IoTシステム技術基礎検定 #9　モバイル、スマート、ウェアラブル

#はじめに
4章目です。
ページが少ないので1章分丸ごと片付けます。

【今回取り組む内容】
・4-1～4-5 (テキストP128-142)
4章全部。
モバイル環境と、それを取り巻くスマートデバイス、ウェアラブルデバイス、
位置情報、車とクラウドの連携。

#4-1　モバイル環境とは
####IoTによりさらに広がるモバイル環境
通信環境には、
ケーブルなど機械的な接続を用いる**有線通信環境と**、
電波を媒体とする**無線通信環境**がある。
3-1でも説明があったように、
有線通信はケーブルやコネクタを敷かなければいけないので、場所的な制約がある。
無線通信は電波が届く範囲で、使用するデバイスがONになっていればどこでも利用できる。
無線通信なら、移動中でもどこでも使うことが出来、こうしたデバイスは「**移動デバイス**」「**モバイルデバイス**」と呼ばれる。

####モバイル通信
携帯電話を見れば分かるように、無線通信技術の進歩は目覚ましい。
毎年のように新しい通信規格・技術が登場している。
通信速度で見ると、**LTE**が**数百Mbps**、5Gは**1Gbps以上**とされ、有線の通信速度をも超越する。
加えて、技術の進歩で、電波の干渉のような無線特有の問題も解消されつつある。

モバイル通信の技術は、移動中のユーザでもネットワークサービスが利用できる環境を提供している。
モバイル通信の普及を担ったのが、**モバイルデバイス**。

####モバイルデバイスの技術の進歩
モバイル環境の中心となるのがモバイルデバイス。
その代表が、スマートフォンやタブレットなどの**スマートデバイス**である。
多くの無線技術が搭載されたスマートデバイスは、通信事業者の通信以外にも、
**GPS、無線LAN、Bluetooth、NFC（ICカードの役割）**などに対応している。
したがって、無線機能を持っている外部のデバイスと容易に接続できる。

最近の車にも、GPSだけでなく、多くの無線通信機器が搭載される。
近距離から遠距離無線まで対応できる車も登場している。

無線通信デバイスは、私達の生活に大きい変化を起こした。
従来、ケーブルに繋いで使っていたインターネットが、外出中でも使えるようになったことで、
ライフスタイルにも大きい影響があった。
今では必要な情報があれば、デバイスでいつでも入手できる。
場所によっては電波の調子が悪かったり、電波傍受（盗み聞き）による情報漏えいのリスクもあるが、モバイルによる通信のメリットは大きい。

####IoTシステムのモバイル環境
IoTシステムでは、IoTデバイスが収集したデータをIoTサーバに伝送、サーバで分析・処理を行うことで、高付加価値のモバイル環境を実現できる。
多くのIoTデバイスは、スマートフォンとも通信でき、加えて、LPWAなどの無線通信機能を持つデバイスは、遠距離通信サービスを展開する通信事業者と連携し、より広い範囲のアクセスが可能になる。

IoTデバイス自体が移動可能であり、電源がONになっていれば、常にゲートウェイやサーバのネットワークに繋がれ、通信が可能になる。
データ通信の自動設定で、人の操作がなくても自動でデータが更新されるなど、IoTへのモバイル環境の活用が期待されている。

#4-2　スマートデバイスとは
####多くの要素技術を搭載したデバイス
定義は色々あるが、IoTの進展に伴い、モバイルデバイスから家電まで、多くのデバイスがスマートデバイスと呼ばれるようになった。
代表的で、一般にも身近なのが**スマートフォン**である。
従来の携帯電話である**フィーチャーフォン**に代わり、
音声通信及びデータ通信の機能を持つモバイルデバイスとして広く普及している。

####スマートデバイス
ここでのスマートは「賢い」という意味で、
例えば、スマート家電だと、本来の機能に加えて、データ処理の機能や外部デバイスと連携する機能を備えている。
モバイルデバイスにおけるスマートデバイスには、スマートフォンやタブレット端末がある。
スマートフォンは、音声通信・データ通信機能を併せ持っていて、比較的大きいディスプレイや、優れたUI（ユーザインタフェース）を持つ。

スマートフォンには、多くのセンサが搭載されている。
Androidのスマートフォンは、バージョンが上がる度にセンサが増えている。
以下はAndroid7.1のセンサの一部。
例：加速度、ジャイロ、周囲温度、重力、心拍数、照度、地磁気、
　　動作継続検出、画面との距離、温度との相対湿度、歩行、気圧

現在のAndroidには20種類以上のセンサが付けられているが、
全てのスマートフォンが20種類以上のセンサをサポートしているわけでなく、製品によって異なる。
ハードウェアがスマートフォンに搭載されていれば、APIを使って活用もできる。

####スマートフォンとIoTシステム
スマートフォンの無線通信機能を用いて、他の無線通信デバイスと通信ができる。
最近の、性能が向上したスマートフォンは、PCと同等以上の処理能力を持つものもあり、
モバイルコンピューティングの性能も向上している。
スマートフォン経由でもIoTデバイスのセンサにアクセスでき、その場でデータ処理などを行うこともできる。（でかい処理はクラウドサーバに任せる）
また、スマートフォンのディスプレイを用いて、現場での必要な作業とか対応ができるので、スマートフォンを含めたIoTサービスの存在は大きくなると予想されている。

#4-3　ウェアラブルデバイスとは
####ウェアラブルデバイスとは
**ウェアラブルデバイス**は、ウェア（着る）ことができるデバイス、
使用者が操作せずに機能し、人の行動に制約なくセンシングができるデバイスを指す。
腕や頭部に装着するICTデバイスであるウェアラブルデバイスは、
小型のマイコンの性能向上につれ、製造数も上がってきている。
ウェアラブルデバイスを通すことで、血圧や心拍数、歩行数や睡眠の質といった日常生活データを集められる。
収集したデータはクラウドに集められ、医療やスポーツの分野で利用される。

####ウェアラブルデバイス成長の背景
第一に**半導体技術**の進展。
デバイスの小型化や軽量化が進み、装着者の負担や違和感が減って使いやすくなった。

第二にスマートフォンや安価な無線LANやBluetoothの普及による、**インターネットへの接続環境の整備**。
第三に**クラウドサービス**の普及で、安価にデータを大量収集できるようになったこと。
第四が**データ解析技術やVR（仮想現実）**の発達で、多様なデータを分析し、結果をVRなどを用いて人に分かりやすく提示できるようになったこと。

####ウェアラブルデバイスの種類、機能的要件、活用方法
腕時計型、メガネ型、リストバンド型などの分類がある。
腕時計型は、一定の大きさのモニタを着けることであらゆる情報提示ができる。
例：アップルウォッチ、スマートウォッチ、ペブル
メガネ型は、レンズがモニタになっており、空中に画面が浮いてるように見える。
例；グーグルグラス、インフォリンカー
リストバンド型は、腕時計同様腕に巻くタイプで、軽量に設計されている。
例：スマートバンド、ジョウボーン

#4-4 位置情報の活用
####地理情報システム
地理情報システム**GPS(Geographic Information System)**は、デジタル化された地理空間情報を一体的処理し、視覚的な表現、高度な分析をするシステム。
位置に関連付けされた情報は、**G空間情報**と呼ばれる。
G空間情報を使うことで、新たな位置情報ビジネスが展開されている。

####位置推定方式
屋外と屋内で、位置の推定方法は異なる。
屋外ならGPSや電波を使えばいいが、屋内では届きにくいので分けて考える必要がある。
以下は、屋内の位置推定の例。

①無線LAN
複数の無線LANからの電波強度を測定することで位置算出する。

②ビーコン
発信機の**ビーコン**を設置して、スマートフォンで受信するBLEの信号強度を元に位置推測する。

③可視光
LEDなど可視光を、超高速で点滅させて信号を送ることで測位する。

④歩行者自律航法（**PDR: Pedestrian Dead Reckoning**）
スマートフォン内蔵の加速度などセンサを使い、移動方向と距離から位置を推定する。
トンネルの中のカーナビなど、GPSが使えないところで利用。
Pedestrian /歩行者
Dead Reckoning /自律航法（死んだ位置計算、GPSが使えない）

⑤IMES（Indoor MEssaging System）
GPSと同様の発信機を屋内に設置し、スマートフォンのGPSと受信機能を使い、屋外か屋内かを判断できる。
ただし、スマートフォンがIMES対応している必要あり。

他にも超音波センサやRFIDなどを使ったもの、複数組み合わせて精度を上げたものがある。

####地磁気測位とAI分析との連携
地磁気とAIを組み合わせた位置測位では、
ディープラーニングというAI分析の手法を用いて、事前調査の地磁気データ等を元に、
室内の地磁気を分析することが出来る。
GPSが届きにくい。建物の中の人の位置を低コストで高精度に推定できる。

#4-5　クルマとクラウドの連携
####ダイナミックマップ
**ダイナミックマップ**は、以下から構成されるマップ。
①動的情報　：ITS情報（周辺車両、歩行者、信号などの情報）
②准動的情報：事故情報や渋滞情報、ピンポイント地域の天気など
③准静的情報：交通規制、道路工事、広い地域の天気など
④静的情報　：路面情報、構造物など

**動的なデータほど、更新頻度が高い。(1秒→1分→1時間→1ヶ月)**
データを重畳（ちょうじょう）、積み重ねることで、自動運転などのシステムを支援する。

####協調ダイナミックマップとクラウド提携
ダイナミックマップで提供される情報は、**自立型**と**協調型**に分かれる。
自立型は自動車のレーダーやカメラを用いて、自律的に歩行者などを認識するものを指す。
協調型は、収集方式で以下のようにさらに分類できる。
①モバイル型
モバイル通信を用いて、GPSで取得した位置情報などを収集。
②路車間通信型
路側設置インフラとの通信で、交通に関する情報を収集。
③車車間通信型
他の自動車の機器を用いて、位置・速度情報を収集。

名古屋大学のダイナミックマップ**DM2.0**は、クラウド・エッジ・組み込みコンピューティングを連携させた構想として検討されている。

#試験に出てきそうな内容
モバイルがIoTに与えた影響は大きい。
ここではモバイル環境に関するデバイスや位置情報、クルマへの適用について学んだ。


####モバイル環境
・現在の無線通信技術はどういったものがあり、どんな利点があるか
→5GやLTEとかの関連ワードも覚える。
・**モバイルデバイス、スマートデバイスとは何か？**
→選択肢にされそうなので区別できるように。
・スマートデバイスとIoTの関係は？

####ウェアラブルデバイス
・**ウェアラブルデバイスとは？特徴と、何が出来るか**
・**ウェアラブルデバイスの普及の背景（４つ）**
→どういった技術の発達が、ウェアラブルを支えているか
・ウェアラブルデバイスの分類（３つ）

####位置情報
・**GPSによって位置に関連付けされた情報は何という名称か？**
・**GPSで測りにくい屋内の位置推定はどういった物があるか？**
・**PDR、IMESとは何か？**

####クルマ
・【重要】**ダイナミックマップとはどういったマップか？**
→どんな情報から構成され、何に役立つか
・**ダイナミックマップで扱う情報は、どうやって分類されるか**
→車についてるセンサ？周りの力を借りる？