2019 Fiscal Year Annual Research Report
Trustworthy Data Provisioning using In-Network Computation
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19H04105
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| Research Institution | National Institute of Information and Communications Technology |
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Principal Investigator |
李 睿棟 国立研究開発法人情報通信研究機構, ネットワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室, 主任研究員 (40536083)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
朝枝 仁 国立研究開発法人情報通信研究機構, ネットワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室, 上席研究員 (00449034)
大岡 睦 国立研究開発法人情報通信研究機構, ネットワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室, 研究員 (20816152)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ネットワーク / 情報システム / ネットワーク内処理 / ブロックチェーン / ネットワークインテリジェンス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
スマートコミュニティの実現には、各コミュニティが分断された状況やユーザのモビリティに起因する通信品質の不安定性に配慮する必要がある。これらの問題を解決するため、下記の四つの課題を巡って、ブロックチェーン、機械学習、情報指向ネットワーキング等の統合技術の設計と評価を行う。
課題１:制御可能なモバイルデバイスを用いてセグメント化されたコミュニティを効率的に統合する技術；課題２:分散型機械学習によるスマートデータ配信戦略；課題３:ブロックチェーンによる分散型信頼性管理方式；課題４：ブロックチェーンに基づくデータライフサイクル保護方式設計
令和1年度は「課題２.分散型機械学習によるスマートデータ配信戦略」と「課題３．ブロックチェーンによる分散型信頼性管理方式」と「課題４．ブロックチェーンに基づくデータライフサイクル保護方式」について調査・研究を行った。課題２について、強化学習という機械学習手法を利用し、データの効率的な配信の手法を考案した。課題３について、ブロックチェーンネットワークの分散的データ拡散方式を提案した。課題４に関して、ネットワーク内に散在したデータを保護するため、ブロックチェーンを基づくデータの生成から消耗までのライフサイクル保護方式を提案した。研究成果はインパクトファクタートップクラスのIEEE Communications MagazineとIEEE Transactions on Cognitive Communications and Networkingなどに発表し、IEEE Global Communications Conference (Globecom2019)の国際会議にも発表した。また、トップ国際会議と共催したワークショップと招待講演などを通して、関連領域のコミュニティへの浸透に関しても一定の効果を得られた。
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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
課題２と課題４は強化学習という機械学習アルゴリズムをベースした効率的なデータ配信手法とブロックチェーンに基づくデータライフサイクル管理方式を提案した。それぞれ、領域内難関のIEEE Transactions on Cognitive Communications and NetworkingとIEEE Communications Magazineなどへ論文を投稿し、採録された。課題３にもブロックチェーンネットワークの分散的データ拡散方式を提案し、IEEE Globecom2019に発表した。
そして、この一年に世界で有名な研究者たち（UC Berkeley、UC Davis、University of Technology Sydney、Shanghai University）と国際交流と打ち合わせを積極的に行った。ワークショップの主催で、研究コミュニティの形成にも貢献した。以上のことから、当該年度の研究課題進度は、概ね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
論文調査と学会参加によって最新情報収集と研究交流や、メールベースと当面研究打ち合わせなど手段で当分野の研究者たちと共同研究を行い、計画を遂行するように、下記の四つの課題を巡って引き続きブロックチェーン、機械学習、情報指向ネットワーキング等の技術をシームレスに融合し分断されたコミュニティに効率的かつ安全的にデータ配信手法の設計・提案・分析を行う。
課題１:制御可能なモバイルデバイスを用いてセグメント化されたコミュニティを効率的に統合する技術；課題２:分散型機械学習によるスマートデータ配信戦略；課題３:ブロックチェーンによる分散型信頼性管理方式；課題４：ブロックチェーンに基づくデータライフサイクル保護方式設計
令和２（２０２０）年度は課題１、２、３、４の研究を続いて推進し、特に課題１の分断された状況にモバイルデバイスのオフローディング方式と課題２の機械学習によるデータの効率的配信方式と課題３のブロックチェーンによる分散型信頼性管理方式を考察し提案する。
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