蓄積転送型通信を用いた広域災害時通信システム利用における性能評価

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(1)情報処理学会第 74 回全国大会. 1E-1. 蓄積転送型通信を用いた広域災害時通信システムの性能評価樫原茂‡ . 横山輝明† . サイバー大学† 奈良先端科学技術大学院大学‡ １．本研究の概要我々は災害地において有用な情報サービスについて研究開発している。地震などの広域災害では、通信基盤そのものが利用不能となる。そこで PC やスマートフォンによる無線近接通信を用いた情報伝播機構から研究開発を始めた。この機構を用いて、災害時の安否確認サービスの実現に取り組んでいる。安否確認サービスの実現には、近接通信の通信制御や安否確認情報の伝達プロトコルの設計が必要になる。そこで、この情報伝播機構の通信性能を評価する。本論文では、DTN 通信シミュレータである ONE を用いた実験とその結果について報告する。２．災害地における情報サービス IT 技術の普及に伴い、災害という非常事態における IT サービスの活用が期待されている。先の東日本大震災においても携帯電話による通話や各種サービスの活用が報告された[1]。また、最近では災害時における情報収集や広報を支援するための情報システムが登場している。その中でも、Sahana は数多くの地震災害における実績と成果を残している[2]。これらの事例では、被災者の安否や被災地の状況などの報告への情報サービス活用が報告されている。しかし、これらの活用には通信基盤の利用が前提である。我々は通信基盤そのものが壊滅的な被害を受ける広域災害を想定して、そのような状況に対応するためのコミュニケーションサービスの実現を図る。３． Acrux: 端末間での情報伝播機構我々の研究グループが開発している蓄積転送型通信[3]を用いた情報伝播機構が Acrux である。図１は Acrux による端末間での情報の拡散伝播のイメージである。Acrux では近接した端末間でのデータ交換によって情報を伝播する。 Acrux は、PC やスマートフォン上にて実装している。Acrux は 802.11a/b/g/n などの WiFi インターフェイスを用いて近隣の端末間で直接情報を交換する。そのために、予め各端末に共通 An evaluation of a store-and-forward communication service under disaster †Cyber University, Faculty of Information Technology and Business ‡Nara Institute of Science and Technology, Faculty of Information Science. 3-41. SSID や暗号鍵を用いて WiFi アドホック通信を設定する。端末が近接すると、端末はこのアドホック通信上にて他端末を発見する。近接端末の発見や情報交換は、このアドホック通信リンク上での IPv6 リンクローカル通信を利用する。図２はファイル取得手順である。①端末が他端末を発見すると、相手のファイル一覧を取得する。一覧に基づいて取得ファイルを決定して、②ファイル要求を送信して③ファイルを取得する。 . 図 1 Acrux による通信基盤イメージ . 図２近接端末間でのデータ交換 . . ４．災害地向け情報サービスの課題 Acrux 機構によって通信基盤を必要としない情報伝播が可能となる。この情報伝播を用いて、災害地における情報サービスの実現に挑戦する。このサービスは、災害地における安否確認や状況報告の収集伝達を提供する。サービス実装の前に、まずはシミュレーションによってサービスの実現性について調査する。調査には、蓄積配信型通信のシミュレータ ONE を利用する。シミュレータにより、基本的な通信性能を実験調査する。５．シミュレーション実験安否確認サービスの実現性についてシミュレーションにて実験する。東日本大震災での事例より、避難所や被災者数を設定する[4]。通信性能の下限側を調べるために不利な状況を設定する。 10,000m x 10,000m の被災地内にて 5 箇所の拠点と 10,000 人の被災者が存在する状況を想定する。拠点数は少なめに、被災者は多めに設定し. Copyright 2012 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..

(2) 情報処理学会第 74 回全国大会. ている。そのうち、情報伝播を担当する協力者を少なめに 100 人とする。他の 9,900 人は協力者に自身の安否を伝えるが、伝播には協力しない。協力者 1 人は自身の情報も含めて、100 人分の安否情報を伝播する。図３は実験トポロジである。協力者の移動速度は 0.5〜1.5m/sec、拠点に到着すると 3〜5 分停止して、次の移動先拠点をランダムに選択して移動する。 . 触回数、接触時間が支配的な影響を与えていると推測される。ノード間の平均接触時間は 1.57 秒となった、このとき転送可能なデータサイズは最大 1.96M バイトとなる。ノードは 7669 秒の接触時間にてデータを伝播している。その結果、 6 日間での最大データ伝播量は 9586M バイトとなる。しかし、データ重複を考えると、実効データ伝播量はこれを下回る。今回の結果はひとつの例であるが、メガバイトクラスのデータ伝播拡散には困難が伴うことがわかる。ボトルネックは近接時間内の転送量である。そこで、より高速な近接通信の実現が望まれる。また、データ共有ではなく、一対一の通信形式での利用モデルの採用も考えられる。 . 表１実験結果図３実験トポロジ . . . 安否情報のサイズは、写真や音声などのマルチメディアデータを想定して、1M バイト/人とする。1 人の協力者が運搬するデータは 1M バイト *100 人で 100M バイトとなる。端末間の近接時にデータ転送して、離れると保留、再び近接すると途中から再開する。端末の通信インターフェイスは、実効通信速度は低く見積もって、10M bit/sec、通信範囲は 10m とする。安否情報の被災地外への伝達には、協力者を経由してインターネット側へのデータ中継が必要になる。ところが、どの協力者が将来にインターネット接続可能になるのかを予め予測することは困難である。そこで、全協力者が中継可能性を持つように、全ての情報を全ての協力者が保有することを目標として実験する。６．実験結果 6 日間（259,200 秒）の情報伝播をシミュレーションした。表 1 は実験結果である。実験終了時に全ノードが保持するデータは 677,079 個となった。10,000 人分のデータを 100 人の協力者が保持した場合の伝播率を 1 とすると、伝播率は約 0.68 となった。接触に関する結果は 1 ノードあたりの数値である。今回の不利な状況設定では、６日間では完全な情報共有には至らなかった。図 4 はデータの伝播過程である。参考に、データサイズを 100K バイトの場合の伝播結果を記す。1M バイトのデータは線形に伝播している。データ伝播量の線形性は行動モデルとノード配置が一様であったためと考えられる。また、この増加量には、各ノードの単位時間あたりの接. 3-42. 図４実験結果 . . ７．まとめ災害時の安否確認サービスの実現をシミュレーションによって検証した。データサイズが大きいと、単純なデータ伝播拡散には時間が非常にかかることがわかった。今後のサービス設計では、高速な通信インターフェイスへの対応や通信モデルの変更などを考慮する。参考文献 [1] 平成 23 年情報通信白書, http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepa per/, 2012/1/13 [2] C. De Silva et al., "Sahana: Overview of a Disaster Management System," In proc. of the IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), 2006. [3] K. Fall et al., “A delay-tolerant network architecture for challenged internets”, In proc. of the 2003 conference on Applications, technologies, architectures, and protocols for computer communications, August 25-29, 2003. [4] 避難所・安否確認情報 , http://www.egov.go.jp/link/shelter.html, 2012/1/13 . Copyright 2012 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..

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