大岡 里奈 さん、三好 匠 教授、山崎 託 助教が電子情報通信学会で2020年情報通信マネジメント研究賞を受賞

【研究目的】
インターネットで動画を楽しむ機会が増えていますが、なかでもユーザ端末（ピア）間で直接データ通信を行うP2P動画配信サービス（P2PTV）が負荷分散の観点から注目されています。
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を視聴したときのデータの流れ（トラフィック）を分析し、特徴抽出を行うことを目的としています。

【研究内容】
P2PTVのトラフィックは、コンテンツの人気によって接続先や通信量が大きく変化することが分かっています。
私たちは、動画視聴時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により特徴抽出することを目指していますが、出現頻度に大きなばらつきがあるため、多数のトラフィックデータを全部まとめてクラスタリングしてもうまく分類できないことが分かりました。
そこで、動画コンテンツごとにクラスタリングして得られるクラスタ特徴量を利用し、これらをまとめて再度クラスタリングを行う「2段階クラスタリング」を提案しました。
これにより、互いに異なる特徴をもつ単位トラヒックを抽出することに成功しました。

【今後の展望】
まず、P2PTVトラヒックがもつ未知の特徴を明らかにすることが重要です。
これにより、ネットワーク設計および運用時の有益なデータが得られ、効率的なネットワークが実現されることになります。
今後さらに検討を進め、P2PTVトラヒックの時系列パターンを分析し、未来のトラフィック予測につなげたいと考えています。