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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-01 09:00
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
佐竹幸大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) インターネットを流れるトラヒックは、量・時間変動ともに増大しており、時間変動の大きなトラヒックを効率的に収容する技術が求められている。
変動するトラヒックを収容する手法として、将来のトラヒック量を予測し、予測に合わせてあらかじめ必要な資源を配分する予測型のトラヒックエンジニアリングが研究を進められている。予測型のトラヒックエンジニアリングにより適切な資源配分を行うためには、資源の再割り当てが必要なトラヒックの変化を正確に予測することが必要である。
従来、このようなトラヒック量の予測は過去のトラヒックの時系列データをもとに行われてきた。しかしながら、トラヒック量は、人の行動など現実世界を反映したものであり、過去のトラヒック量の時系列データからのみでは、トラヒック変動を正確に予測することは困難である。
本稿では、トラヒック量のみではなく現実世界でセンシングされた情報も用いることにより、将来のトラヒック量をより正確に予測し、資源割当制御を行う予測型ネットワーク制御手法について検討を行う。本予測型ネットワーク制御手法では、トラヒック量、現実世界の情報といった将来のトラヒック量との関係が曖昧な情報を得ながら、随時、資源割当の判断をする必要がある。本稿では、外界からの曖昧な情報を基に、随時、意思決定を行っている脳の情報処理過程をモデル化したベイジアンアトラクターモデル(BAM)を予測型ネットワーク制御における判断に適用する。
本稿では、シミュレーションにより提案手法の評価を行う。その結果、提案手法により、将来のネットワークの状態を正確に判断でき、少ない資源割当で輻輳を回避することができることを示す。 
(英) The amount of traffic through networks is increasing both in quantity and in fluctuation.
One approach to accommodating such fluctuating traffic is to dynamically control resources in a network based on the predicted traffic. In this approach, the accuracy of the prediction is important. There are many methods to predict future traffic. Most of them predict the future traffic from the traffic rates of the previous time slots. However, it is difficult for these methods to predict future traffic accurately, because the traffic is affected by the human behavior, and the sign of the traffic change may not be included in the past traffic data.
In this paper, we discuss the predictive traffic engineering methods using both of the monitored traffic data and real-world information. In this method, we need to decide the amount of resources based on the monitored traffic and real-world information, whose relation to the future traffic is unclear.
In this paper, we apply a mechanism of human brain, which makes decisions from uncertain and incomplete information, to making decisions in the predicted traffic engineering.
Through simulations, we demonstrate that our method avoid congestions without allocating a large amount of resources.
キーワード (和) トラヒックエンジニアリング / ネットワーク資源割当 / 実世界観測情報 / 脳情報処理機構 / / / /  
(英) Traffic Engineering / Resource Allocation / Real-World Information / Human Brain Cognition / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 460, IN2017-93, pp. 21-26, 2018年3月.
資料番号 IN2017-93 
発行日 2018-02-22 (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 2018-03-01 - 2018-03-02 
開催地(和) フェニックス・シーガイア・リゾート 
開催地(英) Phoenix Seagaia Resort 
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 2018-03-NS-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Predictive traffic engineering incorporating real-world information inspired by human brain cognition process 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) トラヒックエンジニアリング / Traffic Engineering  
キーワード(2)(和/英) ネットワーク資源割当 / Resource Allocation  
キーワード(3)(和/英) 実世界観測情報 / Real-World Information  
キーワード(4)(和/英) 脳情報処理機構 / Human Brain Cognition  
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) 佐竹 幸大 / Kodai Satake / サタケ コウダイ
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 Ohsita / ユウイチ オオシタ
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 2018-03-01 09:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 IN 
資料番号 IEICE-IN2017-93 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.460 
ページ範囲 pp.21-26 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IN-2018-02-22 


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