| 研究課題/領域番号 |
20H04172
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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 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
渡部 康平 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (10734733)
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| 研究分担者 |
津川 翔 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40632732)
野中 尋史 愛知工業大学, 経営学部, 准教授 (70544724)
中平 勝也 沖縄工業高等専門学校, 情報通信システム工学科, 准教授 (30500566)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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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 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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| キーワード | ネットワーク / グラフ生成 / トラヒック / 通信データ / 敵対的生成ネットワーク / ニューラルネットワーク / 生成モデル / ネットワークトポロジ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ネットワークに関する実データは企業や組織内で利用されるのみで，多くの研究・開発者はそれらのデータにアクセスすることができない．
本研究課題では，Generative Adversarial Network (GAN)の技術を活用し，量的・質的な意味で限られた実データから，実データの代わりに利用可能な擬似データを無限に生成可能な生成器を開発することで，実環境の特性を保存した通信実験環境を提供するプラットフォームを構築する．
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，Generative Adversarial Network (GAN)やVariational AutoEncoder (VAE)などに代表される生成系技術を活用し， 量的・質的な意味で限られた実データから，実データの代わりに利用可能な擬似データを無限に生 成可能な生成器を開発することで，実環境の特性を保存した通信実験環境を提供するプラットフォ ームを構築する.開発する生成器は，実ネットワークの特性を多面的に再現しつつ，か つ任意の特性の調整を可能にすることで，柔軟なシミュレーション・実験を可能にする.
研究はトラヒックデータの生成とネットワークトポロジデータの生成の両面から進め，両データの生成器の開発に成功した．開発した生成器はトラヒックデータについては平均，分散，トレンドなど，ネットワークトポロジデータについては平均最短経路長，クラスタリング係数，モジュラリティ，平均次数などを任意に調整することが可能である．
研究成果は国内外の学会及び論文誌で，発表している．特にネットワークトポロジの生成技術はグラフ生成技術の文脈で，特徴量を連続的に調整可能にすることを可能にする最初の技術であり，その成果は当該分野のトップジャーナルの一つであるIEEE Transactions on Network Science and Engneering で発表してる．
当該研究課題で得られた成果から，学習データの分布外のデータ生成を実現し，想定外の事象を予測・検出する技術開発の着想を得て，新たな研究フィールドの開拓につながった．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4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 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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