ヒューマンモビリティモデルとそれに基づく移動経路推定法

摘要

近年，災害時などのように通信ネットワークが甚大な損傷を受けることが予想される劣通信環境において信頼できる性能を発揮する情報通信技術として，Delay-and Disruption-Tolerant Networking （DTN）が大きな注目を集めている．DTNの転送方式の一つに，蓄積搬送型通信がある．これは各ノードが情報を蓄積しながら移動することで，目的ノードが要求する情報を搬送する方式である．移動ノードが人間であることを想定した時，その動きは一般にランダムではなく，特定の経路や場所に偏ることが予想される．従って，それらの経路や場所を事前に推定できれば，目的ノードと遭遇する頻度が上がり，蓄積搬送型通信の効率化が期待できる．本研究では，GPSによって得られた人間の日常生活における位置情報履歴データから偏りのある経路や場所を特定した．また，人間の生活習慣は周期的であることが予想される．従って，ノードの動きは偏った場所の間を偏った経路で遷移する多重マルコフ連鎖に従うと仮定して，ヒューマンモビリティモデルを構築した．また，このモデルに基づく移動経路推定法を提案し，GPSデータに基づいて推定法の性能評価も行った．その結果，個人の移動経路パターンには偏りがあることが確認でき，移動経路を効率よく推定できることが分かった．