5GとHTTP/3の次世代通信環境における深層学習による通信速度制御

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本研究の目的は，５Ｇ（第５世代移動通信システム）とＨＴＴＰ／３（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ　Ｖｅｒｓｉｏｎ　３）からなる次世代通信環境における通信性能の向上である．また，目的を達成する手法として，近年 大きな技術革新を遂げているＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ, 人工知能）技術の深層学習（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いる．前年度に，次世代通信手法であるＨＴＴＰ／３の実験環境の構築に成功しており，初期段階の性能の評価に成功している．本年度は，本実験環境（性能評価環境）を用いてＨＴＴＰ／３の重要な性能評価と，詳細な性能向上に関する考察（性能低下の主たる要因に関する詳細な調査）を行った．これまでの研究の多くは，ネットワーク遅延時間やネットワーク内におけるパケット損失率と性能の関係の調査を行ってきているが，本研究ではそれ以外の項目に関しても詳細に調査し，性能低下要因がＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）処理性能やＴＬＳ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　Ｌａｙｅｒ　Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）処理などにあることも示した．特にＴＬＳに関しては深く考察し，この暗号化処理と復号処理がＨＴＴＰ／３の性能に大きな影響を与え，ＣＰＵ処理性能が低いとＨＴＴＰ／３の性能が低くなること（つまり性能に直接的に影響を与えること）や，ＴＬＳのバージョンを変更することによりＨＴＴＰ／３の性能が大きく変わることなどを示した．そして，これらの成果をまとめた論文を国内研究会で発表したり，国際会議に投稿して採録されて発表したりした．