Modeling and Protocol Design for Large-Scale Information-Centric Networks

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H04104
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: Kwansei Gakuin University
• Principal Investigator: Ohsaki Hiroyuki 関西学院大学, 工学部, 教授 (00294166)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: ネットワークアーキテクチャ / 情報指向ネットワーク / 大規模ネットワーク / ネットワークモデル化 / トランスポートプロトコル

Outline of Final Research Achievements

In this study, we focused on the realization of a large-scale information-centric network by undertaking the modeling of such networks and the design of transport protocols. Specifically, we addressed three research challenges as follows: (1) modeling of a large-scale information-centric network using fluid approximation techniques, (2) design of transport protocols for information-centric networks based on TCP congestion control algorithms, and (3) design of transport protocols for information-centric networks based on machine learning.

Free Research Field

情報ネットワーク

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で構築した情報指向ネットワークの流体モデルを組み込んだ、フローレベルのネットワークシミュレータ FICNSIM (Fluid-based ICN SIMulator) を開発することにより、任意のネットワークトポロジの大規模シミュレーションを可能にした。また、TCP/IP ネットワークのための TCP 輻輳制御アルゴリズムを情報指向ネットワークに適用した時の有効性を明らかにしたとともに、教師なし機械学習アルゴリズムである Q 学習を AIMD 型ウィンドウフロー制御方式に適用した新たなトランスポートプロトコルを実現した。