【研究分野】情報ネットワーク

【研究領域課題番号】17H01732 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

実空間情報 / 機械学習 / 可推定性 / 可代替性 / 経済学モデル / モバイルセンサ基盤 / ユーザ誘導 / ネットワークアーキテクチャ / データ重要度 / 実空間ナレッジ / Quality of Service / Internet of Things / Software-Defined Network / Unmanned Aerial Vehicle

【研究成果の概要】

今後の情報通信技術には、身近な実空間のナレッジ(=有用な情報)をきめ細やかに届けることが期待される。例えば、スマートカーが実空間ナレッジに基づいて運転者を支援することで、渋滞や事故のない交通社会が実現できる可能性がある。しかし、実空間に関わる膨大なデータを無差別に流入させると通信ネットワークがボトルネックになる問題がある。そこで、最新の機械学習と経済学に基づくデータ重要度モデルを構築し、データの可推定性と可代替性に応じ情報通信資源を割り当てるという独創的な制御手法を提案した。上記スマートカーを想定した評価によりナレッジの取得遅延を短縮できることを示した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)

【研究分野】情報ネットワーク

【研究領域課題番号】15H01681 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

SDN / Network Slicing / NFV / MVNO / 仮想ネットワーク / MEC / ネットワークセキュリティ / アプリケーション同定 / プログラマブルネットワーク / トラヒック制御 / SDN NFV / エッジコンピューティング / ソフトウェア化 / 機械学習 / ネットワーク仮想化 / ネットワーク / 先進的通信 / 移動体通信 / インターネット高度化 / 情報通信工学 / Mobile Edge Computing / モバイルネットワーク / Quality of Service / Quality of Service (QoS) / トラフィック制御

【研究成果の概要】

アプリケーション・デバイス毎のスライス構築とSDN/NFV技術により、きめの細かいQoS制御と網内機能を導入する「アプリケーション・デバイス特化型次世代MVNO基盤の提案とその有効性を実ネットワークにおける実証実験を遂行した。(1) トラフィックから確実にアプリケーション・デバイスを特定しQoS制御を行う基盤技術、(2)網内ネットワーク機能により資源の少ないモバイル端末の利用を高度化するエッジコンピューティング応用技術、(3)オペレータと利用者の両方が限られた帯域を最適に利用可能とする帯域制御を実現した。学術論文、実証実験を計画通り遂行し、最終年度で商用化の技術移転など十分な成果が得られた。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】39,000千円 (直接経費: 30,000千円、間接経費: 9,000千円)