災害時における無線モニタリングによる社会インフラの見える化 2020年05月15日 さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 上級研究員　松本直人 上級研究員　菊地俊介

1. 災害時における無線モニタリングによる
社会インフラの見える化
一般社団法人情報処理学会/2020年度第1回(IOT通算49回)研究会
2020年05月15日 さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 上級研究員 松本直人
上級研究員 菊地俊介
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2. 研究目的
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・広域災害では放送・通信基盤の多くが機能停止
・被災状況が各機関から迅速に共有されることは少ない
・社会全体での不安軽減ためにも少しでも情報が欲しい
全国にある66万局(携帯電話)等の電波を調べたら何か見えないか？
(発災72時間以内の「知りたい！」に応える方法)
実際は...

3. 研究報告とその成果 (最初にまとめ / お時間の無い方は別作業へどうぞ)
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1) ノーアクションレターによる回答が得られた(法解釈)
総務省 関東総合通信局より「電波法の規定には抵触しないものと考えられます」
” 65MHzから2300MHzまでの電波強度(dbm)を1MHz間隔で受信し、FM放送、
TV放送、携帯電話等の...(中略)... 電波存在有無を調べる行為について ”
電波法第59条（秘密の保護）
何人も法律に別段の定めがある場合を除くほか、特定の相手方に対して行われる
無線通信（電気通信事業法第四条第一項又は第百六十四条第三項の通信である
ものを除く。第百九条並びに第百九条の二第二項及び第三項において同じ。）を
傍受してその存在若しくは内容を漏らし、又はこれを窃用してはならない。
2) 無線モニタリングにより電波傾向を捉えられるコトを確認 (7都県66回測定)

4. 本件取り組みで推定できるコト
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日常生活 甚大な被害(推定)
災害時に周辺の携帯電話基地局等から電波が飛んでいない ＝ 甚大な被害(推定)
日常生活の電波の傾向を理解しておく

5. #!/usr/bin/env python3
from gps3 import gps3
import subprocess
import sys
g = gps3.GPSDSocket()
d = gps3.DataStream()
g.connect()
g.watch()
for new in g:
if new:
d.unpack(new)
if str(d.TPV['lat']) != "n/a":
filename=str(d.TPV['time'])+","+str(d.TPV['lat'])+","+str(d.TPV['lon'])+".csv"
break
print(filename)
args=["/usr/bin/rtl_power", "-1", "-f", "65M:2.2G:1M", filename]
res = subprocess.run(args, stdout=subprocess.PIPE)
sys.stdout.buffer.write(res.stdout)
取り組み内容 (パワポで書かれたのがAI、Pythonで書かれたのがMLといいますし...)
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rtl-sdr dongle
GPS dongle

6. 取り組み結果とその推定(考え方)
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甚大な被害の推定
ラジオ停波している？！
周辺船舶の信号なし？！
空港管制の信号なし？！
...etc
テレビ停波している？！
携帯基地局が全停止？！

7. もっと広域かつ迅速に測定できないか？
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移動しながらはツライ

8. 測定風景
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9. データ共有の考え方
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157Kbyte
→ CSVファイル
(軽量)
十分に衛星電話で送信可能
20Kbyte
→ ZIPファイル
(最軽量)
発災時は...
1) 被災地内の情報を被災地外に伝えることが困難になる．
2) 被災地内での情報伝達が困難になる．
DTN(Delay Torelant Network)[9]によるバケツリレー式情報伝達や，
衛星通信などが考えられる

10. まとめ
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・広域災害では放送・通信基盤の多くが機能停止
・被災状況が各機関から迅速に共有されることは少ない
・社会全体での不安軽減ためにも少しでも情報が欲しい
災害時の無線モニタリングによる被災規模の推定は可能である
災害時における課題と目標