MURATA LAB.
Advanced Network Architecture
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2016 年度研究業績の概要
1. IoT (Internet of Things)/M2M (Machine-to-Machine) ネットワークアーキテクチャに関する研究
1.1. センサーネットワークアーキテクチャに関する研究
1.1.1. 自己組織型ネットワーク制御の収束性・適応性・安定性向上
1.1.2. 脳ネットワークの構造に着想を得たロバスト性を有するネットワーク構成手法
1.1.3. センサーネットワークを用いた屋外環境下における音源位置推定手法
1.2. 次世代移動体通信ネットワークに関する研究
1.2.1. M2M通信収容のためのモバイルコアネットワークアーキテクチャの確立
1.2.2. 仮想化技術に基づくモバイルアクセスネットワークの消費電力削減効果(沖電気との共同研究)
1.2.3. 第5世代移動通信システムの移動管理制御の安定性向上策(NECシステムプラットフォーム研究所との共同研究)
1.3. IoTネットワークにおける相互依存関係に関する研究
1.3.1. 電力供給ネットワークと情報ネットワークの相互依存関係
2. 次世代サービスネットワークアーキテクチャに関する研究
2.1. SDI仮想化基盤制御手法に関する研究
2.1.1. ポテンシャル場を用いた実世界表現に基づいたSDI仮想化基盤制御手法(富士通研究所との共同研究)
2.1.2. 生物の進化適応性にもとづくSDI構成手法(脳情報融合研究センター (CiNet) との共同研究)
2.2. ネットワーク仮想化技術を用いたサービス構成技術に関する研究
2.2.1. 生化学反応式を用いた空間協調モデルに基づくサービス空間構築手法
2.3. ユーザQoE (Quality of Experience) の向上に関する研究
2.3.1. Web性能向上のためのWebパフォーマンス計測手法の確立(NTT ネットワーク基盤技術研究所との共同研究)
2.3.2. エッジコンピューティングによるWeb性能の向上(NTT ネットワーク基盤技術研究所との共同研究)
2.3.3. ネットワーク仮想化技術を利用したサービス機能の再配置によるユーザ性能の向上手法
2.3.4. 曖昧な情報に対する脳の情報処理機構を応用した ユーザQoE 推定手法(NECシステムプラットフォーム研究所との共同研究)
3. サイバーセキュリティの高度化に関する研究
3.1. ドライブバイダウンロード攻撃検知手法に関する研究
3.1.1. ニューラルネットワークを用いたドライブバイダウンロード攻撃検知手法(NTTセキュアプラットフォーム研究所との共同研究)
4. 情報指向ネットワーク (ICN) アーキテクチャに関する研究
4.1. 情報指向ルータにおけるハードウェアアーキテクチャに関する研究
4.1.1. 情報指向ルータにおけるパケットヘッダ検索処理のハードウェア高速化
4.2. コンテンツキャッシュに関する研究
4.2.1. 効率的なユーザ生成コンテンツの配置および制御法
4.3. 情報指向ネットワーク技術を活用した自律移動可能なルータに関する研究
4.3.1. 情報指向ネットワーク技術を活用した自律移動可能なルータを用いた情報取得
5. 次世代データセンターネットワークアーキテクチャに関する研究
5.1. クラウドシステムの高性能化に関する研究
5.1.1. ハイブリッドクラウドシステムの性能評価
5.1.2. 耐故障性を有する分散型クラウドストレージの配置方法
5.2. 光電子融合型パケットルータを用いたデータセンターネットワークに関する研究
5.2.1. 光電子融合型パケットルータを用いたデータセンターネットワークの構成法
5.2.2. 大規模な仮想データセンターネットワークの構成手法
5.2.3. 光電子融合型パケットルータを用いた仮想ネットワーク機能配置手法
6. 次世代フォトニックネットワークアーキテクチャに関する研究
6.1. 光パスネットワークに関する研究
6.1.1. ゆらぎ制御に基づく論理トポロジー制御手法
6.1.2. 生物の進化適応性にもとづくVNT制御手法
6.2. エラスティック光ネットワーク構成手法に関する研究
6.2.1. ベイズ推定に基づくエラスティック光ネットワーク構成手法(NECブレインインスパイアードコンピューティング協働研究所における研究成果)
7. 次世代トラヒックエンジニアリングに関する研究
7.1. 予測型ネットワーク制御技術に関する研究
7.1.1. 脳の情報処理機構に基づく予測型ネットワーク制御技術の確立(NTT ネットワーク基盤技術研究所との共同研究)
7.1.2. ソーシャルメディアデータを用いたトラヒック変動予兆の検出手法
7.1.3. モデル予測制御を用いた仮想ネットワーク機能の動的配置手法
7.2. ネットワーク省電力化のためのトラヒックエンジニアリングに関する研究
7.2.1. パレート最適制御にもとづくネットワーク省電力化手法
8. 脳や生体の環境適応性・進化適応性に着想を得た情報ネットワークアーキテクチャに関する研究
8.1. 自己組織化制御技術の確立に関する研究
8.1.1. 自己組織型ネットワーク制御の収束性・適応性・安定性向上【1.1.1節再掲】
8.1.2. センサーネットワークを用いた屋外環境下における音源位置推定手法【1.1.3節再掲】
8.1.3. 第5世代移動通信システムの移動管理制御の安定性向上策(NECシステムプラットフォーム研究所との共同研究)【1.2.3節再掲】
8.1.4. 生化学反応式を用いた空間協調モデルに基づくサービス空間構築手法【2.2.1節再掲】
8.1.5. ゆらぎ制御に基づく論理トポロジー制御手法【6.1.1節再掲】
8.2. 生物の進化適応性に基づく情報ネットワークアーキテクチャに関する研究
8.2.1. ネットワークの進化適応性を確立するためのネットワーク構造分析に関する研究
8.2.2. 生物の進化適応性にもとづくSDI構成手法(脳情報融合研究センター (CiNet) との共同研究)【2.1.2節再掲】
8.2.3. 生物の進化適応性にもとづくVNT制御手法【6.1.2節再掲】
8.3. 脳機能ネットワークの構造分析と情報ネットワーク設計・制御手法への応用に関する研究
8.3.1. 脳ネットワークの構造に着想を得たロバスト性を有するネットワーク構成手法【1.1.2節再掲】
8.4. 脳の情報処理機能の情報ネットワーク制御技術への応用に関する研究
8.4.1. 曖昧な情報に対する脳の情報処理機構を応用した ユーザQoE 推定手法(NECシステムプラットフォーム研究所との共同研究)【2.3.4節再掲】
8.4.2. ベイズ推定に基づくエラスティック光ネットワーク構成手法(NECブレインインスパイアードコンピューティング協働研究所における研究成果)【6.2.1節再掲】
8.4.3. 脳の情報処理機構に基づく予測型ネットワーク制御技術の確立(NTT ネットワーク基盤技術研究所との共同研究)【7.1.1節再掲】
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