重野 寛 (シゲノ ヒロシ)

Shigeno, Hiroshi

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所属(所属キャンパス)

理工学部 情報工学科 (矢上)

職名

教授

HP

総合紹介 【 表示 / 非表示

  • コンピュータネットワーク,モバイル・ユビキタスコンピューティングの分野で,通信のプロトコルや仕組み,アーキテクチャ,アプリケーションを研究しています.現在は,無線ネットワーク,ITSのための通信プロトコル,情報指向ネットワーキング,モバイル・エッジ・コンピューティング,ネットワークセキュリティなどの研究を進めています.

その他の所属・職名 【 表示 / 非表示

  • デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター, 所長

  • 理工学研究科, 開放環境科学専攻, 情報工学専修

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2012年04月
    -
    継続中

    慶應義塾大学(理工学部情報工学科), 教授

  • 2019年04月
    -
    継続中

    内閣府, 政策統括官(科学技術・イノベーション担当)付, 上席科学技術政策フェロー(非常勤)

  • 1994年11月
    -
    1995年02月

    慶應義塾大学理工学部, 嘱託助手

  • 1998年04月
    -
    2000年03月

    慶應義塾大学(理工学部情報工学科), 助手(有期)

  • 2000年04月
    -
    2003年03月

    慶應義塾大学(理工学部情報工学科), 専任講師

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学歴 【 表示 / 非表示

  • 1990年03月

    慶應義塾, 理工学部, 計測工学

    大学, 卒業

  • 1992年03月

    慶應義塾, 理工学研究科, 計測工学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 1997年03月

    慶應義塾, 理工学研究科, 計測工学専攻

    大学院, 修了, 博士

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学), 慶應義塾, 課程, 1997年03月

    モーバイル・コンピューティングのためのコミュニケーション・プラットフォーム

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報ネットワーク

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • ネットワーク・アーキテクチャ

  • ネットワーク・プロトコル

  • モバイル・コンピューティング

  • 無線ネットワーク

  • 高度交通システム

 

著書 【 表示 / 非表示

  • 情報学基礎 第2版

    重野 寛, 岡田謙一他, 共立出版, 2013年11月

  • 情報学基礎

    重野 寛, 岡田謙一他, 共立出版, 2013年03月

  • ユビキタスコンピューティング

    重野 寛, オーム社, 2009年07月

  • IPv6プロトコル徹底解説

    生田りえ子,勝本道哲,重野寛, 日経BP社, 2001年03月

  • IT TEXTシリーズ コンピュータネットワーク

    松下温,重野寛,屋代智之, オーム社, 2000年09月

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論文 【 表示 / 非表示

  • モバイルクラウドセンシングにおける持続的な協力のためのインセンティブメカニズム

    浅井菜々香, 五箇奏乃子, 重野寛

    情報処理学会論文誌 61 ( 2 ) 397 - 405 2020年02月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り

  • A Task Placement System for Face Recognition Applications in Edge Computing

    Satake H., Tani R., Shigeno H.

    2020 IEEE 17th Annual Consumer Communications and Networking Conference, CCNC 2020 (2020 IEEE 17th Annual Consumer Communications and Networking Conference, CCNC 2020)  2020年01月

    ISSN  9781728138930

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    © 2020 IEEE. Mobile devices have certain restrictions such as processing power and network bandwidth. Edge computing can reduce load and delay by migrating the parts of application processing from mobile devices to edge servers. Edge computing is a method that extends cloud computing to the edge of network. Conventional schemes of face recognition based on edge computing can reduce the amount of network transmission data between the edge servers and the cloud servers by preprocessing data on the edge servers. However, the schemes execute each task on a certain resource, thus application response time may increase according to the conditions of computational resources and network. Hence, a task placement system considering the conditions of computational resources and network is necessary. This paper proposes a task placement system for face recognition applications in edge computing. The proposed system calculates estimated response time of possible task placements based on the task placement decision formula. The formula parameterizes power and CPU utilization of computational resources and delay and bandwidth of network. The task placement that minimizes estimated response time is determined. We implemented a prototype of the proposed task placement system and evaluated its performance through experiment.

  • Throughput Modeling and Analysis under Power Control in High Efficiency Wireless LAN

    Iwai K., Ohnuma T., Inada R., Shigeno H.

    2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019 (2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019)  2019年11月

    ISSN  9784907626419

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    © 2019 IPSJ. Carrier sense multiple access/collision avoidance (CSMA/CA) in wireless local area network (WLAN) is considered as a complex protocol for modeling due to its autonomous function and influence of interference with medium shared by multiple nodes. IEEE 802.11ax, a sixth generation WLAN standard, enables various flows with different modulation coding scheme (MCS) and traffic load, transmission power (TxP), clear channel assessment threshold (CCAT) to coexist in a WLAN. This variation makes modeling of WLAN system more difficult. This paper proposes a throughput model for high efficiency WLAN analysis under any traffic load and MCS condition. This model factorizes throughput into five elements. This flexible model can be applied to any complex topology. In simulation evaluation, a correlation coefficient between the results of the proposed model and simulation is observed by at most 0.981. Furthermore, The results shows that the influence on the throughput due to the change in TxP is correctly modeled and minimum TxP for maximum throughput is revealed on a condition.

  • Prediction of Post-induction Hypotension Using Stacking Method

    Iwai K., Doi C., Asai N., Shigeno H., Ideno S., Kato J., Yamada T., Morisaki H., Seki H.

    2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019 (2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019)  2019年11月

    ISSN  9784907626419

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    © 2019 IPSJ. Electronic anesthesia record data have been accumulated, and efforts to solve medical problems using data analysis methods and machine learning have been conducted. Post-induction hypotension frequently occurred after induction of anesthesia. Intraoperative hypotension is associated with various adverse events such as myocardial infarction and cerebral infarction. In a related study, eight machine learning methods were used to construct hypotension prediction models and evaluated by area under the curve (AUC), using data collected from an institution in the United States. Nevertheless, it was not focused on improving prediction power. This paper aims to predict post-induction hypotension with high prediction power using 1,626 electronic anesthesia record data. Our hypotension prediction model using a stacking method is introduced. F-measure 0.60 was achieved by using our method through the evaluation.

  • Proposal of Anesthetic Dose Prediction Model to Avoid Post-induction Hypotension Using Electronic Anesthesia Records

    Asai N., Doi C., Iwai K., Ideno S., Seki H., Kato J., Yamada T., Morisaki H., Shigeno H.

    2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019 (2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019)  2019年11月

    ISSN  9784907626419

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    © 2019 IPSJ. Post-induction hypotension frequently occurred after anesthesia induction. Avoiding post-induction hypotension is important as it is associated with postoperative adverse outcomes. Related studies have shown that the dose of anesthetic induction drugs affects the post-induction hypotension. The purpose of this study is to propose an anesthetic dose that does not cause post-induction hypotension according to the patient's condition. A model for predicting the optimal dose of an anesthetic induction drug is constructed using a regression model which is one of machine learning methods by focusing on electronic anesthesia records. The prediction coefficient of determination 0.5008 was achieved by adjusting the explanatory variables and parameters and using ridge regression.

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KOARA(リポジトリ)収録論文等 【 表示 / 非表示

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総説・解説等 【 表示 / 非表示

研究発表 【 表示 / 非表示

  • IoTサービス基盤から考えるネットワーク仮想化技術 —情報流の視点から—

    重野 寛

    電子情報通信学会2017年総合大会, 2017年03月, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)

  • Reputation Aggregation Method Considering Reliability of Newly Joining Peers in Unstructured P2P Networks

    Takashi Yajima, Hiroki Ushikubo, Hiroshi Shigeno

    International Conference on Broadband, Wireless Computing, Communication and Applications (BWCCA 2012) (Victoria, Canada) , 2012年11月, 口頭(一般)

  • Comparative Evaluation of Information Dissemination Method for Dynamic Vehicular Route Planning

    Koichiro Hara, Masaki Suzuki, Taisei Tokuda, Hiroshi Shigeno

    International Conference on ITS Telecommunications (ITST 2012) (Taipei, Taiwan) , 2012年11月, 口頭(一般)

  • P2Pライブストリーミングサービスにおける拡散率に基づくチャンク交換手法

    酒田良樹, 高山和幸, 遠藤伶, 重野寛

    第20回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (愛媛県松山市) , 2012年10月, 口頭(一般), 情報処理学会

  • A Chunk Scheduling based on Chunk Diffusion Ratio on P2P Live Streaming

    Yoshiki Sakata, Kazuyuki Takayama, Rei Endo, Hiroshi Shigeno

    International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS2012) (Melbourne, Australia) , 2012年09月, 口頭(一般)

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競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 混在交通における協調走行のための自動車通信による統合交通環境認識技術

    2020年04月
    -
    2024年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 重野 寛, 基盤研究(B), 補助金,  代表

  • 自動車アドホックネットワークにおける情報指向アプローチによる分散情報共有基盤

    2016年04月
    -
    2020年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 重野 寛, 基盤研究(B), 補助金,  代表

受賞 【 表示 / 非表示

  • 情報処理学会 フェロー

    2019年06月, 情報処理学会

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 独立行政法人日本学術振興会「科研費」審査員表彰

    2015年10月, 独立行政法人日本学術振興会

    受賞区分: その他の賞

  • 電子情報通信学会通信ソサエティ活動功労賞

    2015年09月, 電子情報通信学会通信ソサエティ

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 第24回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ(DPSWS2016) 優秀論文賞

    小川紘基, 柳田諒, 五味和良, 重野寛, 2016年10月, 第24回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ(DPSWS2016), インフラレスの動的走行経路案内のための双方向シミュレーションの実装と評価

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 情報処理学会 2016年度学会活動貢献賞「第78回全国大会開催への貢献」

    2017年06月

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 情報工学輪講

    2020年度

  • ネットワーク工学Ⅱ

    2020年度

  • ネットワーク工学ⅠB

    2020年度

  • ネットワーク工学ⅠA

    2020年度

  • 情報工学実験第2

    2020年度

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社会活動 【 表示 / 非表示

  • 実環境を想定した自動走行支援通信のメッセージセット及びプロトコルに関する調査検討会 委員

    2018年10月
    -
    2019年03月
  • 公益財団法人佐藤陽国際奨学財団 選考委員

    2018年09月
    -
    2020年08月
  • 平成30年度Connected Car社会の実現に向けた既存ITS用無線システムの高度化を行うための技術的条件等に関する調査検討会

    2018年09月
    -
    2019年03月
  • Connected Car社会の実現に向けた既存ITS用無線システムを補完する新たな無線システムの技術的条件等に関する調査検討会

    2018年08月
    -
    2019年03月
  • 国立研究開発法人情報通信研究機構 高度通信・研究会開発委託研究評価委員会 委員

    2018年04月
    -
    2020年03月

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 情報処理学会

     
  • 電子情報通信学会

     
  • ACM

     
  • IEEE

     

委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2017年06月
    -
    2019年06月

    理事, (社)情報処理学会

  • 2019年06月
    -
    2022年06月

    委員長, ITS情報通信システム推進会議 高度化専門委員会

  • 2018年04月
    -
    継続中

    主査, (社)情報処理学会 高度交通システムとスマートコミュニティ研究会

  • 2018年01月
    -
    2019年12月

    Information Services Committee, Co-Chair, IEEE ComSoc Asia Pacific Board

  • 2018年11月
    -
    2020年10月

    技術推進機構 SIPインフラ連携委員会 新技術の地域実装促進小委員会(仮称) 幹事, (社)土木学会

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