| 研究課題/領域番号 |
18H04096
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
村田 正幸 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (80200301)
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| 研究分担者 |
荒川 伸一 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (20324741)
大歳 達也 大阪大学, 経済学研究科, 助教 (60804458)
大下 裕一 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80432425)
小南 大智 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (00709678)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
44,460千円 (直接経費: 34,200千円、間接経費: 10,260千円)
2020年度: 13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円)
2019年度: 12,480千円 (直接経費: 9,600千円、間接経費: 2,880千円)
2018年度: 18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)
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| キーワード | 仮想ネットワーク / ネットワーク制御 / Quality of Experience / 環境認知 / ベイズ推定 / 集団意思決定 / 認知バイアス / 情報ネットワーク / 環境認知機能 |
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| 研究成果の概要 |
ユーザのQoE推定技術として、計測機器によりリアルタイムに取得可能なユーザの生体情報を用いてQoEをリアルタイムに取得し定量化する手法を構築し、ヒトの認知意思決定モデルであるBAMを導入したエージェント連携することにより、ストリーミングサービスを選択する意思決定の速度・精度の向上を行う方式を示した。さらに、人間の非合理的な意思決定をもたらす認知バイアスをモデル化し、認知バイアスを内包するユーザに対して、ストリーミングサービスにおける適切なビットレートのレコメンドが行われていることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、ネットワークアプリケーションの通信品質であるQoSだけではなく、ユーザの体感品質であるQoEがより重要であるという認識がなされるようになっている。
本研究課題では、脳の活動情報とQoEの相関モデルを構築し、その相関モデルとリアルタイムに取得する脳活動情報をもとにしたQoE推定とビットレート選択手法を確立した。ユーザの内的要因が反映される脳活動情報を計測することの有用性を確認できており、今後の脳活動計測機器開発への展開、ならびに、ストリーミングサービス以外のアプリケーションサービスを収容するネットワーク制御手法への波及が期待される。
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