| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 4p |
| セッション名 |
| インターネットと運用技術（２） |
| 講演日 |
| 2019/09/04 |
| 講演場所(会議室等) |
| 一般教育棟 C棟 C32 |
| 講演番号 |
| L-013 |
| タイトル |
| 脳の認知機能モデルを用いた複数ネットワークスライスへの資源割り当て制御 |
| 著者名 |
| 安 世民, 大下裕一, 村田正幸, |
| キーワード |
| ネットワークスライス, Bayesian Attractor Model, モバイルネットワーク, バックボーンネットワーク, ゲートウェイ |
| 抄録 |
|
各ネットワークスライスが収容するトラヒックは、人の行動などの現実世界の状況の影響 を受ける。そのため、スライスへの動的な資源割当といったネットワーク制御に用いるトラヒック量の予測を行うにあたり、現実世界のセンシングデータは有用な情報となる。 本研究では、人の脳が曖昧・不完全な観測情報をもとに認知を行う仕組みをモデル化した Bayesian Attractor Model にもとづいて、現実世界のセンシングデータを用いて状況を認知し、ネットワークスライス間の資源割当を行う手法を提案し、シミュレーションによりその動作を確認する。 |
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