研究課題/領域番号 |
23H03387
|
研究種目 |
基盤研究(B)
|
配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
|
研究機関 | 東京都市大学 |
研究代表者 |
塩本 公平 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (00535750)
|
研究分担者 |
神野 健哉 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (50286762)
大歳 達也 大阪大学, 大学院経済学研究科, 助教 (60804458)
|
研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
配分額 *注記 |
18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2023年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
|
キーワード | トピックモデル / 時空間深層学習 / トラフィック予測 / 情報ネットワーク |
研究開始時の研究の概要 |
B5G/6Gではフィジカル空間とサイバー空間を統合するサイバーフィジカルシステム(CPS)の実現により産業の発展・創造や都市・交通問題などの社会課題の解決を目指している.CPSで要求される品質を提供するためには通信トラフィック需要を予測し,通信網を適切に運用する必要がある.人流や交通流などの移動体を含めさまざまなモノが通信を行うB5G/6Gでは,通信トラフィック需要は時空間で複雑に変化するため,従来の予測技術では対応が困難である.そこで,本研究課題では,人口の時空間変動をモデル化し,人口と通信トラフィックの関係をモデル化して予測する方法に取り組む.
|