-Overlay P2Pシス テム でこ の問題を 解決 し た． P2Pプロ ト コ ルは様々 な セ キ ュ リ ティ デバイ ス (フ ァ イ ア ウ ォ ールや NATな ど)を 越 え て 目的の対象者の端末装置を 制御する こ と ができ る ． さ ら に ， P2P シス テ ム を 利用す る こ と によ り ， それぞれのデータ を 共有し 検索閲覧可能な環境を 提供でき る ． Peer(端末) 間で通信を 開始する ために は図 3.1のよ う に Brokerと 呼ばれる 端末に よ っ て ユーザ認証 を 受ける 必要がある ． Brokerは， ユーザ認証や通信する ための管理およ びPeerの存在確 認など を 行う ．
Brokerは他の Peer の発見を 助け た り ， Peer の位置情報やフ ァ イ ル共有のた め の情
報を 収集する ． ク ラ イ ア ン ト は二つのタ イ プに 分け ら れる ． 一つは， ユーザーイ ン タ ー フ ェ イ ス を 持つク ラ イ ア ン ト (Clinet)と ユーザーイ ン タ ーフ ェ イ ス は持っ て いな いが通 信に 必要な リ ソ ース を 提供する シ ン プ ルク ラ イ ア ン ト (Simple Client) であ る ． 図 3.1
に 示すよ う に ， Overlay内部は Control Layerd， Business Layerと Application Layer
で構成さ れる ． Control Layerは， JXTAピ ア グループを 管理し ， メ ッ セ ージの送信を 支援する ． Business Layerは， Control Layerの上層レ イ ヤ ーである ． こ のレ イ ヤ ーは，
Overlayの基本機能を 実装し て いる ． さ ら に ， Brokerと Clinet用に 特化し て 構成さ れて
いる ． Application LayerはユーザーがJAVAで定義し た複数のアプリ ケーショ ン を 当時
14
第
4
章
フ ァ ジィ 理論
4.1
フ ァ ジィ 理論の概要
フ ァ ジィ 理論ではあいま いな 値を 扱う 論理演算に 関する 理論で， 1965年に 米カ リ フ ォ ルニア 大学バーク レ 校のロ ト フ ィ. A. ザデー教授に よ っ て 提唱さ れた「 フ ァ ジィ 集合論 (Fuzzy Set)」 に端を 発し て いる ． フ ァ ジィ 理論に お け る 論理演算は， 従来のよ う に「 0」 や「 1」 だ け でな く ， 「 0.7」 や 「 0.2」 のよ う な 値を 扱う こ と ができ る ． こ れを 使う と 「 約3km」 や「 1リ ッ ト ルく ら い」 など のあいま いさ を 表現でき る よ う になる ． フ ァ ジィ 理論では， こ のあいま いさ を 「 メ ン バシッ プ関数(Membership Function)」 と 呼ばれる 関数で表現する ． 関数同士の演算に， 論理和や論理積， 補集合など がある ． 情報処理への応用では， フ ァ ジィ 理論を 使う こ と は システムを 知的にする こ と や， ユーザビリ ティ の向上に有効である と 言われて いる ． 理論 自体も シン プルであり ， フ ァ ジィ を 応用し たシステムは比較的容易に構築でき る ． ま た， フ ァ ジィ 理論を 利用する 場合， 複数のルールのう ち 1つが壊れて し ま っ て も ， 残 り のルールがあればシステムは稼動し 続ける こ と ができ る ため頑健性が高い． さ ら に， 入 力パラ メ ータ を 増やすこ と で精度を 上げる こ と が可能である と いっ た特長がある ．4.2
フ ァ ジィ 集合
4.2.1
フ ァ ジィ 集合の概要
ク リ スプ集合は明確に境界を 定義し ， メ ン バシッ プ度は1か0である ． フ ァ ジィ 集合は あ る 要素がそ の所属のの集合を 0と 1 と の間に 自然言語で表さ れる よ う な 曖昧な 表現で き る 集合である ． 集合に帰属する 度合を 表すメ ン バシッ プ関数によ り ， 曖昧な対象を 定量化し て 扱う ． 一 般に集合の体系には論理の体系が対応する が， フ ァ ジィ 集合に対応する のはフ ァ ジィ 論理第4章 フ ァ ジィ 理論 15 であ る ． フ ァ ジィ 集合やフ ァ ジィ 論理を 利用し た 制御を フ ァ ジィ 制御と いい， こ れら の フ ァ ジィ に関する 理論を フ ァ ジィ 理論と いう ． フ ァ ジィ 集合の要素である 度合いは， メ ン バシッ プ関数によ っ て 表さ れる ． 例え ば人間 の身長を 「 低い」「 普通」「 高い」 と いう 3種類にわける こ と を 考え る ． フ ァ ジィ 理論では こ のよ う な 曖昧な 事象を 定量化し ， 集合のよ う に 扱う こ と を 可能に する ． 例え ば低いに 属する 集合を a， 普通に 属する 集合を b， 高いに 属する 集合を c と する と 「 155cmから 175cmの人間」 xは以下のよ う に表す． µa(x) = 0.3 µb(x) = 0.5 µc(x) = 0.2 こ こ では 155cmから 175cmの人間は 0.5の割合で背が普通に 属し ， 0.3 の割合で背が 低いに 属し ， 0.2の割合で背が高いに 属する と 置いて いる ． こ こ で， 実際に 正し いかど う かは別であ り ， こ こ では， あ く ま でこ のよ う に 定義する と いう 指標であ る ． こ のと き µa(x)+µb(x)+µc(x)=1 である ． フ ァ ジィ 集合と 明確区別する 必要がある 場合， ク リ スプ集合を 使う ． ク リ スプ集合の場 合， 低いか高いし か表示でき な い． フ ァ ジィ 集合はク リ ス プ集合の拡張と し て ， やや低 い， やや高い， 非常に高いなど 様々 な曖昧表現ができ る ． ある 例に対し て ， 全て 状況を 考 慮する 場合， フ ァ ジィ 集合を 利用する ほう が有利である ．
4.2.2
フ ァ ジィ 集合と メ ン バシ ッ プ関数
フ ァ ジィ 理論では境界のあいま いな性質を 扱う ために集合の概念を 拡張し て フ ァ ジイ 集 合を 考え る ． ある 要素がある フ ァ ジィ 集合に属する か否かは確固たる も のではない． 要素 がフ ァ ジィ 集合に属する と 思われる 度合いを メ ン バシッ プグレ ード (Membership Grade) あ る いは単に グレ ード (Grade)と 表し ， 0から 1の範囲の数値を 与え て 扱う ． グレ ード は客観的ある いは統計的な確率と いう よ り ， むし ろ 主観的な度合いを 数値化し たも のと 言 え る ． 前述のよ う に， ある 要素が属する か否かがはっ き り し て いる 通常の集合のこ と を 総称し て ク リ スプ集合と 言う ． ま た， 要素の特定のパラ メ ータ の値に対し ， その要素がフ ァ ジィ 集合に対する グレ ード 値を 求める 関数を 考え る こ と ができ る ． こ れを メ ン バシッ プ関数と 言う ． フ ァ ジ ィ 集合のメ ン バシ ッ プ 関数の例を 図 4.1 に 示す， 順に ， 図 4.1(a) は階段型， 図 4.1(b)は三角形型， 図 4.1(c)は台形型， 図 4.1(d)は正規分布型， 図 4.1(e)はシグモ イ ド 型である ． 計算を 簡単化する ため， 階段型， 三角形型， 台形型のメ ン バシッ プ関数が 頻繁に使われる ．第4章 フ ァ ジィ 理論 16
(a) 階段型メ ン バシッ プ関数 (b) 三角形型メ ン バシッ プ関数
(c) 台形型メ ン バシッ プ関数 (d) 正規分布型メ ン バシッ プ関数
(e)シグモイ ド 型メ ン バシッ プ関数
図4.1 フ ァ ジィ 集合のメ ン バシッ プ関数
4.3 Fuzzy Logic Control
の構成
フ ァ ジィ 理論制御の構成を 図 4.2に 示す． フ ァ ジィ を 用いる 推論は， Yesも し く は No
し か返せないク リ スプでの推論と 比較し ， Yesと Noだけでなく ， ど ち ら かと いえ ばYes， ど ち ら かと いえ ばNoと いう よ う に柔軟に結果を 返すこ と が出来る ．
第4章 フ ァ ジィ 理論 17 Crisp Input Crisp Output Fuzzifier Rules Inference Defuzzifier 図4.2 フ ァ ジィ 推論システム 具体的な動作と し て はク リ スプの数値入力を 行い， Fuzzifierによ る フ ァ ジィ 化(メ ン バ シッ プ関数に よ る ク リ ス プの値を フ ァ ジィ 値への変換)を 行う ． そ の結果を ， ルールベー スと 照ら し 合わせ， 推論を 行う ． そし て ， Defuzzifierで非フ ァ ジィ 化(重心法によ り フ ァ ジィ 値から ク リ スプの値への変換)を 行い出力する ．
4.4
フ ァ ジィ 制御
4.4.1
フ ァ ジィ 制御の概要
フ ァ ジィ 制御はフ ァ ジィ 理論の応用分野と し て ， も っ と も 早く から 着目さ れ， 成功に収 めた分野である 。 フ ァ ジィ 制御は人間の判断など ， あいま いさ を 含む制御アルゴリ ズムを if-then形式で表現し ， フ ァ ジィ 推論を 用いて 計算機に 実行さ せる も のであ る ． フ ァ ジィ 制御は， そ の可能性を 示し た 米カ リ フ ォ ルニア 大学バーク レ 校のロ ト フ ィ. A. ザデー教 授の論文を 契機と し て ， 1974年に ロ ン ド ン 大の Mamdani 教授がス チーム エン ジン の実 験装置の制御へ適用し たのが最初である ． その後， 数多く の理論的・ 実験的研究が行われ て き た． 特に ， 1987年7月に 開業し た仙台市地下鉄に て ， フ ァ ジィ 制御に よ る 列車自動 運転シス テム が実用化さ れる な ど ， 日本を 中心と し て 実シス テム への適用が盛んであり ， 計算機制御のーつの手法と し て ， 従来制御方式では満足でき ない点を 補う も のと し て 定着 し つつある ． 現在では， 家電製品から ， プラ ン ト の制御， 地下鉄の自動運転ま で， 様々 な と こ ろ でフ ァ ジィ 制御が応用さ れて いる ． 従来の制御と 著し く 異なる のは， 制御アルゴリ ズムが単一の式で表現さ れて いないこ と である ． 制御のために ， 役に 立つ情報から プラ ン ト への入力を 決定する ア ルゴリ ズム は， 情報を いく つか場合分けを し ， if-then型の論理的制御指令と し て 表現さ れる ．第4章 フ ァ ジィ 理論 18
4.4.2
フ ァ ジィ 制御の特徴
一般にフ ァ ジィ 制御が大き な成果を あげて いる も のの多く は， 今ま で人間が行っ て いた こ と を 新たに自動化する と いっ たも のである ． 従来の制御ではこ れら のこ と ができ な いのかと いう と ， 多く の場合そ んな こ と はな い． フ ァ ジィ 制御の特色は， IF-THEN 形式で記述さ れたルールによ り ， 推論を 行う こ と で制 御を 行う こ と である ． こ の形式の利点は， 人間の経験的な知識を 表現し やすいこ と である ． つま り ， フ ァ ジィ 制御の最大の利点は， 大規模システム， 多目的制御システム， 適当なセン サのないシステ ム， 非線形システムなど ， 通常の方法では制御が困難であり ， 人間が経験的な知識で操作 する よ う なこ と を 比較的簡単に自動化でき る ． も う 一つの特長と し て ， 曖昧さ を 扱え る ため， 繊細な操作が可能になり ． 一つのルール でも ， 比較的広い範囲に対応し た操作ができ る ． フ ァ ジィ 制御では， こ れら の特色を 活か し て お互いに範囲が重なり 合う よ う にルールを 設定する ． こ う する こ と で， 複数のルール がお互いを 補完する よ う な関係を 作れる ため， たく さ んある ルールのう ち の一つが多少不 適切であっ たと し て も ， 他のルールが不適切なルール分を 補い結果と し て 正し い出力を 出 すこ と ができ る ． 言い換え れば， フ ァ ジィ 制御には， 制御を 行う ためのルールの一部が破損し て も ， 残っ たルールによ り ある 程度精度を 落と し た状態の動作を 続けら れる ため， 頑健性が高い． 同 様に， 時間が経過し 制御し たい対象が老朽化など のため， 初めに作っ たと き と 多少違っ た 挙動を する よ う になっ て も ， ある 程度は追従し て 制御する こ と ができ る ． し かし ， フ ァ ジィ 制御にも 欠点がある ． ま ず， 膨大な量の IF-THEN ルールを 処理する ため， 計算量が非常に 多く な る と いう 点がある ． 膨大な 数のルールを 処理する ために は， ある 程度高速なプロ セッ サを 必要と する ため， 現在ではフ ァ ジィ 演算用のチッ プなど が開 発さ れて いる ． ま た， フ ァ ジィ 制御は非常に厳密な制御を 求めら れる も のには向かないた め， ロ ケッ ト など の制御はモデル化を 行い， 従来の制御理論を 用いて 制御を 行う 方が効率 的である [20] ．19
第
5
章
モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グ
モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グと はノ ート 型パソ コ ン やPDA(個人向け携帯情報端末の総 称)な ど 携帯可能な コ ン ピ ュ ータ を 使っ て ， いつでも ど こ でも 情報処理ができ る こ と であ る ． モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グの基盤と なる も のが無線通信である ． 通信機能を 持っ て いる 携帯型端末を ネ ッ ト ワ ーク と 接続し ， 通信する と き 即時にでき る 情報処理環境がモバ イ ルコ ン ピ ュ ーテ ィ ン グ環境であ る ． 以前はモバイ ル機器と いえ ば携帯電話， モバイ ル PC， PDAが中心であっ たが， 最近では小型軽量化・ 高性能化が進んでいる にも かかわら ずパソ コ ン と 同様の仕事を する こ と ができ る ， スマ ート フ ォ ン やタ ブレ ッ ト PCモバイ ル WiMAXなど で通信ネ ッ ト ワ ーク につなぎ， ネ ッ ト で情報収集， 電子メ ールの送受信など ができ る ． モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グでコ ン ピュ ータ を 軽量小型化する と ， 携帯電話に みる よ う な通信技術によ っ て ， 移動中であっ て も ， 固定のサイ ト ででき る こ と と 同じ こ と ができ る よ う にネ ッ ト ワ ーク 資源を 利用し やすく なっ た． モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グを 現実のも のと する のに大き く 貢献し たのは， スマ ート フ ォ ン やタ ブレ ッ ト 端末である ． そ の普及がイ ン タ ーネ ッ ト の使われ方を 激変さ せ， 急速に進化し た.5.1
モバイ ルネッ ト ワ ーク
以前のイ ン タ ーネ ッ ト は固定回線でし か利用し て いな かっ た． し かし 現在では， 図 5.1 の示すよ う に， モバイ ルネ ッ ト ワ ーク が発展し ， 外界のさ ま ざま なも のにコ ン ピュ ータ を 埋め込み， 相互作用を 起こ さ せる こ と によ り ， 人間の活動を 援助， 強化する こ と ができ る よ う になっ た． ま た， 消防車両や警察車両， バス， タ ク シーなど の移動体が消防本部や警 察署と 即時に連絡でき る 無線ネ ッ ト ワ ーク を 構成し て いる ． モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グ の発展には， モバイ ル機器の進化も さ る こ と ながら ， モバイ ルイ ン タ ーネ ッ ト 環境の発展 も 大き く かかわっ て いる ． し かし ， 現在のモバイ ルイ ン タ ーネ ッ ト は， さ ら に通信環境を 向上する 必要がある [21]．第5章 モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グ 20
図5.1 イ ン タ ーネ ッ ト と モバイ ルネ ッ ト ワ ーク の構成
イ ン タ ーネ ッ ト を 利用し やすい携帯電話では， Twitter， LINE， Wechat， Facebookな ど の即時的に会話でき る ネ ッ ト ワ ーク サービスを 通じ て ， ど こ でも いつでも 連絡でき る よ う になっ て いる ． こ のよ う な携帯でき る 通信端末を モバイ ル端末と 呼ぶ． モバイ ル端末が 通信する 場合， 利用さ れる ネ ッ ト ワ ーク はモバイ ルネ ッ ト ワ ーク である ． 現在， モバイ ル ネ ッ ト ワ ーク を 利用する の端末はPCに限ら ない． スマ ート フ ォ ン ， 携帯電話， 携帯ゲー ム機， 万歩計， 時計など のよ う に通常生活で通信機能を 備え て いる デバイ ス， 広い意味で はコ ン ピュ ータ と 考え ら れる ． モバイ ルネ ッ ト ワ ーク は通常生活で利用する 以外は， 消防車両， バス， 電車， 飛行機の 通信機器も 業務用の移動体が通信本部と 連絡を と る た めに も モバイ ルネ ッ ト ワ ーク を 利 用する ． 消防車両， バス， 電車， 飛行機も モバイ ル端末と 呼ぶ． 業務用のモバイ ルネ ッ ト ワ ーク の例と し て ， 飛行機は移動中の航路指示を 出すための無線標識や全地球測位システ
ム (Global Positioning System: GPS)を 利用する こ と で予定通り の航路で移動する ． ま
た， 移動中の飛行機は周辺にある の飛行機と 通信し ， 互いの速度， 移動経路， 位置を モバ イ ルネ ッ ト ワ ーク を 利用する こ と で情報を 交換する こ と が可能であ る ． モバイ ルネ ッ ト ワ ーク を 実現する には， 通信可能な範囲， データ を 転送速度， 通信品質など に関する 様々 な通信技術を 考慮する こ と が重要である ．
第5章 モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グ 21
5.1.1
モバイ ルネッ ト ワ ーク の長所と 短所
固定回線の通信と 比べて モバイ ルネ ッ ト ワ ーク で通信する 長所は， 自由に移動でき る こ と や回線を 取り 回す必要がなく ． いつでも ， ど こ でも ， だれでも の通信が実現でき る こ と である ． 例え ば， 携帯電話を 利用する の場合， 新幹線や車な ど で移動中も 通信でき る ， 日本国内， あ る いは海外でも 通信でき る こ と ができ る ． ま た ， 衛星電話では， 人工衛星 を 基地局と し て 用いる ので， 山， 海， 森な ど でも 通信でき る ． モバイ ルネ ッ ト ワ ーク は， ケーブルが不要で， 複数の端末と 接続が可能である ． 一方， モバイ ルネ ッ ト ワ ーク で通信する 短所は， 電波状態に よ る 通信速度の不安定さ ， 有線に比べる と セキュ リ ティ が低い， 端末のバッ テリ ーなど のエネ ルギー源を 確保する 必 要がある など が挙げら れる ． 近年， 無線通信は次々 に高速な規格がつく ら れて いる が， 同 じ 時期の規格を 比べる と ， 有線の方が断然に早い． 通信誤り は有線通信と 比較する と ， モ バイ ルネ ッ ト ワ ーク の方が多い． そのため， 通信誤り を 検出し 訂正する 機能や， 再度同じ データ を 再送する 機能が強化する 要求である ． ま た， 有線通信に比べる と セキュ リ ティ 面 に 不安があり ， 悪用さ れる 危険性が高い． よ っ て ， セ キ ュ リ ティ 対策を 行う 必要がある ． 従っ て ， 情報を 暗号化する こ と で， 通信の内容が盗聴さ れて も 秘密が守ら れる 通信規格が 多い．5.1.2
モバイ ルデータ ト ラ フ ィ ッ ク の増加と 影響
スマ ート フ ォ ン やタ ブレ ッ ト 端末など の端末が普及し たこ によ り ， 移動通信ト ラ フ ィ ッ ク が爆発的に 増加し て いる ． [22]に よ る と ， 図 5.2に 示すよ う に ， 2015年から 2020年 の間に， モバイ ルデータ ト ラ フ ィ ッ ク は CAGR (年平均成長率)53%ま で増加する 予測で あり ， 驚異な増加傾向が見ら れる ． 2020年ま でにモバイ ルデータ ト ラ フ ィ ッ ク が30.6エ ク サバイ ト /月になる と の予測がある ． ト ラ フ ィ ッ ク が増加する と ， ユーザの通信品質に も 影響が行じ て く る ． 2012年から 持 ち 運べる 端末(ス マ ート フ ォ ン ， タ ブレ ッ ト 端末)の急増に 対し て ， モバイ ルネ ッ ト ワ ー ク に設置さ れて いる パケッ ト 交換機に対し て ， パケッ ト 量が多いため通信障害が発生し た ユーザがサービスを 利用し にく い状況になっ た． ま た， ユーザが密集し たエリ アは基地局 に接続し にく いこ と がよ く 発生する ． 現在の状況を 改善する ために， 狭い範囲に多数の基地局を 設置する など ， パケッ ト 交換 機の処理性能を 向上する こ と が各会社は努力がなさ れて いる ． こ れによ り ， 各基地局に接 続する ユーザ数を 減少し ， ユーザの通信品質を 向上する こ と ができ る ． ま た， 大量のト ラ フ ィ ッ ク に耐え れる モバイ ルネ ッ ト ワ ーク 基盤が構築さ れ， 安定的な通信環境を 実現でき第5章 モバイ ルコ ン ピュ ーティ ン グ 22
図5.2 全世界のモバイ ルデータ ト ラ フ ィ ッ ク (出典:Cisco VNI Mobile， 2016 年)
る ． ただし ， 基地局を 増加する と ， 非常にコ スト がかかる ため． ト ラ フ ィ ッ ク 増加の傾向 に伴い， 無線通信における 技術対策だけで解決する こ と は難し いである ． さ ら に， 負荷を 分散する ト ラ フ ィ ッ ク フ ロ ード が必要と なる ． 代表的なト ラ フ ィ ッ ク フ ロ ード 手段は， 無 線LANを 利用し た方法と フ ェ ムト セルを 利用し た方法がある ．
5.1.3
モバイ ル
IP
モバイ ルIPは， モバイ ル・ プロ ト コ ルを 使う こ と によ り ， IPは移動を 克服し ， 移動端 末は自由にイ ン タ ーネ ッ ト 上を 移動し て も 通信を 継続でき る 技術である ． モバイ ルを 実現 する 基本プロ ト コ ルは， モバイ ルIPv4と モバイ ル IPv6である ． モバイ ル機能が実現さ れる こ と で， イ ン タ ーネ ッ ト は新たな局面を 迎え る こ と になっ た． さ ま ざま な無線技術で イ ン タ ーネ ッ ト 接続が無線化さ れ， モバイ ル技術で移動を を 克服する こ と によ っ て ， イ ン タ ーネ ッ ト はその可能性を さ ら に広げて いく こ と になっ た． TCP/IPプロ ト コ ルが設計さ れた と き ， 端末の IPア ド レ ス が変化する こ と は想定さ れて いな かっ た． 従っ て ， 端末の IPア ド レ ス が変化する と ， 通信が切断さ れる ． モバイ ル端末の IPア ド レ ス が分から な いと ， 通信が開始でき な い． こ のよ う な 問題を 解決する ため， ネ ッ ト ワ ーク 層に おけ る 移動支援プロ ト コ ルに ついて 取り 上げる ． IETF(InternetEngineering Task Force)に よ っ て 標準化さ れて いる 最も 代表的な IPモビリ テ ィ ， モバ
イ ル IPv4 であ る ． 現在では， モバイ ル IPv4を 利用する こ と で， 携帯電話やス マ ート フ ォ ン は通信中に移動し て も 通信が切断さ れる こ と がない [23]．
23
第
6
章
モノ のイ ン タ ーネッ ト
6.1
モノ のイ ン タ ーネッ ト の概要
イ ン タ ーネ ッ ト の普及率は年を 重ねる ごと に 増加し て いる ． PCやサーバ， 携帯端末 な ど の情報通信機器だ け でな く ， 洗濯機や掃除機， エア コ ン な ど のさ ま ざ ま な モ ノ を ， RFIDやセン サ， 無線LANなど によ っ て ネ ッ ト ワ ーク に 接続， 位置を 確定し ， 制御する こ と が可能になっ た． こ う し た動き にモノ のイ ン タ ーネ ッ ト (Internet of Things)がある (図 6.1参照). 1990年頃から 普及し 始めたイ ン タ ーネ ッ ト は「 情報のイ ン タ ーネ ッ ト 」 で， 主に Web サイ ト がイ ン タ ーネ ッ ト を 介し て データ ベースに繋がっ て いる と いう 状況だっ た． それが 今では， 人が加わっ た「 情報と 人のイ ン タ ーネ ッ ト 」 へと 移っ て き て いる ． いわば人間が 一つの終端装置と なり イ ン タ ーネ ッ ト に繋がっ て いる こ と だと 言え る.IoTはM2M(Machine to Machine)と よ く 対比さ れる ． M2Mと は， Machine to
Ma-chineの省略形で， 機器同士が人間の介在な し に 動作する シス テム である ． M2M通信は
無線通信手段(GSM， 3G， LTE)を 用いイ ン タ ーネ ッ ト 経由で機器同士が通信する ． 最近 ではM2Mと は別に IoTと いう 用語も 使われて いる ． IoT と M2Mの違いはIoTはモノ を 物理的にと ら え ず， コ ン テン ツ など の仮想的なモノ も 含んでいる こ と が違いだと いその ため IoTを 構成する 上での要素と し て M2Mが考え ら れる ． ま た， IT社会がWebコ ン ピュ ーティ ン グから ， スマ ート デバイ スやク ラ ウ ド の技術に よ り ユビキ タ ス ネ ッ ト ワ ーク に 変化し たこ と で， 「 いつでも ど こ でも 」 ネ ッ ト ワ ーク に つ ながる 時代と なっ た． そ こ に IoT のモノ を 中心と し そ のモノ 自体が「 何でも 」 ネ ッ ト ワ ーク に つな がる と い う 概念が加わる こ と で， ユビキタ スネ ッ ト ワ ーク から ， モノ や環境がセン シン グ機能を 持 ち ， 人の行動を 支援する 知覚能力のあ る コ ン ピ ュ ーテ ィ ン グであ る エキ ゾチ ッ ク ネ ッ ト ワ ーク の実現に繋がっ て く る 手段になる ．
第6章 モノ のイ ン タ ーネ ッ ト 24
図6.1 IoTの概要図
6.2 IoT
の実現に必要な技術
6.2.1 Internet Protocol Version 6 (IPv6)
様々 なモノ を イ ン タ ーネ ッ ト に接続する IoTにおいて ， 1番の問題と なる のがアド レ ス の枯渇であり ， 情報通信機器以外のデバイ スがネ ッ ト ワ ーク に接続さ れる と いう こ と は当 然， それだけ多く のアド レ スが必要と なっ て く る.
現在， 主流と なっ て いる イ ン タ ーネ ッ ト プロ ト コ ルはIPv4 (Internet Protocol Version 4)で， 232
=約42億個のア ド レ ス を 割り 振れる こ と ができ る が， 2011年に 日本を 含むア ジア太平洋地域のアド レ スが枯渇し て し ま っ て いる ． IoTの実現には何十億を 大き く 上回 る ほど のデバイ ス が接続さ れる こ と は明確であ る ． そ のた め， IPv6 (Internet Protocol
Version 6) の実現が前提と な っ て く る ． IPv6は 2128 =約340澗(約1036 )個のア ド レ ス を 割り 振る こ と が可能になる. • IPv6の主な機能 – IPアド レ スの拡張 IPv6では128ビッ ト のア ド レ ス 範囲を 備え て いる ． 余裕のある ア ド レ ス 割り 当て が可能になる だけでなく ， アド レ スの一部にイ ン タ ーネ ッ ト 階層化に使わ れる 情報を 盛り 込んである ため， ルータ のルーティ ン グに適し たアド レ ス構造 を 持つネ ッ ト ワ ーク の構築が可能になっ て いる ． – 固定長ヘッ ダ
第6章 モノ のイ ン タ ーネ ッ ト 25 IPv6のヘッ ダは固定長である ． IPv4では可変長でし たが， 固定長にする こ と でルータ など の動作を 高速化し やすく なる ． – フ ラ グメ ン テーショ ン 処理を し ない フ ラ グメ ン テーショ ン 処理を 行わない代わり に処理が単純化さ れ， よ り 高速処 理に 有利に な っ て いる ． 送信側で経路上の最大IPデータ グラ ム 長を 把握し た う え で， 送信時そ れを 越え な いサイ ズに IPデータ グラ ム を 調整する こ と で， 経路上でのフ ラ グメ ン テーショ ン 処理を 不要にする ． – セキュ リ ティ 機能の追加 IPデータ グラ ム の盗聴や IPデータ グラ ム の偽造を 困難に する ために ， IPsec 機能を 追加でき る ． IPv4に も 同様の機能が追加さ れた が， 元々 IPv6用に 考 察さ れた仕組みである ． – アド レ ス自動生成 DHCP サーバがネ ッ ト ワ ーク 上に 存在し な い場合でも ． 容易に ネ ッ ト ワ ーク へ接続する ため， アド レ ス自動生成機能が追加さ れて いる ． こ れを ステート レ スアド レ ス自動生成と 呼び， ルータ など の情報を も と にホスト が自動的に構成 を 設定する ． – リ アルタ イ ム処理 IPv6に は優先度と フ ロ ーラ ベルと 呼ばれる ラ ベルに よ っ て リ ア ルタ イ ム に よ る 伝送処理を 必要と する ト ラ フ ィ ッ ク を 容易に識別でき る よ う になっ た． – 同一ネ ッ ト ワ ーク 内における 一斉同報通信機能であっ たブロ ード キャ スト 機能 を 廃止し た． ただし ， 実質的に同じ 機能はマ ルチキャ スト 機能の一部に取り 込 ま れて いる. • IPv6の課題 – 互換性がない
IPv4 と IPv6は互換生がな い． IPv4 と IPv6 の相互接続に は， 特別な ゲー ト ウ ェ イ 機能が必要に な る. こ こ で最大の問題に な る のが， 現在のイ ン タ ー ネ ッ ト がIPv4で運用さ れて いる. 現状ではイ ン タ ーネ ッ ト を 利用する ために ，
IPv4を 使い続けなければなら ない， し かし イ ン タ ーネ ッ ト のためのIPアド レ スの枯渇問題を 解決する にはIPv6 へ移行する 必要がある.
• IPv4と IPv6の違い (IPヘッ ダの違いから 判る)
– IPv6ではIPv4の多く のフ ィ ールド がなく なっ て いる ． – サービスタ イ プがト ラ フ ィ ッ ク に置き 換わっ て いる ．
– TTL (Time to Live)がホッ プリ ミ ッ ト に名称が変わっ て いる ．
第6章 モノ のイ ン タ ーネ ッ ト 26 表す． • IPv6と IPv4を つなぐ 通信 現状の実用ネ ッ ト ワ ーク では IPv4と IPv6を 相互に つな ぐ 通信路を 設け る 必要が ある.それには大き く 分けて 次のよ う な 3種類の方法である [24]. – デュ アルスタ ッ ク 方式 送信元， 宛先など ， ホスト で IPv4と IPv6の両方を 処理でき る よ う ， 2つのプ ロ ト コ ルスタ ッ ク を 実装し て 動作さ せる 方式 – ト ン ネ ル方式 送信元と 宛先はそれぞれIPv4， IPv6のど ち ら かが動作し て いる が， 途中経路 ではIPv4ま た IPv6のど ち ら かでカプセル化し て 中継する 方式 – ト ラ ン スレ ーショ ン 方式 送信元と 宛先が異な る IPバージョ ン (IPv4 ま た は IPv6)で動作し て いる と き ， 途中で IPv4と IPv6の相互交換を 行う 変換器を 設置し ， そ こ で相互交換 を 行う こ と で接続性を 確保する 方式
6.2.2 Wireless Sensor Network (WSN)
現在， IoTやM2Mの中心技術と し て ， Wireless Sensor Network(WSN)が世界的に注 目さ れて いる ． WSNと は， セ ン サと 無線モジュ ールを 持つノ ード と 呼ばれる 無線端末に よ っ て 構成さ れた無線ネ ッ ト ワ ーク のこ と である ． セン サの周囲が大量なデータ を 容易に 収集する こ と ができ る ． 無線を 使用する こ と に よ り 配線の必要が無く な り ケ ーブルや敷設の費用が節約でき る ． ま た ， 従来は設置場所の制限や費用の問題で実現でき な かっ た セ ン サーネ ッ ト ワ ーク を 無線化する こ と に よ り 構築可能と な る. WSNでの計測データ や計測場所は非常に 幅広く 様々 である ． 屋外では， 環境モニタ リ ン グを 行っ て 温度， 湿度， 照度， 雨量など の自然環 境を セ ン シン グする ． 他に も GPS測量， 街灯制御， 防災モニタ リ ン グ， 建造物監視を 行 う.屋内では店舗の照明制御， 空調制御， セ キ ュ リ ティ ， ス マ ート ホーム な ど に 使われて いる ． WSNを 構築する 際のネ ッ ト ワ ーク ト ポロ ジは1対1 型， ス タ ー型， ツ リ ー型， メ ッ シュ 型， リ ニア型がある ． スタ ー型は， 1つのコ ーディ ネ ータ ーと 複数エン ド デバイ ス で 構成さ れ， 1対Nの星型にセン サーネ ッ ト ワ ーク を 構成する ． ツ リ ー型は1つのコ ーディ ネ ータ ーと 複数のルータ やエン ド デバイ スで構成さ れ， 木の枝の型にセン サーネ ッ ト ワ ー ク を 構成する ． メ ッ シュ 型はコ ーディ ネ ータ ー， ルータ ーがほかの端末と 網目状に接続さ れ， 複数の通信路を 生成でき る ． 各端末のデータ はバケツ リ レ ーのよ う に中継する が， あ
第6章 モノ のイ ン タ ーネ ッ ト 27 る 通信路に障害が発生する と ， 自動的に別のルータ を 迂回し て 通信を 継続でき る ． リ ニア 型は一列線形にセン サーネ ッ ト ワ ーク を 構成する ． 真珠の首飾り に似て いる こ と から パー ルネ ッ ト ワ ーク と も 呼ばれる ． (a) 1対1型 (b) スタ ー型 (c) ツ リ ー型 (d) メ ッ シュ 型 (e)リ ニア型 (f) 凡例 図6.2 WSNのネ ッ ト ワ ーク ト ポロ ジ WSNを 構築する 際に必須と なる 無線モジュ ールに要求さ れる 条件を 以下の示す.
第6章 モノ のイ ン タ ーネ ッ ト 28 • 低消費電力で長時間のバッ テリ ー駆動が可能であり ， 電源ケーブルを 必要と し ない． • 小型で設置場所を 選ばない． • 柔軟なネ ッ ト ワ ーク を 構築でき る ． • ノ イ ズに強く 安定し た通信を 行え る ． • 通信内容を 暗号化でき セキュ リ ティ を 守れる ．
6.2.3 Radio Frequency Identification (RFID)
Radio Frequency Identification (RFID)と は， 電磁界や電波な ど を 用いた非接触で無
線通信に よ っ て RFタ グに 登録し た 情報の読み書き を 行う 自動認識き シ ス テ ム であ る ． RFIDの利用では， 複数のタ グは電波でス キ ャ ン する こ と ができ る ． RFIDの特長では， 複数のタ グを 一括で読み取れる ． ま た ， 多少距離が離れて いて も 読み取れる ． 例え ば， あ る 店の商品を 棚卸する 場合， 商品のタ グを 1つ 1つ読み取り ， 手間も 時間も かかる ． RFIDを 利用する 場合， タ グを 1つ 1つ探し 読み取る 必要がなく ， スキャ ナを かざし ， タ グを 一括で読み取る こ と ができ る ． ま た ， 遠く のタ グも 読み取る こ と ができ ， 高い場所 のタ グも 脚立を 使わず読み取り 可能であ る ． 作業時間の短縮や作業者の安全確保に も 繋 がる ． • RFIDの活用アイ デア例 – 食品賞味期限の把握(RFIDで賞味期限・ 消費期限を 記録する こ と に よ り 、 期 限切れ製品が店頭に並ぶリ スク を 小さ く する こ と ができ る) – 社員の管理(RFIDは商品の管理だけ でな く ， 従業員の勤怠を 管理する こ と も でき る) – 自動車の洗車サービス (RFIDに よ る 自動車の情報を 記録する 機能を 利用し ， 自動的に質の高い洗車サービスを 提供する こ と ができ る) – 資産管理効率化 (固定資産に RF タ グを 取り 付け 、 棚卸の際に RF対応ハン ディ タ ーミ ナル一括読み取り する こ と で棚卸の時間を 大幅に短縮)
29
第
7
章
提案システム
7.1 JXTA-P2P
シ ステム
JXTA-P2Pシステムにおける 概略図を 図 7.1に示す． こ の提案システムは， 各Peerが 持っ て いる フ ァ イ ルの情報を 収集する だけでなく ， DataBase (DB)に登録さ れた Peerの 入力パラ メ ータ 情報を 逐次記録・ 更新する ． こ れによ り ， ダウ ン ロ ード を 行う 際に， フ ァ イ ルを 複数の Peerが持っ て いた場合， 優良な 通信相手の Peer を 伝え る こ と が可能に な り ， 優良な 環境で P2Pネ ッ ト ワ ーク の実現が可能である ． ま た， 入力パラ メ ータ が更新 さ れる たび， フ ァ ジィ 推論システムによ り 逐次更新さ れる ． こ のよ う に， 常に信頼性を 更 新する こ と で， 優良な Peerの選出を 可能にする [25–31]． 本研究では， フ ァ ジィ 理論制御を 利用し ， 入力さ れた データ は言語表現に 置き 換え ら れ(フ ァ ジィ 化)， 推論を 行う ルールが定めら れた Fuzzy Rule Base (FRB)に従っ て フ ァ ジィ 推論を 用いて ， 言語表現によ る 解を 得る ． 推論によ っ て 得ら れた解は再び数値化さ れ(非フ ァ ジィ 化)出力する ．
7.1.1 JXTA-P2P
シ ステム
1
JXTA-P2Pシステム 1の構成
提案システム 1における 入力パラ メ ータ と 出力パラ メ ータ の関係を 図 7.2と 図 7.3に示 す． 提案シス テ ム 1では 2つのシス テ ム Fuzzy-based Peer Reliability System(FPRS)
を 提案する ． FPRS1ではPeer間相互交換フ ァ イ ル数， ロ ーカル・ スコ ア (Peerから の評 価)， Peerセ キ ュ リ ティ を 考慮する こ と で， フ ァ ジィ 理論を 用いて JXTA-P2Pシス テム のためのフ ァ ジィ 信頼性システムを 提案する ． ま た， フ ァ ジィ 特性を 利用し ， システム信 頼性を 向上さ せる ため FPRS1の拡張と し て ， Peerのパケッ ト 損失を 追加し ， FPRS2を
第7章 提案システム 30 図7.1 提案システム の概略図
