浅野瑞稀さん、山崎託准教授、三好匠教授が電子情報通信学会ネットワークシステム研究会にて電子情報通信学会ネットワークシステム研究賞を受賞

研究内容
本論文では、未来のスマートホーム環境において、多くのIoTデバイスがインターネットに接続している状況を想定し、接続されているデバイスの種類を自動的に識別するため、送受信される通信データを解析する際のクラスタリング手法に着目しました。さまざまなクラスタリング手法を用いて実際に通信データを解析し、解析性能や負荷の観点からどの手法がより適切であるかについて比較評価を行いました。

研究目的

近年、家電や自動車、建物など、さまざまなモノがインターネットにつながる「IoT（モノのインターネット）」や「AI（人工知能）」技術が急速に普及しています。これに伴い、私たちの生活の中でもIoTデバイスの利用が広がり、便利さや効率が向上しています。しかし、IoTデバイスの数が増えることで、すべてのデバイスを手動で管理するのが難しくなることが予想されます。また、IoTデバイスによる通信量の増加により、快適で安定したネットワーク環境を維持するためには、デバイスごとの特性やユーザーのニーズに応じて通信を適切に制御することが重要になります。そこで私たちは、IoTデバイスの通信データを、機械学習の一つであるクラスタリング手法を用いて分析し、それぞれのデバイスの動きを自動かつリアルタイムに把握?管理することを目指して研究を行っております。

今後の展望

本研究に対して、このように高く評価いただけましたこと、そして、名誉ある賞を頂戴しましたことを非常に光栄に思います。今後は、より実際の環境に近い形での実装と評価、本システムの汎用性の評価及び識別システムの更新方法について検討してきたいと考えております。