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IoT勉強会「とりあえずIoT的なものを作ってみた ~センサーデータの測定・収集・蓄積・分析・出力まで~」
- 2. これからお話すること・・・
• IoTとはなんぞや・・・という話は終わったので
とりあえず作ってみたものを具体的な例として、
IoTに関連する要素のお話
– プロセス的なこととか・・・
– 技術要素的なこととか・・・
• 一般論的なお話と、実際に作ったものに
どのように適用してみたか・・・
– センサーデータを利用することを中心に
• 難しい話は苦手ないので、ゆる~く・・・
– 個々のサービスは紹介程度にとどめます2
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- 3. どんな流れで進めていくか
• 勝手に考えるIoTプロセス
–各プロセスからフィードバックを繰り返し、
精度を向上する
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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3
- 4. ①課題設定
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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4
- 5. 課題設定
• 何を解決(または実現)したいのか?を設定
– 闇雲に作ってもしょうがないので・・・
– 目的は推進力に繋がる
• なかなか思いつかないときは・・・
– もしもIoTシリーズで考えると色々思いつくかも
• もしも○○がネットに繋がったら・・・
• もしも○○が遠隔操作出来たら・・・
• もしも○○の数値が測定できたら・・・
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5
- 11. ②プロトタイプ制作
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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11
- 12. 何を測定するか?
• 何を測定しよう?
– 課題解決に向けて、何が測定出来たら良いかを考える
– 何も測定せずに出力だけ行うことも
• センサー類の調達
– 必要となるセンサー類や道具を調達
– 近年、センサー類がとても豊富になってきたため、
探せば何らか見つかるはず(秋月へGO!
• 結線、工作
– ピンヘッダが付いてない物が意外と多いので、
半田ごてはあった方がいいかも
– グルーガンもあったら便利(防水対策とかで) 12
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- 14. 今回のケースでは・・・
• 何を測定するか?
– 体調不良になる要因って・・・
• 酒の量、種類、ペース配分、寝不足、etc...
• Small Start、とりあえず作ってみる
– とりあえず測定してみたいもの
• 酒の量、飲むペース、アルコール濃度
– 必要なセンサー
• アルコール濃度:アルコールセンサー
• 酒の量、飲むペース:水位計、ジャイロセンサ
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14
- 15. Making♪
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- 16. センサー君1号
– ジョッキに注がれたお酒の水位の
変化をセンシング
– 水位の減少のみ検知することで
飲んだお酒の量が分かる
– 時系列で見ることで
飲むペースも測定可能
– ジョッキが水平時の水位を
求めるため、3軸加速度を
用いてジョッキの傾きを検知
– 水位センサーは水圧で
検知するものを採用
– 金属が触れると体に
悪いし。。。16
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- 17. センサー君1号
水位センサー
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要はビールジョッキを
インターネットへ
3軸加速度センサー
17
- 18. センサー君2号
– アルコール濃度をセンシング
– アルコール濃度を数値化した
ものをLEDバーで表現
– お酒の量とアルコール濃度の
相関関係を見ようかと制作
– 口元にセンサーを設置するため
ハーモニカをイメージ
– 光とアルコールの競演を
アートに表現したかった・・・
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18
- 19. ③測定
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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19
- 20. データ測定
• アナログデータを如何に使える数値に
するか・・・
– センサーからは電圧や電流・抵抗・電気容量の
変化した値を取得出来るが、意味の分かるデータに
変換する必要がある
• 例)電圧 -> 温度
– 検算しながら測定値を検証
• 例)求めた温度と温度計の数値
• 実際に測定してみると・・・
– 思ってた数値が取れないことが多々・・・
– 環境が違うと如実に結果に現れる・・・20
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- 23. ④収集
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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23
- 24. センサーデータの収集
• 複数のセンサーで測定したデータを
何らかの手段によって収集
– センサー自体はデータ蓄積が出来ないので、
測定データはどこかしらに出力しないといけない
• センサーネットワークの構築
– 複数のセンサーデータを無線通信で収集する
• ワイヤレスにすることで、センサーの設置場所の制約を
軽減出来る
– なるべく省電力なものを採用
• 電力は貴重なリソースなので、通信にあまり費やしたくない
– 最近だとwifiモジュール搭載で直接インターネットと
接続したり24
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- 25. 今回のケースでは・・・
• 近距離無線通信で一旦Raspberry Piに収集
– Raspberry Piに収集してからクラウド上に流す
• Raspberry Pi(Linux + Node.js)だと色々楽なので・・・
• 最近はArduino向けのライブラリも増えてきたけど・・・
• Xbeeモジュール (Zigbee規格)
– 省電力(データ量も少量)
– スケーラブルなネットワーク構成
• スター型、メッシュ型、ツリー型
– 多くの機器がネットワークに参加可能
今回の構成・・・
• Raspberry Pi: Coodinator AT/透過モード
• Arduino: Router AT/透過モード
• ※AT透過モード:シリアル入出力がそのまま通信データ25
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- 27. ⑤蓄積
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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27
- 28. センサーデータの蓄積
• センサーデータをクラウド上で永続化
– センサーデータは膨大な量になるため、
クラウドサービスを利用して蓄積する
– クラウド上に蓄積しておくと様々なBIツールを
利用して分析出来たりも
– センサーデータ以外のデータとも組み合わせたり
• クラウドサービスも豊富に
– センサーデータやストリーム通信を目的とした
クラウドサービスが増えて来ている
• Streaming APIが提供されていることが必須かも
– センサーデータは毎秒発生するため、都度
• 収集の範疇としてとらえても良いかな・・・
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28
- 29. 今回のケースでは・・・
• Plotly(https://plot.ly/)
– Web上でデータの可視化(グラフ描画など)を行える
サービス
– Streaming APIが用意されているため、
センサーデータをストリームでサーバ上にアップ出来る
– Streaming APIでは、Web上でリアルタイムに
グラフ描画が行われるので、センサーデータを
単純にグラフ化したい場合はこれで充分かも
– 永続性は無いので注意
– センサー値の推移を見るデバッグ用として使用
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- 30. Copyright © 2014 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
https://plot.ly/streaming/ 30
- 31. 今回のケースでは・・・(本命)
• AWS Kinesis + Redshift
Kinesis(http://aws.amazon.com/jp/kinesis/)
• クラウド上のリアルタイムデータ処理サービス
• ストリームでデータを受け付け、処理もストリームで行える
• データをリアルタイムに処理出来るように、Kinesisを
間にかましてみた
– ゆくゆくはここで機会学習をやりたい
Redshift(http://aws.amazon.com/jp/redshift/)
• クラウド上のデータウェアハウスサービス
• 時系列分析など、センサーデータと相性が良い
• Redshift上に蓄積することで、多くのBIツールで
分析可能に (tableauとか) 31
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- 33. ⑥分析
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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33
- 34. データの分析
• 蓄積したデータから必要なデータの抽出や
傾向、相関、時系列分析などなど
– データを可視化したり
– 統計処理したり
– 機会学習したり
• 今回はこの辺りはあまり手がまわらず・・・
– 簡単な時系列分析のみ
– そもそも測定データが少ない
– Kinesis使ってリアルタイムに機会学習したかった・・・
– ヘルスデータもあわせて使いたいな
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34
- 35. ⑦出力
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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35
- 36. 出力(データの活用)
• 分析結果を何らかの手段により人に伝える
– Web、プッシュ通知、モノなどを通じて伝達
• Twitterでつぶやいたり
• LEDなどで通知したり
• BIツールなどで可視化したものが出力と
とらえることも
– メーターのようなものとかは今の数値と推移が
見れれば良かったり
• 人に伝えるだけでなく、何かしらの
アクションへのトリガーとなることも
– 土壌の水分量を監視した水やりとか36
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- 37. 今回のケースでは・・・
• 利用シーン = 飲み会
• 飲み会中にWebはあまり見ない・・・
– Twitterでつぶやかれても自分で見には行かない
– 働きかけてくるようなものが良い
• 飲み会中で外部とのインタフェースは・・・
– 電話には出る・・・はず・・・?(多分
• 飲み過ぎアラートを電話で通知
– Twilioを使用して合成音声で電話
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- 38. 以上。
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
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- 40. アルコールセンサ
LED Bar
水位計
ジャイロセンサ
XBee
XBee
XBee
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AWS Kinesis
AWS Redshift
無線LAN
40
- 42. 要は・・・
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- 44. Copyright © 2014 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 44
- 48. fin...
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- 49. 最新情報は
こちらをご参照ください
http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター
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