業績 2020

2020 年度研究業績の概要

1. 脳や生体の環境適応性・進化適応性に着想を得たネットワーク化プラットフォームに関する研究

• 1.1. 生物の環境適応性に基づく自己組織化制御技術の確立に関する研究
  • 1.1.1. 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
• 1.2. 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
  • 1.2.1. 進化適応性を有するネットワーク仮想化システムの設計技術に関する研究
• 1.3. 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
  • 1.3.1. 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(一部、NECブレイン・インスパイヤード・コンピューティング協働研究所における成果)
  • 1.3.2. 脳の情報処理機構の拡張によるVNT制御手法 (NECブレイン・インスパイヤード・コンピューティング協働研究所における成果)
  • 1.3.3. 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）
  • 1.3.4. 曖昧な情報に対する脳の情報処理機構に基づいたネットワーク制御手法（一部、NECシステムプラットフォーム研究所との共同研究）
• 1.4. 脳の情報処理機能を考慮したQoE制御の向上に関する研究
  • 1.4.1. 動画像視聴ユーザの脳波情報を用いた機械学習によるQoE推定手法の実装と評価
  • 1.4.2. 心理的効果を含めたユーザ行動のモデル化とQoE制御手法への応用に関する研究
• 1.5. マルチモーダル統合処理による人の職住環境の向上に関する研究
  • 1.5.1. 生理学的データのマルチモーダル統合処理による精神的な負荷の推定手法に関する研究

2. 確率的表現を用いた実世界／仮想世界融合プラットフォームに関する研究

• 2.1. 確率モデルによる実世界状態表現と実世界／仮想世界インタラクションに関する研究
  • 2.1.1. 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）（1.3.3項再掲）
  • 2.1.2. 条件付確率場にもとづく時空間確率モデルによる実世界状態の推定に関する研究
  • 2.1.3. 生理学的データのマルチモーダル統合処理による精神的な負荷の推定手法に関する研究（1.5.1項再掲）
• 2.2. 三次元点群データを用いた実空間確率場表現に関する研究
  • 2.2.1. 次元点群データを用いた実空間確率場表現に基づく物体推定手法
  • 2.2.2. 実空間確率場表現を利用したネットワーク型仮想現実サービスのためのレンダリング手法

3. 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

• 3.1. ネットワーク仮想化技術を用いたサービス実現手法に関する研究
  • 3.1.1. 進化適応性を有するネットワーク仮想化システムの設計技術に関する研究（1.2.1項再掲）
  • 3.1.2. 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（1.3.1項再掲）
  • 3.1.3. 脳の情報処理機構の拡張によるVNT制御手法 (NECブレイン・インスパイヤード・コンピューティング協働研究所における成果)（1.3.2項再掲）
• 3.2. 次世代移動体通信ネットワークに関する研究
  • 3.2.1. M2M/IoT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
  • 3.2.2. 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）
  • 3.2.3. Beyond 5Gネットワークのためのユーザ指向型ネットワークアーキテクチャ
• 3.3. ネットワークサービスのエコシステム構築に関する研究
  • 3.3.1. API エコノミーに関する研究（富士通研究所との共同研究）
• 3.4. サプライチェーンのデータプライバシーに関する研究
  • 3.4.1. ブロックチェーンを利用したサプライチェーンシステムにおけるデータプライバシー保護
• 3.5. ユーザQoE (Quality of Experience) の向上に関する研究
  • 3.5.1. 動画像視聴ユーザの脳波情報を用いた機械学習によるQoE推定手法の実装と評価（1.4.1項再掲）
  • 3.5.2. 心理的効果を含めたユーザ行動のモデル化とQoE制御手法への応用に関する研究（1.4.2項再掲）

4. 次世代エッジコンピューティングに関する研究

• 4.1. マイクロデータセンターにおけるメモリ分離型アーキテクチャに関する研究
  • 4.1.1. リソース分離型マイクロデータセンターにおけるリモートメモリ活用手法
• 4.2. エッジコンピューティング技術のITSサービスへの応用
  • 4.2.1. エッジコンピューティング技術の高度化によるITSサービスに関する研究（KDDI総合研究所との共同研究）
• 4.3. 実世界センシングのためのIoT プラットフォーム連携システムの構築
  • 4.3.1. IoT プラットフォーム連携に基づく実世界センシングによる実環境の異常検知システム

5. サイバーセキュリティの高度化に関する研究

• 5.1. ホームIoTにおけるサイバーセキュリティの高度化に関する研究
  • 5.1.1. ホームIoT におけるユーザ行動のセンシング情報を用いた異常検知手法
• 5.2. 機械学習にもとづくマルウェア検知システムに関する研究
  • 5.2.1. 機械学習にもとづくマルウェア検知システムにおけるモデル更新時の検証方法に関する研究（NTTセキュアプラットフォーム研究所との共同研究）
  • 5.2.2. 機械学習モデルに対する攻撃とその対策に関する研究