浅野瑞稀さんが IEEE 43rd International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2025) にて Best Regional Paper Award を受賞
- システム理工学専攻
受賞者
発表者：浅野 瑞稀 さん（システム理工学専攻 2年）
山崎 託 准教授（電子情報システム学科）
三好 匠 教授（電子情報システム学科）
指導教員
三好 匠 教授（電子情報システム学科）
学会?大会名
IEEE 43rd International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2025)
IEEE第43回コンシューマエレクトロニクスに関する国際会議
賞名
Best Regional Paper Award（地域別優秀論文賞）
発表題目
Real-Time IoT Device Identification Using Traffic Pattern Mapping Model
トラヒックパターンマッピングモデルを用いたリアルタイムIoTデバイス識別
研究目的
近年、家電や自動車、建物など、さまざまなモノがインターネットにつながる「IoT（モノのインターネット）」技術が急速に普及しています。私たちの生活の中でもIoTデバイスの利用が広がり、便利さや効率が向上しています。しかし、IoTデバイスの数が増えることで、すべてのデバイスを手動で管理するのが難しくなることが予想されます。また、IoTデバイスによる通信量の増加により、快適で安定したネットワーク環境を維持するためには、デバイスごとの特性やユーザーのニーズに応じて通信を適切に制御することが重要になります。
そこで本研究では、IoTデバイスの通信データを分析し、それぞれのデバイスの動きを自動かつリアルタイムに把握?管理することを目指しています。これにより、より快適で効率的なIoT環境の実現を目指します。
研究内容
本研究では、IoTデバイスの通信データをリアルタイムで識別するための手法を開発しました。具体的には、「2段階クラスタリング」というデータの類似性に基づいてグループ分けを行う手法を用いて、通信データをパターンに変換するためのマッピングモデルを作成しました。このモデルを活用することで、IoTデバイスの通信データを簡単にパターン変換し、リアルタイムでデバイスを識別できるようになりました。
今後の展望
本研究に対して、このように高く評価いただけましたことを非常に光栄に思います。今後は、より実際の環境に近い形での実装と評価、及び識別システムの更新方法について検討してきたいと考えております。