大岡 里奈 さん、三好 匠 教授、山崎 託 助教、シルバーストン?トーマス准教授が通信のための新興技術に関する国際会議で最優秀ショートペーパー賞を受賞

【研究目的】
PCやスマートフォンなどの端末（ピア）間で直接データ通信を行う「P2P方式」を利用した動画配信サービス（P2PTV）は、動画配信にかかるサーバ負荷を分散することができるため注目を集めています。
しかし、従来の通信方式である「クライアント/サーバ方式」と接続形態が異なるため、P2PTVを利用するユーザ数などでデータの流れ（トラフィック）が大きく変動するとされています。
本研究では、ネットワークの適切な設計と効率的な管理を実現するために、P2PTVを視聴したときのトラフィック特性を分析して理解することを目的としています。

【研究内容】
P2PTVトラフィックは、ユーザの端末数や通信量など様々な指標で構成されています。
私たちは、動画コンテンツごとのトラフィックデータを単位時間ごとに区切って分割し、機械学習手法の一つであるクラスタリングを行うことで単位トラフィックを抽出してきましたが、一つのアプリケーションのみの検証でした。
そこで本研究では、異なるアプリケーションを用いて同様の実験を行ったところ、類似した単位トラフィックを抽出することに成功しました。

【今後の展望】
より効率的なネットワークの設計や帯域制御を実現するためには、発生するトラフィックを予測し適応的にコントロールすることが重要です。
今後はクラスタ番号の出現パターンを分析し、発生する単位トラフィックの規則性を見つけることで、未来のトラフィック予測につなげたいと考えています。