Shigeno Lab Keio Univ.

About Us

重野研究室ではコンピュータネットワーク，モバイル・ユビキタスコンピューティングの分野で，「適応的でセキュアな新しいネットワーク」を実現を目指して，通信のプロトコルや仕組み，アーキテクチャ，アプリケーションを研究しています．現在は，自動車アドホックネットワークや高度交通システム（ITS）のための通信プロトコル，エッジコンピューティング，ネットワークセキュリティ，無線LANの研究を進めています．

Our Researches

Intelligent Transport System

ITS班では，安全で効率的な交通を実現するアプリケーションの開発，及び通信技術の提案を行っています．近年では自動運転車の実現を目的とした車両制御や無線通信に関する研究を積極的に行っています．ITSアプリケーションはV2X通信（車両間の通信）を活用することで交通の安全性と効率を向上させることが期待されています．身近な例を挙げればカーナビの経路案内や渋滞回避機能があります．また自動運転を例にあげれば，前方の車両と隊列を形成して走行する隊列走行などがあります．一方でV2X通信を盗聴することで車両の位置情報を不正に入手することが可能であり，搭乗者の位置プライバシの保護も重要な課題となっています．

Virtual Network

VN班では，IoTや5G，スマートシティや自動運転といった次世代の技術を支える次世代のネットワークを実現するべく研究を行っています．次世代のネットワークを実現するために，MEC（モバイルエッジコンピューティング）を柱として研究を進めています． MECでは従来のクラウドコンピューティングに加えて，ユーザにより近い位置にエッジサーバを配置し，中間処理を行うことでコアネットワークへの負荷を分散し，通信の低遅延化をもたらします．従来のネットワークでは実現できなかったアプリケーションを実現することを目指して研究を進めています．

Network Machine Learning

NML班では，連合学習を軸に，次世代ネットワークに対応した機械学習技術の研究を行っています．連合学習は，複数のクライアントが個々に保持しているデータを保持したまま，協力して大規模な機械学習モデルを作成する手法です．各クライアントは，ローカル環境で学習を行い，その結果をサーバを介して共有します．これにより，データ自体を集約することなく個別のクライアントが保有する情報を活用できるため，プライバシーの保護が可能です．連合学習の技術を活用し，自動運転やMECといった最先端のアプリケーションへの応用を目指しています．