| 研究課題/領域番号 |
18K19804
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
山田 功 東京工業大学, 工学院, 教授 (50230446)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | ネットワークトモグラフィ / 超複素テンソル補完 / 複数行列の近似同時対角化 / テンソルCP分解 / LiGMEのMoreau強化行列 / サイバー攻撃検出 / 拡大ODフロー行列 / グループスパース / 拡大ODフローテンソル / LiGME正則化関数 / 代数 的GME行列設計法 / 代数的GME行列設計法 |
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| 研究成果の概要 |
ネットワークトモグラフィの進化を支える複合的信号処理技術の底上げを実現するために，必ずしも旧来のネットワークトモグラフィでは十分に応用されてこなかった関連する多様な信号処理問題，例えば「超複素テンソルの低ランク補完アルゴリズム」や「近似同時対角化に基づくテンソルCP分解アルゴリズム」や「スパース性を先験知識に活用するLiGME型信号推定アルゴリズム」等に取り組むことにより，信号処理の進化に貢献する多くの成果を上げることができた．特に論文[AYY21]と[CYY23]は各々電子情報通信学会論文賞(2021年度,2023年度)を受賞している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
深刻なサイバー攻撃の脅威に日々晒され続けているネットワークを安全に保守するため，異常通信発生状況をトラヒックデータから検出できるネットワークトモグラフィへの期待は高まる一方であるが，これを支える信号処理技術の進化も重要である．実際に国際会議でネットワークトモグラフィのスペシャルセッションを企画し，信号処理に求められる技術的課題について情報収集した結果，旧来のネットワークトモグラフィを支えてきた特別な信号処理技術の他に，関連する多くの信号推定アルゴリズムの性能向上が求められていることが確認された．本プロジェクトでは，関連分野で2編の学会賞受賞論文を含む実りある多くの研究成果が生むことができた．
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