2018 Fiscal Year Research-status Report
観測空間上の情報量を用いた確率モデルの探索・生成・統合に基づくトラヒック行列推定
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17K00135
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
内田 真人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20419617)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鶴 正人 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (40231443)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ネットワークトモグラフィ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
トラヒック行列推定においては、対地間フロー流量を直接観測できないという制約により、その推定精度も直接評価できないという本質的な問題がある。すなわち、トラヒック行列推定の精度を非観測空間（対地間フロー流量が物理的に取り得る状態の集合）上において直接評価することは原理的に不可能であるという問題がある。
この課題を解決するために、平成２９年度の研究では、トラヒック行列推定の精度を、非観測空間上ではなく、観測空間（集約フロー流量が物理的に取り得る状態の集合）上において間接評価する手法について検討した。この手法では、トラヒック行列推定の手法の一つとして知られる逆関数法により推定された対地間フロー流量分布から集約フロー流量分布を再構成する。また、その再構成された集約フロー流量分布と、実際に観測された経験集約フロー流量分布との整合性を評価する。平成３０年度の研究では、当初の計画通り、この検討結果を査読付き国際会議論文として対外発表した。
また、本研究で検討するトラヒック行列推定問題と数理的に類似した他分野の問題について検討した。具体的には、同一のサンプルを測定した複数の異なるマイクロアレイの遺伝子発現データを統合する、というバイオインフォマティクス分野の問題について検討した。複数の推定結果を統合するという手法の有効性に関しては、悪性ドメイン名の検知という、サイバーセキュリティ分野の問題についても検討した。さらに、ネットワーク内部状態推定に関する研究の一環として、ＩＰ層では観測することのできない光信号品質の瞬間降下イベントに基づいてネットワーク停止の予測をおこなう手法について検討した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画においては、平成３０年度以降の研究として「多様な確率モデルの生成と統合によるトラヒック行列推定の精度向上」を行うこととしていた。平成３０年度の研究では、平成２９年度の検討内容を国際会議論文として発表すると共に、上記の計画通りの研究を行った。また、当初の研究計画に含まれていなかった課題として、トラヒック行列推定問題と類似する異分野の問題に関する検討を行った。さらに、学会での受賞といった思わぬ成果も得られた。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２９年度と平成３０年度の研究成果を踏まえ、トラヒック行列推定の更なる精度向上を目指す。例えば、多様な確率モデルの生成と統合によるトラヒック行列推定の精度向上について検討する。また、関連する他分野への展開についても検討する。得られた成果については、順次、対外発表を行う。
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| Causes of Carryover |
参加を予定していた国際会議（２０１８年２月開催）への研究調査出張が、都合により急遽キャンセルになった。これにより、平成３０年度末に予定した出張旅費の支出が不要となった。以上の理由により、次年度使用額が生じた。この次年度使用額については、平成３１年度に発表が予定されている国際会議への海外出張費として使用する。
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Research Products
(5 results)
