修士1年の大岡里奈さんがRISING2019にて優秀ポスター発表賞を受賞しました！
2019年11月26日〜27日に東京大学本郷キャンパスで開催された電子情報通信学会「超知性ネットワーキングに関する分野横断型研究会（RISING2019）」において、修士課程1年の大岡里奈さんが優秀ポスター発表賞を受賞しました！
発表タイトルは、「単位トラヒックパターンを用いたP2PTVトラヒックの表現手法」。本研究では、P2P映像配信サービス（P2PTV）において発生する送受信トラヒックを機械学習を用いて分類し、分類によって得られたクラスタを用いてトラヒック発生パターンを表現する手法を提案しました。「トラヒック」とはデータの流れのことで、通信量や接続ピア数など多くの指標で構成されています。まず、このデータを単位時間ごとに区切って教師なし機械学習によりクラスタリングを行うことで、単位トラフィックがいくつかのクラスタに分類されます。この分類結果を用いると，元のトラヒックをクラスタ番号の列として表現することができます。このように、複雑なトラヒックを単位トラヒックの組合せとしてシンプルに表現することが可能になりました。
大岡さんは学部4年生のときから本研究に従事しており、MINETの機械学習・深層学習研究の中心的存在として活躍してくれています。今後の更なる研究の進展に期待です！
大岡さん 受賞のコメント：
優秀ポスター発表賞に選出されて、大変光栄です。また、指導してくださった先生方や発表練習に付き合ってくれた研究室の仲間にとても感謝しています。
研究をしていると、自分の提案手法や得られた結果に対して不安を感じることなど多々ありました。しかし、このような機会を頂くと、他大学の教授方や企業の方々にも認められたような気がし、これからも頑張ろうと思う気持ちが一層強くなりました。また、ポスター発表は聴講者との距離も近く、たくさんのフィードバック等を頂くことができ、とても参考になりました。
今回は、P2PTVトラヒックをシグネチャモデルとして表現することができました。今後の研究として、それぞれのシグネチャのパターンを分析し、それに基づいたトラヒック予測などを検討していきたいと考えています。
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