| 研究課題/領域番号 |
19H04104
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
大崎 博之 関西学院大学, 工学部, 教授 (00294166)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
13,520千円 (直接経費: 10,400千円、間接経費: 3,120千円)
2021年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | 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 / 情報ネットワーク / モデル化 / 制御 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、次世代インターネットアーキテクチャとして情報指向ネットワークが注目を浴びている。しかし制御手法の設計論の欠如のために、トランスポート層プロトコルをどのように実現すれば良いかが未解決のままとなっている。我々はこれまで、インターネットのトランスポート層プロトコルや、大規模ネットワークの制御手法の研究、情報指向ネットワークのモデル化に関する研究に取り組んできた。本研究は、大規模な情報指向ネットワークのためのトランスポート層プロトコル設計・制御手法を確立することを目的とする。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、大規模情報指向ネットワークの実現に向けた、大規模情報指向ネットワークモデル化およびトランスポートプロトコル設計に取り組んだ。具体的には、以下のような 3 つの研究課題に取り組んだ。(1) 流体近似法を用いた大規模情報指向ネットワークのモデル化、(2) TCP 輻輳制御アルゴリズムに基づく情報指向ネットワーク向けトランスポートプロトコルの設計、(3) 機械学習に基づく情報指向ネットワーク向けトランスポートプロトコルの設計
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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