一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report

脳の情報処理機構にもとづく
実世界協調予測型ネットワーク資源制御の一考察
佐竹 幸大†

安 世民†

大下 裕一†

村田 正幸††大阪大学 大学院情報科学研究科 〒565-0871 大阪府吹田市山田丘１－５
E-mail: †{k-satake, s-an, y-ohsita, murata}@ist.osaka-u.ac.jp
あらましInternet of Things(IoT)デバイスといった機器の登場とともに、ネットワークを介して提供されるサービスも多様化している。ネットワークには、各サービスが要求する品質を満たすように、各サービスのトラヒックを収容することが求められ、ネットワークスライシング技術の研究が進められている。ネットワークスライシング技術を用いることにより、ネットワークを仮想的に分割し、ネットワークスライスを構築することができる。スライス化されたネットワークでは、各ネットワークスライスへの資源割り当てが重要な課題となる。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て時々刻々変化するため、状況に合わせて資源不足をさけるように動的に資源割当制御を行うことが必要となる。動的な資源割当制御のためには、資源不足のリスクを把握する必要があり、資源不足のリスクの把握には、現在ネットワーク内を流れているトラヒック量のみではなく、現実世界の情報を用いることが有効であると考えられる。しかしながら、実世界情報を含む、観測情報と将来とのトラヒック量との関係は一般的にモデル化が困難であり、また、現実世界でセンシングされた情報をもちいる場合、現実世界に配置された多種多様なセンサーのすべてから、短い周期で情報を収集することは困難であると考えられる。本稿では、そのように欠損をふくむ現実世界の情報をもとに資源不足のリスクを把握し、動的な資源割当を行う制御に、脳の情報処理機構にもとづく手法の適用を検討する。

キーワード

ネットワークスライシング、資源割当、ベイジアンアトラクタモデル

Discussion on predictive network resource control
incorporating real-world information inspired by human brain cognition process
Kodai SATAKE†

Semin AN†

Yuichi OHSITA‡

andMasayuki MURATA‡†Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
1-5, Yamadaoka, Suita, Osaka, 565-0871Japan
E-mail: †{k-satake, s-an, y-ohsita, murata}@ist.osaka-u.ac.jp
Abstract Many kinds of service have been provided through networks as Internet of Things (IoT) devices become popular.
Traffic from such services should be accommodated so as to satisfy the requirements which depend on services. One approachto accommodating traffic so as to satisfy the various requirements is to use the network slicing, which provides multiple
network slices for the network services. Resources for each slice should be dynamically allocated so as to follow the trafficchanges. Because the real-world condition has a large impact on traffic changes, real-world information is useful to predict
future traffic. However, the relationship between real-world information and future traffic is difficult to model. In addition, it isdifficult to collect all information censored in the real-world in a short time interval, and only a part of the information can bemonitored. In this paper, we discuss the method to handle real-world information to predict future traffic and dynamicallycontrol the resources inspired by the human brain cognition process.
Keywords Network slicing, Resource management, Bayesian attractor modelThis article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©20●●by IEICE

1. は じ め にスマートフォンやタブレットといった高機能なモる情報が一部かつ不正確である場面に対応できる手法が必要となる。

バ イ ル 端 末 の 普 及 や Internet of Things(IoT)デ バ イ ス と曖昧かつ部分的な情報をもとに逐次判断を行っていった機器の登場とともに、ネットワークを介して提い る 代 表 的 な も の と し て ，人 の 脳 が 挙 げ ら れ る 。近 年 、供されるサービスも多様化している。ネットワークに脳が行う情報処理はベイズ確率モデルを用いて表すこは、各サービスが要求する品質を満たすように、各サと が で き る と す る Bayesian Brain 仮 説 が 提 唱 さ れ て おービスのトラヒックを収容することが求められている。

り [9]、そ れ に よ る と 、脳 は 誤 差 を 含 ん だ 情 報 を 抽 象 化

このような多種多様なサービスを収容する方法として、した上で観測・取得し、取得・抽象化された情報をもネットワークスライシング技術の研究が進められていとにモデルを構築し、構築されたモデルにもとづいてる [1], [2]。ネ ッ ト ワ ー ク ス ラ イ シ ン グ 技 術 を 用 い る こ

意思決定をしているとされる。これにより、脳は、得とにより、ネットワークを仮想的に分割し、ネットワられる情報は不正確であり、状況を正確に把握できなークスライスを構築することができる。このネットワい場合であっても、即時に意思決定を行うことができークスライスを各サービスに対して構築することによるとともに、新たに得られた情報をもとに逐次、自身り、各サービスに応じた仮想的なネットワークを柔軟の認知の状態を更新することにより、状況判断の精度に構成し、運用することが可能となる。

を向上できる。

ここで、スライス化されたネットワークでは、各ネ脳が不確かなセンシング情報に基づいて意思決定ットワークスライスへの資源割り当てが重要な課題とを 行 う 過 程 の モ デ ル の 一 つ に 、 Bayesian Attractor

なる。各ネットワークスライスが収容するトラヒックModel(BAM)が あ る [9]。 BAM で は ， 意 思 決 定 状 態 zt をは、人の行動などの現実世界の状況の影響を受ける。
例えば、モバイルネットワークを対象とすると、人が密集するエリアでは輻輳発生リスクが増加するなど、人 の 行 動 の 影 響 を 受 け る こ と が 考 え ら れ る 。そ の 結 果 、

内 部 の 状 態 と し て 持 ち ， 外 部 か ら 得 ら れ た 観 測 値 xt に基 づ い て zt を 更 新 す る ．BAM が 行 う 状 況 判 断 は ，意 思

決 定 状 態 zt に よ っ て 決 定 さ れ る ．事 前 に 用 意 し た S個 の選 択 肢 に 対 応 し た 状 態 値 $ϕ1 , … , ϕi の い ず れ か に 状 態 zt

各スライスを流れるトラヒック量は時々刻々変化し、が到達した時、到達した状態に対応する選択肢が意思当初割り当てた資源では十分にトラヒックを収容する決定の結果となる。この時、状態更新にはベイズ推定ことができなくなったネットワークスライスでは、必の 考 え 方 が 用 い ら れ て お り 、 zt は 一 点 と し て 更 新 さ れ要な通信品質を維持することができなくなる。このような品質劣化を防ぐためには、資源不足が発生するリスクを把握し、資源不足が発生しないようにネットワークスライスに割り当てる資源を動的に変更することるのではなく、観測値の不確実さ、及びダイナミクスの 不 確 か さ を 反 映 し た 確 率 分 布 P(zt )と し て 更 新 さ れ 、zt の 値 は 確 率 を 伴 っ て 表 現 さ れ て い る た め ， i番 目 の 選択肢に対応するかの判定は，対応するかしないの二値が 求 め ら れ る 。資 源 不 足 の リ ス ク を 把 握 す る た め に は 、で は な く ，得 ら れ た 確 率 分 布 を も と に ，i番 目 の 選 択 肢

トラヒック量を予測することが重要であり、これまでで あ る 確 信 度 、 P(zt = ϕi )が 得 ら れ 、 P(zt = ϕ𝑖𝑖 )を も と と過去に観測されたトラヒック量から将来のトラヒックした意思決定が行われる。

量 を 予 測 す る 研 究 が 進 め ら れ て き た [3]-[9]。 し か し 、

我 々 は ，BAM を ネ ッ ト ワ ー ク 制 御 に 適 用 す る こ と に

資源不足のリスクを把握するためには、現在ネットワより、曖昧かつ部分的な情報をもとにネットワーク制ーク内を流れているトラヒック量のみではなく、現実御を行う手法について検討を進めている。本稿では、世界の情報を用いることが有効であると考えられる。

仮想ネットワークスライスへの資源割当制御を対象としかしながら、実世界情報を含む、観測情報と将来とし て 、BAM の ネ ッ ト ワ ー ク 制 御 へ の 適 用 方 法 に つ い てのトラヒック量との関係は一般的にモデル化が困難で議論する。

ある。
さらに、現実世界でセンシングされた情報をもちい2. 脳 の 情 報処 理機 構

る場合、現実世界に配置された多種多様なセンサーのBayesian Attractor Model(BAM) は 、 脳 が 不 確 か なすべてから、短い周期で情報を収集することは困難でセンシング情報に基づいて意思決定を行う過程をモデあり、各時刻においては、観測しうる情報のうち、一ル 化 し た も の で あ る 。図 1 に 脳 の 認 知 の モ デ ル を 示 す 。

部の情報しか得られない。また、情報が得られたとし

図 1 に 示 す よ う に 、本 モ デ ル で は 、現 実 世 界 を 観 測 し 、ても、その情報にはノイズが含まれている。

抽 象 化 す る こ と に よ り 、 特 徴 ベ ク ト ル 𝑥𝑥𝑡𝑡 を 得 る 。 そ し

そのため、現実世界のセンシング情報を生かしながら、時々刻々変化するトラヒックに合わせてネットワークを制御するためには、このような各時刻に得られて 、特 徴 ベ ク ト ル 𝑥𝑥𝑡𝑡 に 基 づ い て 𝑧𝑧𝑡𝑡 を 更 新 す る 。BAM が 行う 状 況 判 断 は 、 意 思 決 定 状 態 𝑧𝑧𝑡𝑡 に よ っ て 決 定 さ れ る 。

事 前 に 用 意 し た 𝑆𝑆個 の 選 択 肢 (以 後 ア ト ラ ク タ ー と よネットワークを各サービスの要求に応じて構築し、構築した仮想ネットワーク上にサービスを収容することが 可 能 と な っ て い る 。文 献 [2]に 示 さ れ る よ う に 、モ バ
イルネットワークにおいても様々な仮想化手法が存在
し 、 周 波 数 帯 域 を 仮 想 的 に 分 割 す る spectrum-levelslicing や 、 ネ ッ ト ワ ー ク レ ベ ル で 分 割 す る
network-level slicing 等 が 存 在 す る 。 特 に 特 に 、
network-level slicing で は 、 RAN(Radio Access Network)

図 1 人の認知のモデル

における各種基地局等が利用する周波数帯域の一部おぶ ) に 対 応 し た 状 態 値 𝜑𝜑1 ,… , 𝜑𝜑𝑖𝑖 の い ず れ か に 状 態 zt がよ び 、 該 当 RAN と 接 続 す る バ ッ ク ボ ー ン 回 線 や 、到 達 し た 時 、す な わ ち 𝑧𝑧𝑡𝑡 = 𝜑𝜑𝑖𝑖 と な っ た 時 に 、𝑖𝑖番 目 の アCN(Core Network)が 利 用 す る 帯 域 幅 の 一 部 を 、 仮 想 的

この時、状態更新にはベイズ推定の考え方が用いらルネットワークを用いて、要求が異なり、異なるポリ

れ て お り 、 𝑧𝑧𝑡𝑡 は 一 点 と し て 更 新 さ れ る の で は な く 、 観

シーで運用される複数のネットワークを構成すること測値の不確実さ、及びダイナミクスの不確かさを反映ができる。

確 率 を 伴 っ て 表 現 さ れ て い る た め 、𝑧𝑧𝑡𝑡 = 𝜑𝜑𝑖𝑖 の 判 定 に は 、し た 確 率 分 布 P(𝑧𝑧𝑡𝑡 )と し て 更 新 さ れ る 。 ま た 、 𝑧𝑧𝑡𝑡 の 値 はを割り当て、各仮想ネットワークでは、自身が対応す確率的な意思決定が導入される。

るサービスの要求を考慮した自身のポリシーに基づき、2.1. 状態の更 新割り当てられた資源をもとに経路制御やネットワーク

BAM で は 、 以 下 の よ う な 意 思 決 定 状 態 𝑧𝑧𝑡𝑡 及 び 観 測 値 𝑥𝑥𝑡𝑡

機能の配置といった制御を行う。本稿では、このようトラクターが意思決定の結果となる。の生成モデルを持つ。

𝑧𝑧𝑡𝑡 − 𝑧𝑧𝑡𝑡−𝛥𝛥𝛥𝛥 = 𝛥𝛥𝑡𝑡 𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑡𝑡−𝛥𝛥𝛥𝛥 ) + �𝛥𝛥𝑡𝑡 𝑤𝑤𝑡𝑡
𝑥𝑥𝑡𝑡 = 𝑀𝑀𝑀𝑀(𝑧𝑧𝑡𝑡 ) + 𝑣𝑣𝑡𝑡

(1)(2)に分割することができる。これにより、単一のモバイ

この環境下では、各仮想ネットワークに対して資源な仮想ネットワーク内の制御、仮想ネットワークへの資源割当制御について検討を行う。
各仮想ネットワークでは、対応するサービスの状態

こ こ で 、 𝑓𝑓(𝑧𝑧)は ホ ッ プ フ ィ ー ル ド ダ イ ナ ミ ク ス 、 𝑤𝑤𝑡𝑡 、を把握し、当該サービスで収容する必要のある各地点

ラ ク タ ー の 状 態 値 𝜙𝜙𝑖𝑖 に 対 応 す る 観 測 値 で あ る 。

本予測については、現実世界の情報が有用と考えられできる。ただし、生成モデルは非線形状態空間モデルらの多量の通信が発生するといったことが起こりえる。

v𝑡𝑡 は ノ イ ズ 項 で あ る 。

におけるトラヒック量を予測し、予測を踏まえ、予測𝑀𝑀 = [𝜇𝜇𝑖𝑖 , … , 𝜇𝜇𝑁𝑁 ]で あ り 、 𝜇𝜇𝑖𝑖 は 、 事 前 に 用 意 さ れ た 各 ア ト

されたトラヒックを適切に収容するように制御を行う。

ベ イ ズ 推 定 を 用 い て 、上 の 生 成 モ デ ル を 逆 推 定 す る こる。例えば、何かのイベント等により人が密集した地と で 、 観 測 値 𝑥𝑥𝑡𝑡 か ら 意 思 決 定 状 態 𝑧𝑧𝑡𝑡 を 更 新 す る こ と が域からは、当該地域にいる人の持つスマートフォンかであり、厳密なベイズ推定は困難であるため、近似計

こ の 場 合 、人 の 移 動 に 関 す る 情 報 を 用 い る こ と に よ り 、算により求める。

多量の通信が発生する予兆をとらえることができる。

2.2. 意思 決 定

しかしながら、実世界情報を含む、観測情報と将来

上 述 の 状 態 推 定 に よ っ て 得 ら れ る zt は 、 一 点 と し てとのトラヒック量との関係は一般的にモデル化が困難

伴 っ て 行 わ れ る 。具 体 的 に は 、し き い 値 λを 導 入 し 、𝑧𝑧𝑡𝑡 =サーのすべてから、短い周期で情報を収集することはの 𝑧𝑧𝑡𝑡 で な く 、 𝑧𝑧𝑡𝑡 の 事 後 確 率 P(𝑧𝑧𝑡𝑡 |𝑥𝑥𝑡𝑡 )で あ る 。 そ の た め 、である。さらに、現実世界でセンシングされた情報を

𝜙𝜙𝑖𝑖 に お け る 確 率 密 度 が P(𝑧𝑧𝑡𝑡 = 𝜙𝜙𝑖𝑖 ) > 𝜆𝜆で あ る よ う な 選 択

困難であり、各時刻においては、観測しうる情報のう

意 思 決 定 状 態 が ど の 選 択 肢 𝜙𝜙𝑖𝑖 に あ る か の 判 別 は 確 率 を

肢 i を意思決定の結果として選択する。また、このような i が存在しない場合には、意思決定が終わっていない段階にあると判断される。

もちいる場合、現実世界に配置された多種多様なセンち、一部の情報しか得られない。また、情報が得られたとしても、その情報にはノイズが含まれている。
本稿では、このような仮想ネットワークの制御、資源割当に脳の情報処理機構にもとづく制御の適用を検3. 脳 の 情 報 処 理 機 構 に も と づ く 実 世 界 協 調 予測 型 ネ ット ワー ク 資源 制 御3.1. ネットワーク資源制御
近年のネットワーク仮想化技術に進展により、単一の物理ネットワーク上を仮想的にスライス化し、仮想討する。

3.2. 脳の情 報 処理 機構にもとづく制御
脳の認知のモデルでは、認知対象の候補を定め、逐次観測情報が得られる度に、観測情報を抽象化した特徴ベクトルを取得し、生成モデルをもとに認知の状態る。
この問題に対応するため、我々は、過去に蓄積された現実世界の観測情報・トラヒック量のうち、類似した状況となっている観測データを束ねたクラスタを構成し、各クラスタについて、将来収容が必要となる各地点からの流入・流出トラヒック量をラベルとして与えることを検討している。将来収容が必要となるトラヒック量は、各観測情報のデータについて、当該時刻以降、一定時間以内に発生した各地点からの流入・流出トラヒック量について最大値を求める。さらに、求まった各値について、クラスタ内の最大値を求め、こ

図 2 脳情報処理機構にもとづくネットワー
ク 制 御 の概 要の値を離散化したものを当該クラスタのラベルとする。
このラベルに対応するトラヒック量は、当該クラスタに対応する状況後、一定時間以内に発生しうるトラヒを更新、更新した認知状態をもとに行う制御を決定す

ック量の最大値であり、このトラヒックを収容するよることを繰り返す。

うな制御を行うことにより、資源不足が発生すること以降、認知をもとにした制御の概要を述べたのちに、を防ぐことができる。

ネットワーク資源制御における認知対象の定め方、観我々が検討している手法では、上述の手順で得られ測情報の抽象化の方法、生成モデルについて述べる。

た各クラスタのラベルを選択肢とする。また、対応す3.2.1. 制 御 の 概要

る制御については、当該ラベルに対応するトラヒック

我々が検討を行っている環境下では、現実世界でセ量を収容できるような経路や資源割当を、最適化問題

ンシングされた情報やトラヒックの観測情報を蓄積しや発見的な手法により事前に求めておき、その結果をながら制御を行う。その結果、過去に蓄積された情報

各 選 択 肢 に 対 応 す る 制 御 と し て 保 存 し 、制 御 に 用 い る 。

か ら 、セ ン シ ン グ さ れ た 情 報 や ト ラ ヒ ッ ク の 観 測 値 と 、3.2.3. 観 測 情 報の 抽象 化

その観測情報が得られて一定時間以内に発生するトラ我々が検討している脳の情報処理機構にもとづくヒック量の対応がわかる。このトラヒック量の最大値

実世界協調予測型ネットワーク資源制御では、得られは、観測情報が得られた時点で行う制御にとって、収た 観 測 情 報 を 抽 象 化 し た 観 測 ベ ク ト ル 𝑥𝑥𝑡𝑡 を 生 成 し 、 認

容すべきトラヒック量であると考えることができる。

知 機 構 の 入 力 と し て 用 い る 。 観 測 ベ ク ト ル 𝑥𝑥𝑡𝑡 の 生 成 方

そこで、我々は、脳の情報処理機構をもとにした認知法は、得られた観測値をそのまま用いるといった方法においては、将来のトラヒック量の予測量を認知の選や、機械学習を用いる方法など、任意の方法を用いる択肢とし、その選択肢に対応する制御を別途保存してこ と が で き る が 、 我 々 は 𝑘𝑘近 傍 法 に も と づ く 抽 象 化 をおき、新たな情報が得られるたびに、制御を行うことを考えている。
制御を行う際には、新たに得られた情報を抽象化し行うことを検討している。

𝑘𝑘近 傍 法 に も と づ く 抽 象 化 で は 、 認 知 の 選 択 肢 数 を Sと す る と 、 次 元 数 𝑆𝑆の ベ ク ト ル xt = (𝑥𝑥𝑡𝑡,1 , 𝑥𝑥𝑡𝑡,2 , … , 𝑥𝑥𝑡𝑡,𝑆𝑆 )を 以た 観 測 ベ ク ト ル 𝑥𝑥𝑡𝑡 を 生 成 、 𝑥𝑥𝑡𝑡 を 入 力 と し て 、 過 去 に 得

下の手順により生成する。まず、新たに得られた観測られた情報をもとに定めた、いずれの選択肢に現在のデータと、これまでに経験・蓄積した対応するラベル状 況 が 合 致 し て い る の か を 認 知 す る 。BAM に も と づ くを計算済みの観測データを比較し、新たに得られた観認 知 で は 、P(𝑧𝑧𝑡𝑡 = 𝜙𝜙𝑖𝑖 |𝑥𝑥𝑡𝑡 )と い う 得 ら れ る 。そ し て 、P(𝑧𝑧𝑡𝑡 =測 デ ー タ か ら 最 も 近 い 過 去 の 観 測 デ ー タ を 𝑘𝑘個 選 択 す3.2.2. 認 知 対 象の 選択 肢 と対 応 する 制御 の 決定る 。そ し て 、𝑥𝑥𝑡𝑡,𝑖𝑖 を 選 択 さ れ た デ ー タ の う ち 、𝑖𝑖番 目 の ラ

脳の情報処理機構にもとづく予測型ネットワーク

これにより、各観測データが得られる度に、当該観制御においては、近い将来どのようなトラヒックが発測 デ ー タ が 、 ど の 選 択 肢 に 近 い の か を 示 す ベ ク ト ル 𝑥𝑥𝑡𝑡

𝜙𝜙𝑖𝑖 |𝑥𝑥𝑡𝑡 )が も っ と も 高 い 状 態 に 対 応 す る 制 御 を 行 う 。

ベルに対応するデータの割合として定める。

生する状況であるのかを認知する。そのため、認知のを得ることができる。

選択肢は、近い将来発生するトラヒック量をもとに決3.2.4. 生 成 モ デル定する。ただし、現在の状況と将来のトラヒック量の我 々 は 、 文 献 [3]と 同 じ 式 (1)、 式 (2)で 定 め る 生 成 モ

関係は、一意に決まるものではなく、観測可能な現実デルを用いることを検討している。また、上述の抽象世界の情報やトラヒック量が同一であっても、その後化 に よ り 、𝑖𝑖番 目 の ア ト ラ ク タ ー に 対 応 す る 抽 象 化 さ れ発生するトラヒック量は大きく異なることが考えられた 特 徴 ベ ク ト ル 𝑥𝑥𝑡𝑡 は 、 𝑖𝑖番 目 の 要 素 の み 1、 他 の 要 素 は0 としたものとなるので、M は単位行列として設定す

この場合、資源割当を行うコントローラと、各ネットる。

ワークスライス内の制御を行うコントローラを分ける

3.3. 情報の欠 損への対応ことも考えられる。

現実世界でセンシングされた情報をもちいる場合、

この場合、各スライス内において、当該スライスに現実世界に配置された多種多様なセンサーのすべてか関するトラヒック量や、当該スライスに対応するサーら、短い周期で情報を収集することは困難であり、各ビスから得られる現実世界の情報を用いて、トラヒッ

時刻においては、観測しうる情報のうち、一部の情報

ク 量 を 認 知 し 、制 御 を 行 う こ と が 考 え ら れ る 。た だ し 、しか得られない。そのため、各時刻において、タイム各スライス内で行う制御は、トラヒック量のみから定リーな制御を行うためには、各時刻において、一部のまるものではなく、認知された将来のトラヒック量と情報しか得られないような場合においても、状況の認自身に割り当てられた資源量の組み合わせた上で、い知を行うことが必要となる。

ずれの制御を行うのかを決定する。

各時刻において、得られる情報が欠損しているとい

資源配分の決定を行うコントローラでは、各スライう問題は、我々が検討している脳の情報処理機構にもスのコントローラで認知される情報を収集し、その情とづく予測型ネットワーク制御においては、観測情報報を抽象化した上で、認知し、資源割り当てを決定すの 抽 象 化 に よ り 、対 応 す る こ と が で き る 。具 体 的 に は 、る。これにより、資源配分の決定を行うコントローラ

k 近傍法による抽象化を行う際、各時刻において得ら

では、各スライスが認知に用いる現実世界の情報やトれ た 情 報 の み を 用 い て 、k 個 の 類 似 デ ー タ を 取 得 す る 。

ラヒック量といった情報を直接収集することなく、現これにより、得られる情報が欠損している場合であっ在の状況を認知し、資源配分の決定を行うことができても、いずれの選択肢の状況と類似しているのかを判ると考えられる。

断することができる。ただし、k 近傍法によ る抽象化のみでは、情報が欠損していることにより、いずれの4. 今 後 の 展望

選択肢の状況と類似しているかの判断を誤る可能性が現在、我々は上述の脳の情報処理機構にもとづく実ある。しかしながら、我々が検討をすすめている脳の世界予測型資源割当制御について評価を進めている。

情報処理機構にもとづく認知は、新たに観測された情評価においては、まず、実世界情報を用いることによ

報は、これまでの認知の状態を更新する情報として用る状況判断の精度の向上と、精度向上によるネットワいられるのみであるため、抽象化された情報が一時的ー ク 制 御 の 性 能 改 善 の 確 認 を 目 指 し て い る 。 文 献 [10]に誤っていたとしても、その影響を大きく受けること

において、実世界情報として人流の情報を用いることはない。そのため、情報が欠損したとしても、その影に よ り 、40 分 先 の ト ラ ヒ ッ ク 量 の 予 測 精 度 を 向 上 さ せ

響を大きく受けることなく、正しく状況を認知するこることができる可能性を示したが、今後、さらに評価とが期待できる。

をすすめ、実世界情報を用いることが効果的となる時

また、この方法は、新たに得られた観測値の欠損のみならず、蓄積された情報に含まれる観測値の欠損にも対応することができる。これは、蓄積された情報に間粒度、空間粒度などの環境を明らかにする予定である。
さらに、情報が欠損した場合についても評価を進め、ついても、現在得られた情報に含まれる情報がすべて脳の情報処理機構にもとづく制御が、どの程度の情報揃っている情報のみを k 近傍法での探索の候補とする

欠損であれば正しく認知、制御ができるのかについてことにより行うことができる。

も明らかしたいと考えている。
また、資源割当制御の階層化についても評価を進め

3.4. 資源 割 当制 御の階 層 化
これまで、資源割当制御について、現実世界の情報ており、階層化をした場合においても、正しく状況を認知した資源配分が可能であることを示す予定である。

を も と に 、単 一 の コ ン ト ロ ー ラ に よ っ て 状 況 を 判 断 し 、制御を行う場合について述べてきた。我々は、この判謝辞

断 を 階 層 的 に 行 う こ と に つ い て も 、検 討 を 進 め て い る 。

本研究成果の一部は、国立研究開発法人情報通信研

複数の仮想ネットワークを単一の物理ネットワー

究 機 構（ NICT）の 委 託 研 究「 未 来 を 創 る 新 た な ネ ッ ト

クに構成している場合、ネットワーク全体の資源割当

ワーク基盤技術に関する研究開発」により得られたも制御としては、各仮想ネットワークスライスに資源ののである。

割当を行い、各仮想ネットワークスライス内においては、割り当てられた資源をもちいて、経路やネットワ文献ーク機能の配置といった制御を行うことが必要となる。

[1] H. Zhang, N. Liu, X. Chu, K. Long, A. H. Aghvami,

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