| 講演名 | 2014-07-17 フラクタル性に着目した脳機能ネットワークの接続構造の分析とネットワークの高品質化への応用(クラウドネットワーク技術,SDN,OpenFlow,プライベートネットワーク(VPN),オーバーレイネットワーク・P2P,ネットワーク構成技術及び一般) 四條 能伸, 荒川 伸一, 村田 正幸, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | インターネットは世界最大規模の人工ネットワークであり、大規模複雑化するインターネットをより高品質なものにすることが望まれている。高品質化への手がかりは、多彩な機能を高度なレベルで発揮している脳機能ネットワークに見出すことができる。脳機能ネットワークの特性に関する研究として、トポロジー構造をグラフ理論にもとづいて解析することが広く行われており、インターネットには見られない脳機能ネットワークに固有の構造としてボクセルレベルのトポロジーにおいてフラクタル性を有していることが明らかにされている。したがって、脳機能ネットワークのフラクタル性を取り入れることでインターネットの高品質化が期待できる。ただし、そのためには脳機能ネットワークの接続構造とその構造によってもたらされる利点を解明しなければならない。そこで本稿では、脳機能ネットワークの構造的特徴としてフラクタル性に着目し、フラクタル性の要因となる接続構造およびその構造が通信品質に与える影響を明らかにする。分析の結果、脳機能ネットワークは機能モジュールの接続性に関するフラクタル性を有しており、比較対象トポロジーと比べて多くの良質な経路を確保していることがわかった。 |
| 抄録(英) | The Internet is one of the largest artificial network in the world, and it is desired to make large-scale complex Internet into higher quality. Clues to the high quality can be found in human brain function networks (BFNs) which show various functions at high level. There are many researches to analyze brain function network topology with graph theory. Those show BFNs have fractality in topology at voxel level, on the other hand the Internet does not have. Therefore, the Internet can be high quality by incorporating the fractality of BFNs. For that purposes, however, we must analyze the connection structure and its advantages of BFNs. This report reveals the connection structure that leads fractality and the advantages of that structure. Result of analysis shows that BFNs have fractality in functional modules connectivity and many superior paths compared to comparison topology. |
| キーワード(和) | 脳機能ネットワーク / フラクタル / インターネット / 接続構造 / 階層モジュール構造 |
| キーワード(英) | Brain Functional Networks / Fractal / Internet / Connection Structure / Hierarchical Module Structure |
| 資料番号 | IN2014-30 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
|---|---|
| 開催期間 | 2014/7/10(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information Networks (IN) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | フラクタル性に着目した脳機能ネットワークの接続構造の分析とネットワークの高品質化への応用(クラウドネットワーク技術,SDN,OpenFlow,プライベートネットワーク(VPN),オーバーレイネットワーク・P2P,ネットワーク構成技術及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of the brain functional networks connection structure and its application to the information network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳機能ネットワーク / Brain Functional Networks |
| キーワード(2)（和/英） | フラクタル / Fractal |
| キーワード(3)（和/英） | インターネット / Internet |
| キーワード(4)（和/英） | 接続構造 / Connection Structure |
| キーワード(5)（和/英） | 階層モジュール構造 / Hierarchical Module Structure |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 四條 能伸 / Yoshinobu SHIJO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 荒川 伸一 / Shin'ichi ARAKAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科:NICT/大阪大学Cinet Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University:Center for Information and Neural Networks (CiNet), National Institute of Information and Communications Technology (NICT), and Osaka University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 村田 正幸 / Masayuki MURATA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科:NICT/大阪大学Cinet Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University:Center for Information and Neural Networks (CiNet), National Institute of Information and Communications Technology (NICT), and Osaka University |
| 発表年月日 | 2014-07-17 |
| 資料番号 | IN2014-30 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 139 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |