Fujun He 研究室
主宰者：Fujun He
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Fujun He研究室は、クラウドやネットワークシステムにおいて、機器の故障が発生した際にサービスを継続できる信頼性の高いシステム設計に取り組んでいます。研究対象は、仮想マシンや仮想ネットワーク機能などの仮想化技術で動作するシステムであり、複数の機器が同時に故障する状況でも必要なサービスレベルを維持することを目指しています。
研究手法として、最適化理論を中心に据えています。具体的には、整数計画問題として問題を定式化し、頑健最適化やマルコフ連鎖を用いた理論解析、強化学習に基づく動的な手法など、様々なアプローチを組み合わせています。バックアップ容量の効率的な配置や優先度制御といった実践的な戦略を数学モデルで表現し、計算機で解くことで最適な解を求めています。
主要な研究成果として、限られた予算でバックアップ資源を複数のサービス間で共有しながら、故障時の保護失敗確率を確率的に制限する「確率的保護」という概念を提案しており、これによって従来比で大幅なコスト削減を実現しています。また、遅延要件や負荷の変動といった実世界の複雑な制約条件を組み込んだモデルの開発を継続しており、理論と実用性のバランスを取った研究展開をしています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（49 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2023.3277735
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2023.3273522
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3182
- DOI: https://doi.org/10.1002/nem.2233
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3160
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3097
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- [2022] Unavailability-Aware Backup Allocation Model for Middleboxes with Two-Stage Shared ProtectionDOI: https://doi.org/10.1109/netsoft54395.2022.9844095
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom48099.2022.10001366
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.109287
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2022.3198664
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3046
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3024
- DOI: https://doi.org/10.1109/netsoft54395.2022.9844070
- [2022] Service Placement and User Assignment in Multi-Access Edge Computing with Base-Station FailureDOI: https://doi.org/10.1109/iwqos54832.2022.9812901
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2022.3178350
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc45855.2022.9838826
- DOI: https://doi.org/10.1109/noms54207.2022.9789879
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021ebp3144
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700563
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2022.3221168
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcc.2021.3051018
- [2021] Resource Allocation Model Against Multiple Failures With Workload-Dependent Failure ProbabilityDOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3135906
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3096254
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3093066
- DOI: https://doi.org/10.1109/netsoft51509.2021.9492607
- DOI: https://doi.org/10.1109/netsoft51509.2021.9492724
- [2021] Implementation of Virtual Network Function Allocation with Diversity and Redundancy in KubernetesDOI: https://doi.org/10.23919/ifipnetworking52078.2021.9472200
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3124920
- DOI: https://doi.org/10.1109/hpsr52026.2021.9481815
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500867
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3079937
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3076511
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3075458
- DOI: https://doi.org/10.1109/drcn51631.2021.9477366
- DOI: https://doi.org/10.1109/drcn51631.2021.9477355
- DOI: https://doi.org/10.1109/drcn51631.2021.9477368
- [2021] Analytical Model of Middlebox Unavailability under Shared Protection Allowing Multiple BackupsDOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2020ebp3176
- [2021] Main and Secondary Controller Assignment With Optimal Priority Policy Against Multiple FailuresDOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3064646
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2020ebp3145
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