目次

• 笹部研究室（ゼミ）に興味を持たれているみなさんへ
• オフィスアワー（ゼミ説明会）
• 笹部について
• 研究内容・アプローチについて
• 指導方針・体制について
• 専門演習について
• 卒業研究について
• 研究環境について
• 研究室のメンバー（ゼミ生）に期待すること

笹部研究室（ゼミ）に興味を持たれているみなさんへ

笹部ゼミへようこそ．このページでは，ゼミへの配属希望を検討しているみなさんに向けて，有益と思われる情報をまとめています． オフィスアワーへの参加前にぜひ目を通してみてください．（内容は随時更新していきます．）

質問等があれば，sasabe[at]kansai-u.ac.jp宛にメールで連絡してください．

オフィスアワー（ゼミ説明会）

オフィスアワーはみなさんがゼミのことを知るための重要な機会です． 研究内容だけではなく，教員の指導方針なども含めて，自分に合っているかどうかを確認する場として利用してください．

オフィスアワーの日程

2024年度のオフィスアワーは終了しました．

• 9/26(木) 12:15-12:55 @ TK223
• 10/1(火) 12:15-12:55 @ TB106
• 10/4(金) 12:15-12:55 @ TK223
• 11/11(月) 14:40-15:25 @ TK223
• 11/12(火) 12:15-12:55 @ TK223

オフィスアワーの内容

40分程度/回を予定しています．研究内容，指導方針などをこちらから紹介し，その後，質問に対応する予定です．

笹部について

笹部の経歴はこちらに載せていますが，情報科学の分野，特に情報ネットワークを中心に研究に取り組んでいます． 関西大学総合情報学部には2023年4月から着任しています．1年生向けのソフトウェア実習，導入ゼミ以外に，数値・数量解析（2年生），テーマ別研究: 数理最適化によるネットワーク設計（2, 3年生），ハードウェアアーキテクチャ（3年生），ハイパフォーマンス・ネットワーキング（博士前期課程）の科目を担当しています．

研究内容・アプローチについて

最近の主なテーマに関しては研究のページにまとめています．これまでにいろいろな研究テーマに取り組んできていますが，私の興味の本質は，「複雑なシステムをどのように最適化できるか」，「様々な思惑を持った人々が存在する中で，どのように，社会をよりよい形に導き，それを持続できるか」にあります．このような問題意識に対し，最適化・ゲーム理論・機械学習といった数理的手法と最先端のプログラミング・ネットワーク技術を駆使することで，スマートな解決策を模索しています． 研究テーマによって研究への取り組み方（アプローチ）も異なりますが，いくつか具体例を示します．

大規模コンテンツ配信のためのネットワーク最適化のテーマの場合，配信サーバから各ユーザ端末へのコンテンツの流れ方を最適化問題としてモデル化し，それをPython + PuLPを用いてプログラミングし，様々なシナリオの下で評価，考察する，というような流れになります．最適化問題は，「制約条件の下，決定変数を制御することで目的関数を最大化（最小化）する」という枠組みですが，私達の社会における多くの問題は「ある環境において，何かを制御することで目的を達成する」と捉えることができ，これは最適化問題の枠組みに当てはまります．このような考え方を理解，実践できるようになると，自分自身が興味のある様々な問題に応用できるようになります．

ゲーム理論に基づく利己的最適制御のテーマでは，前述の最適化とゲーム理論の考え方を組合せた研究となります．例えば，カーナビで目的地までの経路を選択する場合，個々のユーザとしては，目的地までの到達時間が短い（と期待できる）経路を選択するなど，合理的な判断を行ったとしても，結果的に特定の道路にトラヒックが集中し，渋滞が生じる可能性があります．このように，個々の意思決定が社会やシステム全体にどのような与えるのかを分析するためには，ゲーム理論の枠組みが適しています．ここで，ユーザが知覚する情報が変わることで，合理的な判断に変化が生じる可能性があります．利己的最適制御では，ユーザの知覚する情報を適切に制御することで，ユーザの合理的判断の下，社会やシステム全体として望ましい状況を実現することを目指しています．以上のようなことを実現するためには，最適化やゲーム理論といった数理的手法による問題のモデル化やそれを評価するための計算機シミュレーションなどが必要になります．なお，このように，利害の異なる多数のユーザからなるシステムの挙動分析・制御に関しては，情報ネットワークなど他の分野においても重要となる研究テーマとなります．

Beyond 5Gを支える持続可能なNFVネットワークのテーマでは，多様化するネットワーク・サービスを迅速かつ柔軟に，また，持続可能な形で提供するための基盤技術の検討をネットワーク機能仮想化(Network Functions Virtualization: NFV)を中心に進めています．サーバや通信リンクといった有限の資源を様々なサービスに適切に割り当てるためには最適化の考え方が重要となります．また，サービスの需要はユーザの挙動により時間的・空間的に変化するため，こうした特徴を機械学習により捉え，制御へと活用する必要があります．さらには，こうしたアイデアを具現化するために，extended Berkeley Packet Filtere (BPF), eXpress Data Path (XDP), Cloud-native Network Function (CNF)などの最先端のネットワーク技術との連携に取り組んでいます．Linuxカーネルの実装や拡張に興味があるというコアな人も歓迎します．

人と機器の融和に基づくリスク考慮型自動避難支援のテーマでは，人とスマートフォンの連携による自動避難誘導の実現や地理ビッグデータを活用した道路網のリスク分析などに取り組んできています．前者においては，スマートフォンによる誘導とそれに対する避難者の応答（移動軌跡）との一致・不一致から道路網の状態を自動的に推定し，その知見をネットワークを介して避難者間で共有することで避難を支援する仕組みを提案するとともに，その有効性をJavaによる計算機シミュレーションやスマートフォン・アプリの開発・実験を通して評価しています．後者に関しては，名古屋市など一部の自治体により提供されている，大規模災害による道路毎の閉塞リスクのデータを基に，迅速かつ安全な避難を実現するための，経路や避難所の選択問題などを取り扱っています．道路網を頂点と辺からなるグラフ構造として捉えることで，Python + Graphillionを軸に，経路の列挙や信頼性の計算などが行えるようになります．

ブロックチェーンシステムのネットワークセキュリティのテーマでは，Bitcoinに代表される暗号通貨システムにおいて採用されている，不特定多数のユーザ間での合意形成メカニズムに着目した検討を行っています．Bitcoinでは，マイナーが報酬を獲得するためには，Proof of work (PoW)と呼ばれる，高難度のパズル的計算により正当なブロックを生成するだけでなく，そのブロックを迅速にネットワーク内に拡散し，他者からの合意を得る必要があります．近年，正規の拡散プロトコルを悪用することで，競争的拡散を妨害するリスクが指摘されています．この研究では，拡散妨害リスクを感染症伝播モデルに着想を得たstandby-interrupted-retrieved-attackable (SIRA)モデルとして新たにモデル化し，Pythonによる数値計算によりリスクを評価するとともに，攻撃の学習による早期検知・回避手法についても検討し，Javaによる計算シミュレーションによりその効果を評価しています．

上記はあくまでこれまでの研究テーマの例となります．実際にみなさんが取り組む研究テーマについては，個別に相談し決めていくことになります． 詳細については，卒業研究についてを御覧ください．

これまでの研究成果（雑誌論文，国際会議，国内研究会・大会など）や過去の指導学生の学位論文（博士論文，修士論文，卒業論文）の情報については業績のページに載せています．

指導方針・体制について

指導方針

基本的には，「自身の限界に挑戦し，それを超える」ことを目指した指導を心がけています．これは私自身の経験に基づくものです．

4年生で取り組む卒業研究は，これまでの通常の講義とは異なり，課題内容やその解決法を自分自身で考え，取り組む姿勢が求められます．自身の自由な発想で1つのことにじっくり取り組めるのが卒業研究の魅力ですが，一方で，課題や解決法を自ら考えるということは，明確な答えが（その時点では）存在しない問題に取り組むということであり，時には（というより多くの時間は）なかなか思うように進まないこともあるでしょう．そのような状況を乗り越えるためには，とにかく試行錯誤が重要です．もちろん研究を始める時点で様々なことを熟考し，「その時点で」適切と考えられる解決策を検討するわけですが，実際にその解決策を試してみると，当初は思い至らなかったような課題が新たに発見される可能性があります．そうすると，新たな知見を元に，課題と解決策を再検討・再評価する，というように試行錯誤が求められます．これを繰り返すことで，徐々に「自分なりの答え」へと近づいていくことができるのですが，ゴールが見えない間は，この試行錯誤が精神的な負担になることもあります．行き詰まったときには，このことを思い出して欲しいのですが，このような試行錯誤は決して無駄なことではなく，みなさんにとっての成長の礎になるということです．

人によって価値観は様々です．とりあえず卒業できればそれでよい，という考え方の人もいるかもしれません．ただ，ゼミに限らず，若いうちにできるだけ多くの経験を積んでおいた方が，自分自身の将来の選択肢が広がることは間違いないと思います．誰もが「若さ」という「可能性」を持っていますが，「若さ」には限りがあり，また，「可能性」も磨かなければ「未来」には繋がりません．失敗を恐れず，自分の限界に挑戦してみませんか．こうした考え方に共感できる学生の皆さんを待っています．

指導体制

研究を進めるにあたっては，文献調査を介した背景知識の獲得やプログラミング・スキルなど基礎的な力と，研究テーマ毎に求められる課題解決能力が必要になります． この内，基礎的な力に関しては，3年生の専門演習において，教員側のガイドの下，ゼミ生全員で協力しながら取り組む形となります． 一方，課題解決能力に関してはそれぞれの研究テーマに沿った専門性が求められるため，笹部との個別相談が中心となる予定です． （将来的には，テーマ間の類似性を元に，学年間で階層的な組織体制を形成できればと考えています．）

専門演習について

3年生の専門演習では，卒業研究に向けた基礎的な力を身につけることを優先します．具体的には，(1)開発環境（VS Code, 仮想環境，Docker，Python, LaTeXなど）の構築，(2)興味のある論文（和文・英文）の調査，論文の精読，調査した内容についての発表・議論，(3) paizaを活用したプログラミング・スキルの向上などを中心に，各自が主体的に卒業研究に取り組めるようになることを目指します．論文の調査を進める過程で，自身の興味と自分の得意分野がマッチするように研究分野を絞り込んでいき，3年生の終わりまでに卒業研究のテーマを決定します．

卒業研究について

卒業研究は各自，個別のテーマに取り組む形を想定しています． 研究とは，ある物事に関して深く考え，調べ，真理を明らかにすることなので，自分自身が興味を持てる内容でないと継続することが難しいです． そのため，3年生の専門演習において，自分自身が打ち込めそうなテーマを見つけることを目標としています． その際，「研究内容・アプローチについて」で紹介している研究テーマと関連が低そうなテーマでも，サポートできる可能性はありますので，皆さんの柔軟な発想に期待しています．

卒業研究は，みなさんの自由な発想の下，時間をかけて取り組むことができるという点で貴重な経験になると思います． この経験は将来の自分にとっての財産となるだけでなく，学部卒での就職を考えている人にとっても，就職活動の際の自己PRとしても利用できますので，卒業研究をみなさんの成長の場として積極的に活用してもらえればと思います． また，その過程で更に研究を進めてみたいと思った場合には，大学院への進学も検討してみてください．

研究環境について

どのような研究テーマに取り組むにしても，好きなタイミングで手元でいろいろなことを試すことができるよう，自分自身のパソコンがあることが望ましいです．笹部は普段からmacOSを中心とした環境で作業を行っています．（LinuxやWindowsも一部利用しています．）OSについては指定しませんが，macOSであれば研究開発環境に関してアドバイスを得られやすい受けやすいメリットはあります．

大規模な数値計算やシミュレーション，実機による実証実験など，特別な機材が必要になった場合は，予算や設置場所の制約を考慮した上で，できる限り研究設備を用意する予定です．

研究室のメンバー（ゼミ生）に期待すること

以下のことは常に心がけるようにしてください．

1. 打ち込める・夢中になれることを見つけること．
2. 何かを始めるときはまず先人の知恵に学ぶこと．
3. 人の意見に耳を傾ける柔軟さを持つこと．
4. 最終的には自分で考えて行動できること．
5. 相手の立場に立って物事を考えられること．
6. 自分自身の行動に責任感を持つこと．
7. 締切に対して計画的に行動できること．
8. 教員や他のゼミ生と協調的に行動できること．
9. Give and Takeの精神を忘れず，他のゼミ生と切磋琢磨すること．
10. 自己解決が難しそうな場合は，早めに相談すること．