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講演抄録/キーワード
講演名 2017-03-03 11:40
ベイジアンアトラクターモデルを用いた動的な仮想ネットワークトポロジー構築
大歳達也大下裕一村田正幸阪大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 将来のIoTアプリケーション等、通信の多様化が予想される中で、ネットワーク仮想化技術を用いて各アプリケーションに合わせた柔軟なネットワーク構築が望まれている。しかし、広範囲に展開されたネットワーク上で絶えず変化する通信状況を正確に把握することは困難であり、従来検討されてきた正確なセンシング情報を前提としたネットワーク構築方法は限界を迎えつつある。
従って、部分的な情報から状況を推定する等、各時点で取得できる不確実さを含んだ情報を用いたネットワーク構築が必要となる。
本稿では、不確実なセンシング情報を扱いながら意思決定を行っている脳の情報処理機構に注目し、そのメカニズムをネットワーク構築に取り入れることで、このような不確実なセンシング情報を用いながらも状況に応じて適切に仮想ネットワークのトポロジーを変更する手法を提案している。
具体的には、脳の意思決定をモデル化したベイジアンアトラクターモデル(BAttM)を基に、仮想ネットワークのトポロジー構築の問題をBAttMの意思決定と対応させて解くことにより、
不確実なセンシング情報から、意思決定の状態を逐次的に更新し、十分に確信を得た上で適切なトポロジーへの変更を行う。
また、逐次的な状態の更新に加えて、それまでに得られた情報から、どのような意思決定を行う方向に進んでいるのかを予測することで、
意思決定にかかる時間を短縮する方法も提案した。
そして、シミュレーション評価により、センシング情報が不確かであっても、それを用いることで適切なトポロジーへと素早く切り替えることができ、予測を用いることでさらにその移行期間を短くすることが可能であることを示した。 
(英) Network Virtualization is expected to handle the various network traffic induced by such as IoT applications because a virtual network can be constructed adaptively to each type of applications.
Since the traffic patterns changes with time, the virtual network should be reconstructed dynamically to accommodate increasing traffic and to release the unused resources.
However, collecting the entire information of traffic is quite hard if the targeted application is deployed on a wide-rage network.
Thus, it is required to handle the uncertainty of information caused by the incompleteness of data and dynamics of changing traffic.
In this paper, we propose applying the brain mechanism to the virtual network reconstruction, which deals with the uncertain information in decision making.
Since the decision making in the brain is formulated as Bayesian Attractor Model(BAttM), we reformulate the virtual network reconstruction according to the BAttM to handle the uncertainty of sensing information.
Moreover, we introduce the prediction of which decision is more likely selected in the future to decide the appropriate topology quickly.
In the evaluation, we show that the proposal method quickly sets the appropriate topology even with using the uncertain sensing information.
Additionally, we show that the prediction mechanism shortens the time required to decide the topology.
キーワード (和) ベイジアンアトラクターモデル / 仮想ネットワーク / トポロジー設計 / / / / /  
(英) Bayesian Attractor Model / Virtual Network / Topology Reconstruction / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 485, IN2016-129, pp. 193-198, 2017年3月.
資料番号 IN2016-129 
発行日 2017-02-23 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NS IN  
開催期間 2017-03-02 - 2017-03-03 
開催地(和) 沖縄残波岬ロイヤルホテル 
開催地(英) OKINAWA ZANPAMISAKI ROYAL HOTEL 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2017-03-NS-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ベイジアンアトラクターモデルを用いた動的な仮想ネットワークトポロジー構築 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Reconstruction of Virtual Network by Bayesian Attractor Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ベイジアンアトラクターモデル / Bayesian Attractor Model  
キーワード(2)(和/英) 仮想ネットワーク / Virtual Network  
キーワード(3)(和/英) トポロジー設計 / Topology Reconstruction  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 大歳 達也 / Tatsuya Otoshi / オオトシ タツヤ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大下 裕一 / Yuichi Ohshita / オオシタ ユウイチ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2017-03-03 11:40:00 
発表時間 20 
申込先研究会 IN 
資料番号 IEICE-IN2016-129 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.485 
ページ範囲 pp.193-198 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IN-2017-02-23 


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