講演情報
[E2-04]動物の移動行動クラスタリングとセンサーネットワークシミュレーション
*川瀬 純也1 (1. 東京大学情報基盤センター)
キーワード：
移動行動クラスタリング、カバー面積、動物装着型センサー
本研究は、野生動物装着型センサーネットワークの活用可能性を示し、センサーネットワークが実際にカバーできる面積を効率的に広くすることを目的として、動物の実際の移動行動データを用いて、遅延耐性ネットワーク（DTN）によるシミュレーションを行い、データ収集効率を評価した。111日間にわたる乳牛のGPSデータを用いて移動行動クラスタリングを行い、その結果をもとに、DTNによるデータ伝播と回収を想定したシミュレーションを行い、センサーネットワークのカバーする面積とカバー率を比較した。各クラスターから横断的に個体を選択するシナリオでは、偏って選択するシナリオと比べて評価は僅差であったが、データ回収失敗のリスクが低減することが示された。