@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00177752,
 author = {山田, 暁裕 and 石原, 進},
 issue = {12},
 month = {Feb},
 note = {運転者にとって，渋滞や事故等の状況を知ることは経路選択をする上で有用である．筆者らが所属する研究室では，運転者が興味のある位置をカーナビ等の機器に入力した時に，VANET を介してその位置の現在の画像を取得し，提示するシステムの実現に向けた研究を行っている．石原らは，このシステムを実現するために，特定の位置の画像などの位置依存情報を低トラフィックで配信するための手法として，車両が位置依存情報に対する需要の地理的分布情報 (Demand map : Dmap) を保持し，Dmap に基づいて需要の高い位置依存情報を選択し，送信する Demand map ベースデータ配信手法を提案している．この手法では，車両はDmapの構成データ (Dmap Information : DMI) を他車両と交換し，DMI を基に生成された要求数を推定する．筆者らはこれまで，通信トラフィックを抑制しつつ，Dmap における実際の需要の再現性を向上させるために，soft-state sketches に基づく表現による DMI の送信戦略を提案し，その効果を確認した．しかし，soft-state sketches を用いた DMI における要求数の推定方式に関しては，改善が行われていない．本論文では，soft-state sketches を用いた要求数推定の精度向上方式を提案し，シミュレーションにより提案方式の効果を調査した．その結果，提案方式は要求発生頻度の変化が少ない要求が発生する状況においては，精度向上に効果があるということが分かった．},
 title = {VANETにおけるsoft-state sketchesを用いた位置依存情報に対する要求分布集約における精度向上方式},
 year = {2017}
}