| 研究課題/領域番号 |
17K00135
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報ネットワーク
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
内田 真人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20419617)
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| 研究分担者 |
鶴 正人 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (40231443)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | ネットワークトモグラフィ |
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| 研究成果の概要 |
トラヒック行列推定においては、対地間フロー流量を直接観測できないという制約により、その推定精度も直接評価できないという問題がある。すなわち、トラヒック行列推定の精度を非観測空間（対地間フロー流量が物理的に取り得る状態の集合）上において直接評価することは原理的に不可能である。この問題を解決するために、本研究では、トラヒック行列推定の精度を、非観測空間上ではなく観測空間（集約フロー流量が物理的に取り得る状態の集合）上において間接評価する手法を提案した。また、実トポロジー上に定義されたトラヒック行列推定が、疑似トポロジー上に定義されたトラヒック行列推定に等価に変換できることに着目した手法も提案した。
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| 自由記述の分野 |
機械学習、情報ネットワーク
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報化社会の進展により、人々の社会・経済活動の基盤としての通信インフラの重要性が高まっている。これに伴い、通信障害や通信品質の低下が与える影響も高まっている。こうした事象を未然に防止し、迅速に復旧させるためには、ネットワークの内部状態を把握することが必要である。しかし、通信インフラの複雑化・大規模化により、ネットワークの内部状態を直接把握することは容易ではない。本研究では、確率モデルの探索・生成・統合というコンセプトに基づき、観測可能な情報からネットワークの内部状態を間接的に推定する手法を提案したものであり、学術的・社会的意義が大きい。
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