| 研究課題/領域番号 |
16F16805
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
石川 冬樹 (2018) 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (50455193)
鄭 顕志 (2016-2017) 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (40434295)
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| 研究分担者 |
HARVEY PAUL 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2016-11-07 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2018年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2017年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2016年度: 300千円 (直接経費: 300千円)
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| キーワード | 自己適応 / ソフトウェア検証 / アクターモデル / Session Type / 自己適応システム |
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| 研究実績の概要 |
IoT環境で動作するアプリケーションなどでは，ハードウェア故障，ネットワーク切断，制御対象となる物理環境の変化など，実行時に様々な変化が起こりうるため，これらに耐えるような適用性が求められる．複数の機器にまたがり多数のプロセスが動作する中で，安全性等の観点で正しさが担保された適応動作を実現する必要がある．
本研究ではこのような適応動作を支援するための技術として，3つの取り組みを行った．第一に，様々なサービス，プロセス，機能オペレーションを統合したアプリケーションを開発するためのEnsemble言語を対象とし，実行時において，第三者により独立に開発された機能の発見，配備，置き換え，および相互作用を行うための機構を実現した．次に，上記のEnsemble言語に対して，Session Typeを扱うように拡張を行うことで，検証を実現可能にした．最後に，C++ Actor Frameworkという実用性の高い実装を対象とし，機械学習技術を活用して，機能部品の自動置き換え機能を実現した．
以上の取り組みにより，安全性を担保しつつ，効率性の高い自己適応の実現を支援する機構を確立することができた．Session Typeという理論的基盤に基づいた安全性検証を行う一方で，機械学習技術も用いて実践的な実証を行うことでき，自己適応のための包括的な枠組みを示すことができた．
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| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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