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】
ネットワークの大規模化、複雑化に伴い顕在化した問題を解決するため、生物の仕組みに着想を得た自己組織化の原理が注目を集めている。しかし、自己組織化の原理を応用した自己組織型システムは、システム全体の最適性が保証されない、機能創発に長い時間を要するという問題を有しており、ひいては環境変動への適応速度の遅さにつながっている。自己組織型システム本来の局所性を維持しつつ、変化し続けるネットワーク環境へと適応していくために、我々は管理型自己組織化制御に着目している。管理型自己組織化制御は、システムの外部に管理ノードを導入し、システム外部から観測および制御入力を与えることにより所望の状態へとシステムを誘導する制御技術である。本研究では、集中型の管理により実現する最適フィードバックメカニズムを、自己組織的な経路制御手法であるポテンシャルルーティングに組み込むことで、図に示すように、自己組織型制御の収束性を向上する手法を提案した。さらに、管理ノードによる情報収集コスト、計算コストを抑制するために、管理ノードの分散化も実現した。管理ノードの分散化に関しては、生物の集団的行動（collective dynamics）の知見に基づくモデルの一つであるeffective leadership modelモデルを応用することで、全体システムに対する適切な個数や配置箇所を示した。他にもflexible leaderモデルを応用することで、個々のノードが持つ情報の正確さと、個々のノードが近隣のノードの情報をどの程度信頼するのか、という相互作用のモデルを構築し、ネットワークシステム全体の意思決定の正確さや速度がどの程度制御可能であるのかを定量的に示した。
[関連発表論文]
- Naomi Kuze, Daichi Kominami, Kenji Kashima, Tomoaki Hashimoto, and Masayuki Murata, “Self-organizing control mechanism based on collective decision-making for information uncertainty,” to appear in ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems, 2018.
- Naomi Kuze, Daichi Kominami, Kenji Kashima, Tomoaki Hashimoto, and Masayuki Murata, “Hierarchical optimal control method for controlling large-scale self-organizing networks,” ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems, vol. 12, pp. 22:1–22:23, January 2018.
- Saeko Shigaki, Naomi Kuze, Daichi Kominami, Kenji Kashima, and Masayuki Murata, “Self-organizing wireless sensor networks based on biological collective decision making for treating information uncertainty,” in Proceedings of The 13th IEEE International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob 2017), pp. 167–174, (Rome), October 9-11, 2017.
- 志垣沙衣子, 久世尚美, 小南大智, 加嶋健司, 村田正幸, “生物の集団的行動選択に着想を得た不確実な情報に基づく制御手法についての一検討,”電子情報通信学会情報ネットワーク研究会（発表予定）, March 2018.
- 久世尚美, 小南大智, 加嶋健司, 橋本智昭, 村田正幸, “集団的な行動選択の仕組みに着想を得た不確実な情報に基づくチャネル選択手法の提案と評価,” 電子情報通信学会情報ネットワーク研究会（発表予定）, March 2018.
8.1.2. ニホンアマガエルの合唱行動のモデル化と通信ネットワークへの応用【1.1.3.節再掲】
様々な生物の振る舞いを解析することで得られた数理モデルを情報通信分野に用いることで、環境適応力を有する通信制御手法へとつながることが期待されている。生物の振る舞いを知るためには生物の生態調査が必須であるが、中にはその発見が非常に困難な種もいる。本研究はニホンアマガエルの合唱行動に着目しており、①発生個体の位置推定、②発生情報を元にした合唱モデルの構築、③センサーネットワークへの応用、の三点を行っている。位置推定については、カエルの鳴き声を用いることで位置の推定を行う。音声信号到来方向（DOA）を用いた位置推定システムの実装を行い、その性能を評価した。周囲に障害物のない環境において、単一音源の位置推定実験を行い、5m×15 mの領域内では平均誤差が90 cm 以下で位置の推定が可能であることを示した。また、カエルの合唱モデルに関して、従来短い周期では逆相同期を行うことが知られていたが、より長い周期に着目すると、群れ全体が合唱する状態と、鳴かずにいる状態が交互に現れる。この長期的ダイナミクスのモデルを構築し、センサーネットワークへの応用可能性を示した。
[関連発表論文]
- Ikkyu Aihara, Daichi Kominami, Yasuharu Hirano, and Masayuki Murata, “Mathematical modeling and its application of frog choruses as an autonomous distributed system for realizing alternating and collective features in multiple time scales,” submitted for publication, March 2018.
- Daichi Kominami, Yasuharu Hirano, Ikkyu Aihara, and Masayuki Murata, “Outdoor multiple sound-source localization using a wireless microphone-array network,” submitted for publication, December 2017.
- 細川侑嗣, 小南大智, 合原一究, 村田正幸, “無線ネットワークにより相互接続したマイクロホンアレイを用いた音源位置推定手法の実装,” 電子情報通信学会技術研究報告(ASN2017-87), vol. 117, pp. 23–28, January 2018.
- 小南大智, 合原一究, 村田正幸, “LPWA ネットワークにおける基地局負荷の分散を考慮した自律分散型送信スケジュール手法,” 電子情報通信学会技術研究報告(IN2017-67), vol. 117, pp. 127–132, December 2017.
- 小南大智, 平野康晴, 合原一究, 村田正幸, “ニホンアマガエルの合唱情報収集のための位置推定システム,” 情報処理学会研究報告音楽情報科学研究会(MUS), vol. 2017-MUS-115, pp. 1–6, June 2017.
- 細川侑嗣, “マイクロホンアレイの無線ネットワーク化による野外環境下での音源位置推定システムの実装と評価,”大阪大学基礎工学部情報科学科特別研究報告, February 2018.
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に関する研究（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】
第5世代移動通信システムの実現に向けて様々な研究がなされている。本研究では、我々がこれまでに取り組んできた、自律分散型の移動管理エンティティ（MME）機構に残っていた問題点を解決した。局所的な情報に基づく自律分散型の機構には、システム全体の思惑から外れた行動をとるエンティティが存在する可能性があり、局所解付近での摂動と行った、解の不安定さにつながっていた。自律分散的に存在するシステムに対して、その全体像を把握することはしなくとも、システムから定期的にサンプリングした少数の情報に基づき、システムへの適切な制御入力を与えることで、この不安定さを解決する管理型自己組織機構を提案し、その有効性を示した。
[関連発表論文]
- Takanori Iwai, Daichi Kominami, Masayuki Murata, Ryogo Kubo, and Kozo Satoda, “Mobile network architectures and context-aware network control technology in the IoT era,” submitted for publication, February 2018.
- Daichi Kominami, Takanori Iwai, Hideyuki Shimonishi, and Masayuki Murata, “A control method for autonomous mobility management systems toward 5G mobile networks,” to be presented at IEEE International Conference on Communications, Workshop (ICC2017-WS03), May 2017.
8.1.4. 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（一部、富士通研究所との共同研究）【2.1.1.節再掲】
SDI (Software Defined Infrastructure) 環境では、物理的リソースであるコンピューティングリソースとネットワークリソースをスライス化して仮想ネットワークを構築し、その仮想ネットワークをユーザに提供する。SDI環境を実現する技術として、近年 SDN (Software-Defined Networks) と NFV (Network Function Virtualization) 技術が着目されている。市場導入に向けては、技術標準化が必須であり、現在も進められているところである。しかし、SDI環境の実現に向けたもう1つの課題は、ユーザの需要に応じて仮想ネットワークと物理的なリソースの割り当てを制御することである。特に最近は、センサーデバイスの小型化や低価格化とモバイルデバイスの普及にともない、現実世界の状況をセンシングして分析処理し新たなサービスを提供する実世界センシングが注目されており、ユーザの需要に応じて高速かつ柔軟にネットワークリソースを制御することが望まれる。
本研究では、SDI環境において、局所的なコンピューティングリソース量と、サービス提供にともなって必要となるネットワークリソース量を短周期で制御可能な動的リソース制御方式を提案している。動的リソース制御方式は、現実世界のセンサ情報量と現実世界の情報に対するユーザーアクセス量をポテンシャル場として表現し、ポテンシャルの値に応じたリソース量を配備するものである。計算機を用いた数値結果により、ユーザの移動に対応してポテンシャル場が形成されること、および、リソース制約を反映したポテンシャル場が形成されることを確認した。
[関連発表論文]
- Koudai Kanda, Shin’ichi Arakawa, Satoshi Imai, Toru Katagiri, Motoyoshi Sekiya, and Masayuki Murata , “Dynamic resource control method based on real world representation with potential field,” in Proceedings of IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2018), pp. 374–379, (Las Vegas), January 12-15, 2018.
- Onur Alparslan, Onur Gunes, Y. Sinan Hanay, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Improving resiliency against DDoS attacks by SDN and multipath orchestration of VNF services,” in Proceedings of IEEE International Symposium on Local and Metropolitan Area Networks (LANMAN 2017), (Osaka), June 25-27, 2017.
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
進化適応性を有する情報ネットワークの構築に向け、生物システムなどの自己組織的に動作するシステムにおいて外的要因の急激な変化に対して安定的に機能提供可能であることを説明するBow-Tie構造、Core-Periphery構造に着目した研究を進めている。Bow-Tie構造、Core-Periphery構造では、システム全体を、安定的かつ効率的に動作するCoreと外的要因の変化に応じて動作形態を変えるPeripheryの二つの要素で捉える。 本研究では、まず、自律分散的に構築されると言われるインターネットのASレベルトポロジーを対象とし、Core-Peripheryの観点からインターネットの情報流通の形態の理解を試みている。具体的には、既存のグラフ分解手法を用いてインターネットのコアを抽出し、その経年変化の様相を明らかにした。その結果、ASレベルトポロジーは、密に接続し合う部分グラフを一つ有しており、その部分グラフに属するASは、Tier-1、Tier-2が多数である一方、HyperGiantなどのASも多く含まれていることがわかった。また、CoreとPeripheryに属するリンク数にもとづいて、ASレベルトポロジーにおける情報流通の中核となるコア構造を抽出し、その変遷を分析した。その結果、2006年時点は全体の8％程度である2000個のASがコアを形成していたが、HyperGiantの登場以降はコアを形成するAS数が年々増加することがわかった。
次に、Linuxカーネルにおけるネットワーク機能の実装に着目し、共通して利用される関数群（Core機能）を抽出し、グラフ理論の観点からCore以外の関数からCoreの関数がどのように使用するかを分析した。本分析では、Linuxカーネルのソースコードのうち、ディレクトリ“net”配下の関数をネットワーク機能の関数としている。分析の結果、ディレクトリ “net/core” はすべてのプロトコルコンポーネントによって使用され、名前が示す通り、中核的な役割を果たすことがわかった。さらに、Linuxカーネルの複数バージョンに上記の分析を適用することで、Linuxカーネル開発のCore機能の変遷を機能の依存性やサイズの観点から分析し、コア機能の抽出と配置の要件を整理した。“net/core”は、新しいプロトコルコンポーネントがカーネルに追加されたときに常に利用されることが明らかとなった。また、“net/core”のうち約15%の関数が、新しいプロトコルコンポーネントからの呼び出し先の関数となっており、これらの関数は開発が進行しても増加しないことが明らかとなった。
さらに、Core/PeripheryにもとづくNFV のネットワーク機能（VNF）配置について、効率性ならびに安定性の観点からの有効性評価に取り組み、コアペリフェリモデルの適用にもとづく VNF の分類と、その分類により得られる効率性と安定性を定量的に明らかにした。ただし、NFV はまだ標準化を策定する段階であり、実測にもとづくサービスチェイン要求パターンを用いた定量的評価を行うことはできない。そこで、まず経年的変化の実測データが有る AS (Autonomous System) ネットワークを対象とし、コアペリフェリモデルの適用によるコアサイズとコアの安定性を評価する。次に、生成モデルにもとづくサービスチェイン要求に対してコアペリフェリモデルにより VNF を分類し、コアの効率性および安定性の知見が有効であることを確認しつつ、定量的な評価を行う。評価の結果、コアサイズを 128 とした場合、約 24% のサービスチェイン要求が処理可能であることがわかった。また、要求される VNF の偏在性が高い場合はコアの効率性と安定性が高まるため配置する VNF 数を 128 から 32 に減らしても多くのリクエストを継続的に処理できることがわかった。また、要求される VNF の偏在性が低い場合はコアの効率性と安定性が低下し、配置変更の頻度を高めることによる対応が必要であることが明らかとなった。
[関連発表論文]
- Shin’ichi Arakawa, Hirotaka Miyakawa, Tetsuya Takine, and Masayuki Murata, “Evolution of functional core in network-related function calls during Linux kernel development,” in Proceedings of IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2018), (Las Vegas), January 12-15, 2018.
- 津久井佑樹, “コアペリフェリ構造の導入による仮想化ネットワーク機能の効率性および安定性の向上に関する研究,” 大阪大学基礎工学部情報科学科特別研究報告, February 2018.
- Takuya Saitoh, “A Study on degeneracy and redundancy measures for service function placements in edge computing environments,” Master’s thesis, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, February 2018.
8.2.2. 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【1.3.2.節再掲】
近年、IoT (Internet of Things)の進展を背景に数多くの新しいアプリケーションやサービスが登場し情報ネットワークは急激に変化している。新しいアプリケーションやサービスの例として、カメラやセンサなどを搭載したエンド端末において取得された情報を、別拠点のデータセンターで処理し、結果をエンド端末へ提示するサービスが考えられている。しかし、エンド端末とデータセンターが地理的に離れることや、大量のデータがデータセンターに集中することで、遅延が増大する。このような問題に対応すべく、ネットワークそのものに柔軟性を持たせる一つの方法としてネットワーク機能仮想化 (NFV: Network Functions Virtualization)が期待されている。さらには、ネットワーク機能だけではなくアプリケーション機能を仮想化してモバイルエッジに配置し、地理的な遅延の解消および負荷の分散によるアプリケーションやサービスに対する応答性向上を期待するエッジコンピューティング (EC: Edge Computing)の導入が進められている。エッジコンピューティングによって応答性向上が期待される一方で、仮想化環境でのソフトウェア動作による処理速度の低下が懸念される。そこで、本報告では、実機を用いたモバイルエッジコンピューティング環境を構築し、アプリケーションやサービスを柔軟に提供した際に生じるユーザの通信品質に与える効果を明らかにした。実機実験の結果、ネットワーク仮想化によるソフトウェア動作から生じる処理速度低下は、地理的な要因によって生じる遅延に比べ十分小さく、サービス機能を遠隔地からユーザに近い拠点に再配置することにより、通信遅延時間が最大でおよそ3割低減され、ユーザの通信品質が改善されることが明らかとなった。
また、最近では、仮想現実 (VR: Virtual Reality) 技術や 複合現実 (MR: Mixed Reality) 技術が発展し、これらの技術を用いて臨場感のある体験を提供するネットワークサービスが展開されつつある。しかし、仮想現実技術や複合現実技術を用いたネットワークサービスでは、ユーザが一方的に音声や映像などの体験を享受するサービスと比べて、ネットワークの遅延やパケットロスの増大に対するユーザ体感品質の変化が大きくなる可能性がある。そこで、仮想現実技術／複合現実技術とエッジコンピューティングを組み合わせたアプリケーションとして、局所的に取得される実世界の情報を局所的に統合・処理を行いつつ遠隔地のロボットへ情報伝達を行い、ユーザに対して新たな臨場体験を提供するアプリケーションを考案し、エッジコンピューティングの導入によるユーザの体感品質の向上性を検証した。検証の結果、遅延が720 [ms]から920 [ms]の間でユーザの体感品質が急激に悪化するため、クラウドコンピューティング環境で約1秒の遅延が発生するサービス環境では、エッジコンピューティングの導入によりユーザの体感品質が向上する見込みがあることが明らかとなった。
[関連発表論文]
- 金田純一, 荒川伸一, 村田正幸, “エッジコンピューティング環境におけるサービス機能の配置がユーザの通信品質に与える効果の評価,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 117, pp. 61–66, September 2017.
- Junichi Kaneda, Shin'ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Effects of Service Function Relocation on Application-level Delay in Edge Computing,” submitted for publication, December 2017.
- 高木詩織, “エッジコンピューティングを用いた複合現実型サービスにおけるユーザの体感品質の向上性に関する評価,” 大阪大学基礎工学部情報科学科特別研究報告, February 2018.
8.2.3. 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】
通信ネットワークへの接続者数の増加に伴い、通信サービスが多様かつ動的なものとなっている。この状況に対処する方策として、ネットワーク機能の構成を動的に変更可能にする仮想化技術である Network Function Virtualization（NFV）技術が広く注目を集めている。ユーザの動的な処理要求変更に対応するためには、VNFをどのように配置するのかを、時々刻々と変化するネットワークに適応できるように、動的に解く必要がある。このような動的VNF配置問題においては、配置状態を各要求に対して適したものとすることに加え、処理要求変化後のVM再構成操作などの、動的配置に必要なコストを抑制する必要がある。本研究では生物進化の知見を利用することでこの問題を解決した。生物は、環境変動の中で進化する中で、各目標へ遺伝的に適応し、最終的に少しの構造変更で目標変動に適応できる構造を獲得する。本研究では環境変動に対する生物の進化適応の概念を導入した遺伝的アルゴリズムであるMVG を動的VNF 配置問題に応用した Evolvable VNF Placement（EvoVNFP）を提案した。提案手法では、既存の進化的アルゴリズムと比較して、短い計算時間によって解を得ることが可能であり、動的な要求変動にも追随して制御を行うことが可能であることを示した。
[関連発表論文]
- Mari Otokura, Kenji Leibnitz, Yuki Koizumi, Daichi Kominami, Tetsuya Shimokawa, and Masayuki Murata, “Evolvable virtual network function placement method: Mechanism and performance evaluation,” submitted for publication, January 2018.
8.2.4. 生物の進化適応性にもとづくVNT制御手法【6.1.2節再掲】
生物システムは、環境変動に対して安定して機能する頑強性と環境が大きく変動した際に自身の状態を大きく変える可塑性を備えていることが知られている。本研究では、頑強性や可塑性を備えた生物システムの進化適応を参考に、適応性や拡張性の高い情報ネットワークの構築手法を検討している。下記論文では、フォトニックインターネットを対象として、トラヒック需要増大に伴う物理設備量の増強を環境変動の1つとして捉え、様々な環境変動に対する進化適応性を備えた物理ネットワークを構築するためのネットワーク設備増強手法を提案している。提案手法では、頑強性と可塑性を備えた生物の進化を説明する数理モデルを導入し、ポート数増強の指針を得る。可塑性を備えた物理トポロジーを構築することで、設定できるVNT の多様性が増し、アトラクター選択にもとづくVNT 制御による将来の環境変動に対する適応性が更に向上すると期待される。提案するポート追加位置決定手法では、ポート追加の候補となる1つのノードに暫定的にポートを追加して得られる物理ネットワーク上で、生物の進化モデルを応用したダイナミクスに従いVNT 制御を行い、システムの適応性を試算する。これをポート追加の候補となるノードそれぞれに対して行うことで、もっとも進化適応性が高まるポート追加位置1 箇所を決定する。その過程を繰り返すADD アルゴリズムによって、ポートを追加する。計算機シミュレーションによる評価では、ヒューリスティックなVNT 設計手法であるI-MLTDA を用いて現在のトラヒック需要に最適な位置にポート追加を行う手法と比較した。12 ノード規模のネットワークを対象に計算機シミュレーションを行った結果、提案手法は比較手法と比べて適応可能な通信量が約8%増加することが明らかとなった。
[関連発表論文]
- Koki Inoue, Shin'ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “A biological approach to physical topology design for plasticity in optical networks,” Optical Switching and Networking, vol. 25, pp. 124-132, July 2017.
- 井上昴輝, 荒川伸一, 村田正幸, “SDI における仮想網制御の進化適応性を高める計算資源増強手法,” 電子情報通信学会技術研究報告(NS2017-160), vol. 117, pp. 93-98, Jan. 2018.
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. フラクタル特性を有するネットワーク構成法に関する研究
近年、インターネットを通して提供されるサービスの種類は日に日に増加しており、特にIoTサービスが急速に発展している。それに伴い、数多くの機器がインターネットに接続するようになってきている。そこで、IoTサービスを代表とするネットワークサービスを柔軟に収容するための技術として、ネットワーク仮想化技術が注目されている。十分な通信品質および可用性を確保してIoTサービスを提供するためには、高い通信効率やネットワーク故障に対する頑健性を備えた仮想ネットワークを設計することが重要である。しかし、IoT環境では莫大な数の機器がネットワークを構成するため、それら全ての接続関係を考慮しながらネットワークを構成することは困難である。そこで、高い通信効率および高い頑健性を備えた大規模仮想ネットワークの設計指針を得るため、我々の研究グループではフラクタル性に着目してきた。我々の研究グループは既にフラクタル性を有する仮想ネットワークの構築モデルを提案し、フラクタルネットワークはノード故障に対する頑健性を有していることを確認している。しかし、既存の構築モデルでは、ノード間の物理距離を考慮しておらず、実サービスを収容するネットワークの通信効率を低くしている可能性がある。以下の論文では、様々なネットワーク規模において物理距離を考慮することによって、高い通信効率および高い頑健性を備えたフラクタル仮想ネットワークの設計指針を検討する。通信効率と頑健性の評価の結果、フラクタル仮想ネットワークは従来と比べて通信効率が30%以上改善されることを確認した。
[関連発表論文]
- Koki Sakamoto, “Fractal virtual network method for achieving efficiency and robustness,” Master’s thesis, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, February 2018.
- 坂本昂輝, 荒川伸一, 村田正幸, “フラクタル性を有する仮想ネットワークトポロジー構成法,” 電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス研究会（発表予定）, March 2018.
8.3.2. 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【1.1.2節再掲】
将来における無線センサーネットワークは、単に情報を収集するだけではなく、Internet of Thingsに統合された情報基盤としてその重要性を増していくと考えられている。多様な通信要求に適切に応じるために、ネットワークの構造自体をどのように設計するべきかという観点から遅延時間や通信帯域、耐故障性といったネットワーク性能を向上することも重要な課題となる。そこで我々は、人間の脳ネットワークの構造に着目した。脳ネットワークは高い通信効率とロバスト性を有することが期待され、その特徴を有するネットワークトポロジーを構築する手法を提案する事により、これらの課題の解決を目指す。このようなトポロジー構築方法の応用先として、センサーネットワークにおいて有効となるトポロジー特性評価および仮想ネットワーク構築に取り組んだ。注目すべき点として、脳ネットワークが有する階層的なモジュール構造とスモールワールド性、特徴的な次数相関があり、これらの構造的特徴を導入したトポロジー構築方法の有効性をシミュレーション評価およびパーコレーション解析により示した。また、脳ネットワークの接続構造を生成するモデル、脳ネットワーク内のモジュール間の依存モデルを応用することで、高い通信効率、低い接続コスト、ロバストな接続構造を生成するモデルを提案した。
[関連発表論文]
- Masaya Murakami, Daichi Kominami, Kenji Leibnitz, and Masayuki Murata, “Drawing inspiration from human brain networks: Construction of interconnected virtual networks,” submitted for publication, January 2018.
- Shinya Toyonaga, Daichi Kominami, and Masayuki Murata, “Percolation analysis for constructing a robust modular topology based on a binary-dynamics model,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 13, issue 4, April 4, 2017.
- Masaya Murakami, Shu Ishikura, Daichi Kominami, Tetsuya Shimokawa, and Masayuki Murata, “Robustness and efficiency in interconnected networks with changing the network assortativity,” Applied Network Science, vol. 2, no. 6, March 11, 2017.
- Masaya Murakami, Kenji Leibnitz, Daichi Kominami, and Masayuki Murata, “Designing interconnected networks for improving robustness and efficiency,” in Proceedings of IEEE International Symposium on Local and Metropolitan Area Networks (LANMAN), pp. 1–6, June 2017.
- Masaya Murakami, Kenji Leibnitz, Daichi Kominami, and Masayuki Murata, “Reliable architecture for network of networks with inspiration from brain networks,” 電子情報通信学会情報ネットワーク研究会（発表予定）, March 2018.
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）【2.4.2節再掲】
あらゆる情報に通信ネットワークを介して享受できる時代が近づく中、ユーザやサービス提供者の求める様々な品質要求に対して、柔軟に対応できるネットワークの実現が望まれている。しかしながら、ネットワークの大規模化やアプリケーションの多様化によって、従来のようにネットワークから必要な情報を収集し、最適化を図る方法では対応が困難な状況が増加している。時々刻々と変化するネットワークの情報を取得し、その情報に基づいて最適な制御を決定して、ネットワークに与えるまでに、ネットワークの状況が変動している可能性が増すためである。そこで、ネットワークから観測した情報が、時空間的に不十分なものであったとしても、うまく対応できる制御手法が必要となる。本研究では不確かな観測情報に基づく脳内の情報認知を模したベイジアンアトラクターモデル、少ない情報を元に人の脳が適切な意思決定を行うスモールサンプルモデルを、動画像ストリーミングのレート制御手法に応用することでユーザQoE の向上やLPWAネットワークにおけるスループットの向上が可能であることを示した。
[関連発表論文]
- Masayoshi Iwamoto, Tatsuya Otoshi, Daichi Kominami, and Masayuki Murata, “Flexible user model for human’s cognitive judgment in video streaming applications,” in Proceedings of The 6th Korea-Japan Joint Workshop on Complex Communication Sciences (KJCCS), (Jozankei, Japan), January 8-10, 2018.
- 小南大智, 鈴木一哉, 長谷川洋平, 下西英之, 村田正幸, “脳の認知モデルを用いたLPWA ネットワークにおける無線チャネル割当手法,” 電子情報通信学会ネットワークシステム研究会（発表予定）, April 2018.
心理的効果を含めたユーザ行動のモデル化に関する研究【2.4.3.節再掲】
ネットワーク仮想化などユーザの需要に合わせて柔軟な制御が可能となり始めた今日では、ユーザが体感するサービス品質(QoE; Quality of Experience)を考慮した制御が望まれている。このようなユーザ QoEのモデル化に関する研究は、従来進められてきたものの、ユーザの心理的効果によってQoEに影響を及ぼすため、従来のモデルではモデル化が困難な状況が生じる。一方で、人の認知状態及び意思決定を表現するモデルとして、近年、量子意思決定が注目され始めており、これは、従来の認知モデルでは表現が困難な、人の心理的効果も含めたモデルとなっている。本研究では、量子意思決定に基づいて動画視聴時のユーザの画質選択行動のモデル化を行い、ユーザの画質嗜好を含めたモデルを提案した。
[関連発表論文]
- 大歳達也, 村田正幸, “量子意思決定によるユーザの動画ストリーミング視聴時の画質選択のモデル化,” 電子情報通信学会技術研究報告, March 2018.
8.4.3. ベイズ推定にもとづく仮想ネットワーク再構成手法に関する研究【6.1.1.節再掲】
エラスティック光ネットワークは、従来のWDMネットワークと比較して、光パスに割り当てる帯域幅（光スペクトル資源）の粒度が小さく、資源の利用効率が高い利点がある。この利点を活かしつつ、今後も増大・変動することが予想されるIPトラヒックをエラスティック光ネットワークに収容するためには、仮想網制御アプローチが必須である。しかし、どのような仮想網を構築すべきかを含めた仮想網制御手法の検討は十分になされてきていない。そこで本研究では、エラスティック光ネットワークにおける仮想網制御手法を提案している。提案手法では、生物が未知の環境変化に適応する振る舞いをモデル化した、アトラクター選択モデルを応用し、現在のトラヒックの収容効率と使用資源数の削減を両立する仮想網を構築する。また、取得した各光パスのリンク利用率をもとに、各光パスの帯域幅の調整を行う。計算機シミュレーションによる評価により、提案手法は、使用資源数を抑えつつ、現在のトラヒックを収容できる仮想網を構築できることを示した。アトラクター選択モデルにもとづく仮想ネットワーク再構成手法は、対地間トラヒックマトリクスの情報を用いることなく良好な性能を得る仮想ネットワークに再構成する。しかし、アトラクター選択モデルにもとづく手法には、ノイズ的振る舞いが含まれるため、仮想ネットワークを過度に再構成し、その結果、仮想ネットワークの利用者が享受する通信品質が不安定となる恐れがある。
この課題を解決するため、ベイズ推定にもとづく仮想ネットワーク再構成フレームワークの研究に取り組んでいる。イズ推定にもとづく仮想ネットワーク再構成フレームワークの基本的なアイディアは、特定のトラヒック状況に対して良好な性能を示す仮想ネットワークを複数記憶しておき、ベイズ推定もとづいて現在のトラヒック状況を同定し、同定したトラヒック状況に適した仮想ネットワークを設定することである。トラヒック状況を表す情報として、対地間トラヒックマトリクスよりも容易に取得可能なエッジルーターにおけるトラヒック流出入量を用いている。また、同定したトラヒック状況に適した仮想ネットワークが現在のトラヒック状況に適さない場合に備え、ノイズを用いた仮想ネットワーク再構成手法を提案フレームワークに組み入れている。計算機シミュレーションを用いた評価の結果、提案手法は対地間トラヒックマトリクスよりも容易に取得可能なエッジルーターにおけるトラヒック流出入量を用いてトラヒック状況を同定可能であり、現在のトラヒック状況に適した仮想ネットワークを構成するまでの再構成の回数を削減可能であることがわかった。
[関連発表論文]
- Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Bayesian-based virtual network reconfiguration for dynamic optical networks,” to appear in IEEE/OSA Journal of Optical Communications and Networking.
- 大場斗士彦, 荒川伸一, 村田正幸, "光通信網におけるベイズ型アトラクター選択モデルに基づく仮想ネットワーク再構成手法," 電子情報通信学会フォトニックネットワーク研究会（発表予定）, March 2018.
- Toshihiko Ohba, Attractor-based Virtual Network Reconfiguration under Dynamic Traffic: Towards Cognitive Optical Networking. Ph.D thesis, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, January 2018.
8.4.4. 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】
時間変動の大きなトラヒックを収容する手法として、トラヒックの時間変動やネットワークの状態の変化に対して動的に経路や仮想ネットワークの構成、ネットワーク機能の配置を変更する手法の検討が進められている。従来、このような動的なネットワーク制御に関する研究は、現在のトラヒック状況を正確に把握できることや、将来のトラヒック状況の予測の精度が良いことを前提として進められてきた。しかしながら、将来のトラヒック状況を正確に予測することは困難であるといった問題や、大規模なネットワークを制御する際には、ネットワーク全体にわたる正確なトラヒック状況を短周期で把握することは困難であるといった問題が発生し、制御に必要な情報を正確かつ完全に把握することは難しい。
この問題に対して、本研究では、各時刻において不正確・不完全な情報しか観測できない場合であっても、将来のネットワークの状況の予測、予測に基づいたネットワーク制御を行う手法の開発に取り組んでいる。本研究では、上記の目標に対して、脳の情報処理機構に基づいた手法を検討している。脳の情報処理機構の特徴として、単に知覚情報から外部の状態を推定するのみならず、その推定状態にもとづいて目標に近づくために行動するといったフィードバックを行うことがあげられる。このとき、目標に対する行動決定はあらかじめなされている訳ではなく、行動の結果を再び観測することにより、逐次フィードバックを行う。これにより、毎回得られる観測情報は不完全であり、目標も不明確であるにも関わらず、脳は行動を制御している。
提案手法では、このような脳の情報処理機構に基づき、ネットワーク内から得られる不完全な観測結果をもとに、ネットワークの状態を把握し、将来のネットワークの状況を予測、ネットワークの制御方法を決定する。さらに、ネットワークの制御への影響を考慮して、次に観測すべきトラヒックを決める。この制御ループを繰り返すことにより、各時刻に観測可能な情報が不完全であっても、ネットワーク制御への影響が大きい箇所を集中的に観測することができ、輻輳を回避した、適切な状態へとネットワークを制御することが可能となる。本研究では、シミュレーションにより本手法の評価を行い、各時刻において、ネットワーク内の一部のトラヒック状況しか収集できない状況においても、輻輳を回避した経路を設定可能であることを示している。
[関連発表論文]
- Kodai Satake, Tatsuya Otoshi, Yuichi Ohsita, Masayuki Murata, “Traffic engineering and traffic monitoring in the case of incomplete information,” submitted for publication, February 2018.
- Kodai Satake, Tatsuya Otoshi, Yuichi Ohsita, and Masayuki Murata, “Traffic engineering cooperating with traffic monitoring for the case with incomplete information,” in Proceedings of International Telecommunication Networks and Applications Conference, November 2017.
- 佐竹幸大, 大下裕一, 村田正幸, “人の脳情報処理プロセスに着想を得た動的な予測形トラヒックエンジニアリング手法,” 電子情報通信学会情報ネットワーク研究会（発表予定）, March 2018.
- 佐竹幸大, 大下裕一, 石橋圭介, 星合擁湖, 村田正幸, “災害時のセルラーネットワークにおける不確実な観測情報に基づくトラヒックエンジニアリング,” 電子情報通信学会情報ネットワーク研究会（発表予定）, March 2018.
- Kodai Satake, Yuichi Ohsita, Masayuki Murata, “Predictive traffic engineering incorporating real-world information inspired by human brain cognition process,” Master’s thesis, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, February 2018.