MIT App InventorとはもともとGoogle Labsで公開されているAndroidアプリを作成ツールです。 今MITに移管された。プログラミングを専門的に学んだことがない学生がプログラムの作り方の基礎を学ぶために作られました。アメリカでは高校やコンピュータサイエンスを専門としない大学での授業でも利用されています。 モニタリング アプリ はMIT App Inventorで開発し、エッジクラウドとTinyWebDB APIを用いて通信し、データの確認と修正、削除は可能であり、そして可変ゲインアンのゲインの設定もできる。 デザイン画面 画面の上部はタグとStoreするためのデータ入力領域、そして中間は生体データ表示エリア、下部はサービスのステータスと生の受信データの表示エリア。 図 4.7 Appデザイン画面 ブロック一覧画面 ブロック一覧画面はアプリの処理を記述する。   主な処理 […]

エッジクラウドは通信防御に必要なより高度なセキュリティ機能が代行する。エッジ層はデータの一時保存と転送のみ行う、データ蓄積、共有する機能はクラウド層に任せる。そのため単純な構造のコンピューターRaspberry Piでも十分機能する。   Raspberry Pi（ラズベリー パイ）は、ARMプロセッサを搭載したシングルボードコンピューター。イギリスのラズベリーパイ財団によって開発されている。学校で基本的なコンピュータ科学の教育を促進することを意図している。 図 4.5 Raspberry Pi  Raspberry Piセットアップ Raspberry PiはDebianというOSを利用する。予めシステム入れたメディアを購入する、またはOSのファイルをダウンロードし、メディアにセットアップする。 LAMP（ランプ）とは、OSであるLinux、WebサーバであるApache HTTP Server、データベースであるMySQL、スクリプト言語であるPerl、PHP、Pythonを総称した頭文字から成る造語である。動的なウェブコンテンツを含むウェブサイトの構築に適した、オープンソースのソフトウェア群である。 それからRaspberry PiにLAMP環境構築してください。 Web […]

ユビキタス健康管理のUbi-Careフレームワークは、健康データに特化したUPDである。様々個人健康データのセンサーデバイスで構成するセンサーデバイス層、そして個人健康データを集める、初期処理を行うエッジ層、データ蓄積、共有するクラウド層はお互い独立、オープンなAPIで相互接続する。 図 3.1 Ubi-care 分散型フレームワーク   健康データのセンサーが生成するデータ量は多いが価値密度は低く、エッジ層で分散機械学習を行うことによってその価値密度を向上させるとともに、エッジ層で処理することで低レイテンシを実現、ワイヤレス送・受信するための消費電力も大幅軽減可能だ。 データ通信をエッジ層に留めることでプライバシを保護するということが可能に。リソース限定された単独のデバイスの重要なデータや機密データをより安全な環境下で保護する。

ユビキタス個人データストアUPD（Ubiquitous Personal Datastore） IoTデバイスから続々とセンサーデータが大量に生成された。しかしIoTデバイスの性能によりセンサーデータ送・受信の軽量化が求められている。 センサーからの大量データがそのままクラウドへ送る場合は遅延が問題になり、またデータ通信のセキュリティが求められ、しかしIoTデバイスのマイクロコントローラは強力な暗号化のために処理能力と電力を消費する余裕はない、データ送・受信プロトコルの軽量化が困難である。この問題を対処するには、センサーの近くにエッジサーバを配置して、さらにエッジサーバにはデータとアプリの分離する、個人データストアUPDフレームワークを提案する。   個人データストアUPDは単純のUPD-APIがもちWebデータベース、IoTデバイスからのデータ送・受信は容易になり、保存したデータは共通のAPIで再利用可能。例えば可視化アプリケーションでデータを可視化する、または解析アプリケーションでデータから価値ある情報を見出す。   クラウドには、個人データはPOD（Personal Online Datasore）に保存する。POD連携アプリケーションは必要なUPDデータのみPODにアップロードする。PODは対応のアプリケーションを通して指定の相手にデータ共有するができる。   UPD、PODとそれに対応するアプリケーションでUPDフレームワークを構成する。UPDとそのフレームワーク利用によりセンサーデータ送・受信の軽量化と転送遅延、セキュリティ両立できる。   マイクロコントローラは強力な暗号化のために処理能力と電力を消費する余裕はないので、防御に必要なより高度なセキュリティ機能は、近隣のEdge Cloudが代わりに実行する。 図：UPDフレームワーク   このようにユビキタス個人データストアUPD（Ubiquitous Personal […]

見守りIoTデバイスは、ウェアフリー生体センサ・シート型圧電センサと開発ボード、電源で構成された。 シート型圧電センサ 本研究では体動がなく静かな状態で得られた生体信号を分析対象とする。センサは敏感すぎて 体動があると、振幅が大大き過ぎになり、それらが検出できなくなる。 図 4.2 センサシートと開発ボード 今回使用したシート型圧電センサの外形寸法(31cm×34cm)により、椅子の座面に敷いた 状態で測定することにした(図 3.2 右側)。座り状態で安定しやすくなり、血圧や脈拍も測 定しやすくなる。本センサでは 得られた信号は呼吸成分や心拍成分でできている。 見守り開発ボード   見守り開発ボードにはA/D変換モジュールADS1115、ESP8266マイクロコントローラ内蔵の開発ボードWeMos D1 Miniと、OLED表示モジュール SSD1306が含まれる。 WeMos […]