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J-GLOBAL ID：201502220229226916   整理番号：15A1181504

機械学習制御によるルータの低消費電力化

Evaluation of Router Power Reduction By Processing Speed Control Utilizing Support Vector Machines

著者 (4件)： 川瀬弘嗣 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  森洋二郎 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  長谷川浩 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  佐藤健一 (名古屋大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 204(PN2015 10-22)  ページ： 31-35  発行年： 2015年08月24日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,大規模IPルータの低消費電力化へ向けた,ルータ性能の動的性能制御手法を提案する。提案手法は,機械学習手法の一つであるSupport Vector Machineを用い,その入力ベクトルを規格化することで,時間変化するトラフィックに対する高い適応性を実現する。実際に観測されたパケットキャプチャデータを用いた数値実験により,提案手法は先行手法である周波数分割を用いた手法と比べ,より効率的な性能制御を実現可能であることを示す。さらに,トラフィック計測間隔など種々のパラメータ設定が制御効率に与える影響を評価し,高い制御効率を達成可能なパラメータ設定を明らかにする。(著者抄録)

シソーラス用語： *インターネット ,  大規模 ,  *ルータ【通信】 ,  *機械学習 ,  *サポートベクトルマシン ,  学習制御 ,  *性能 ,  *制御 ,  実験 ,  *消費電力 ,  比率 ,  依存性 ,  トラヒック測定
準シソーラス用語： *IPルータ ,  パケット損失率 ,  数値実験 ,  *低消費電力化 ,  電力依存性 ,  *動的制御

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

引用文献 (9件)：

• Cisco, “Cisco VNI : Forecast and Methodology , 2013-2018“, 2014.
• M. Pickavet et al., Proc. IEEE ANTS, Dec. 2008.
• C. Lange et al., IEEE J. Sel. Top. Quantum Electron., vol. 17, no. 2, pp. 285-295, Mar. 2011.
• J. Chabarek et al., Proc. IEEE INFOCOM, pp. 457-465, Apr. 2008.
• J. Baliga et al., Proc. Photonics in Switching, pp. 125-126,2007.

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  ルータ ,  低消費電力化