重野　寛 （シゲノ　ヒロシ）

Shigeno, Hiroshi

写真a

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
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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．

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その他の所属・職名 【 表示 ／ 非表示 】

  • 慶應義塾ミュージアム・コモンズ, 副機構長

  • 理工学研究科, 開放環境科学専攻, 情報工学専修

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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

  • 2020年05月
    -
    継続中

    慶應義塾ミュージアム・コモンズ, 副機構長

  • 2017年10月
    -
    2019年09月

    慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター, 所長

  • 2019年04月
    -
    2023年03月

    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

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1990年03月

    慶應義塾大学, 理工学部, 計測工学

    大学, 卒業

  • 1992年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 計測工学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 1997年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 計測工学専攻

    大学院, 修了, 博士

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士（工学）, 慶應義塾大学, 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

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 情報通信 / 情報ネットワーク

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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

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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 】

  • Adaptive Message Prioritization for Vehicular Cooperative Perception at Target Intervals

    Kunibe M., Yamazaki R., Murakawa T., Shigeno H.

    Journal of Information Processing （Journal of Information Processing）  31   57 - 65 2023年

    　概要を見る

    In this paper, we propose adaptive message prioritization for vehicular cooperative perception at target intervals. The purpose of this paper is to ensure that Connected and Autonomous Vehicles (CAVs) can perceive the surrounding traffic environment by exchanging wireless messages such as Cooperative Awareness Messages (CAMs) and Cooperative Perception Messages (CPMs). Especially, under challenging conditions such as the wireless congestion control or the mixed-traffic of CAVs and human-driven vehicles, the number of perceptible objects by these messages decreases due to the message transmission rate control under the congestion control or the less message transmission under the low CAV penetration rate. To perceive the surrounding objects under the challenging conditions, the proposed method assigns high transmission priority to CPMs that include the information of multiple objects perceived by in-vehicle sensors. Specifically, the method controls the transmission frequency of CAMs and CPMs by assigning transmission priority to them such that the maximum perception interval approaches the target interval. Simulation result shows that 75% CAVs perceive surrounding vehicles within the target interval even under both the wireless congestion control and 20% CAV penetration rate.

  • Data Generation With Filtered β-VAE for the Preoperative Prediction of Adverse Events

    Yamasaki Y., Doi C., Kitagawa S., Seki H., Shigeno H.

    IEEE Access （IEEE Access）  11   48667 - 48676 2023年

    　概要を見る

    Adverse events after surgery not only affect the patient's recovery but also increase the burden on doctors and patients due to prolonged hospitalization. Predicting adverse events from patient data before surgery with a machine learning method is highly expected. It is difficult to collect a large amount of patient data since the number of surgeries in a year is limited and predict the occurrence of adverse events accurately since patient data are imbalanced data. To improve the accuracy of adverse event prediction, this paper proposes data generation with Filtered VAE for the preoperative prediction of adverse events. Filtered VAE has filters by the reconstruction error and by a machine learning method. After VAE generates minority class data, the two layers of filtering are used to remove low-quality minority class data that have little contribution to the adverse event prediction. In the evaluations, patient data obtained from Tokyo Dental University Ichikawa General Hospital were used. The proposed method can predict adverse events with a recall of 0.848, which is 5.6% more accurate than existing methods. The effects of filtering in Filtered VAE are visualized, and the reasons for the improvement in prediction accuracy are clarified. Furthermore, this paper shows that VAE can generate arbitrary patient data even in table data, corresponding to the distribution of the original patient data.

  • Q-Learning-Based Spatial Reuse Method Considering Throughput Fairness by Negative Reward for High Throughput

    Takematsu M., Sakai S., Kunibe M., Shigeno H.

    Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST （Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST）  419 LNICST   207 - 219 2022年

    ISSN  18678211

    　概要を見る

    In this paper, we propose a Q-learning-based spatial reuse method considering throughput fairness in Wireless LANs (WLANs). In Spatial Reuse (SR) methods, wireless nodes try to use wireless resources efficiently by controlling both the Transmission Power (TP) and Carrier Sense Threshold (CST). When wireless nodes are densely deployed, the SR methods have difficulty to achieve both the high aggregate throughput and throughput fairness because the mutual interference among the wireless nodes becomes severe. The proposed method removes the difficulty by utilizing Q-learning where wireless nodes can learn the adequate CST and TP by themselves. The proposed method motivates nodes to use wireless resources actively by rewards, while it suppresses nodes with high throughput using the resources by negative rewards. As a result, the wireless resources are distributed among nodes with low throughput, and the proposed method achieves both the high aggregate throughput and throughput fairness. Simulation results show that the proposed method improves the aggregate throughput with keeping throughput fairness.

  • Multihop Cooperative Perception with Mitigating Sidelink Resource Breaks by Packet Filtering

    Kunibe M., Shigeno H.

    2022 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events, PerCom Workshops 2022 （2022 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events, PerCom Workshops 2022）     599 - 604 2022年

    　概要を見る

    In this paper, we utilize multihop communication in sidelink Cellular Vehicle-to-Everything (C-V2X) communication for extending the perceptible range of surrounding environments. The challenging task of the sidelink multihop communication is to maintain periodically reserved wireless resources. Since the multihop communication generates aperiodic traffic, it has the potential to break the reserved resources in C-V2X. The proposed method filters the packets that will break the reserved resources. Furthermore, to avoid degrading the perception quality due to the packet filtering, the proposed method prompts vehicles to forward packets when there is enough room in their resources for forwarding the packets. In the simulation results, we confirm that the proposed method extends the perceptible range compared with single-hop communication and multihop communication with several ETSI parameters.

  • UAV Path Planning in Urban Environments with Dynamic Risk-Map Generation by Vehicle and Pedestrian Perception

    Iwashina Y., Kunibe M., Kato S., Shigeno H.

    IEEE Vehicular Technology Conference （IEEE Vehicular Technology Conference）  2022-September 2022年

    ISSN  15502252

    　概要を見る

    In this paper, we propose the UAV path planning method in urban environments with dynamic risk-map generation by vehicle and pedestrian perception. In urban environments, it is the challenging task for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to generate the safety flight path such that they will not collide with the ground vehicles and pedestrians in case of accidental fall. To mitigate the collision risk, the proposed method dynamically generates the risk-map, where collision risks within specific areas are mapped based on mobility of ground vehicles and pedestrians. To perceive the mobility of them, the proposed method utilizes Vehicle-to-Everything (V2X) messages that include position, velocity, and acceleration of the ground vehicles and pedestrians. Based on the proposed risk-map, UAVs seek their flight paths that minimize the collision risk by Rapidly-exploring Random Tree Star (RRT*) algorithm. Simulation result shows that the flight path of the proposed method decreases the collision risk compared with the shortest path and previous safety path in the situation that there are 200 vehicles and 400 pedestrians in 1250 m×1050m city.

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

  • これからのデジタルアーカイブとテクノロジー

    重野, 寛

    慶應義塾大学DMC紀要 （慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター）  9/10 （ 1 ） 19 - 48 2023年03月

    ISSN  21883424

  • 巻頭言

    重野, 寛

    慶應義塾大学DMC紀要 （慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター）  8 （ 1 ） 3 - 3 2021年03月

    ISSN  21883424

  • パネルセッション1 : オンライン教育が大学をどう変える?

    重野, 寛

    慶應義塾大学DMC紀要 （慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター）  7 （ 1 ） 42 - 57 2020年03月

    ISSN  21883424

  • 所長あいさつ

    重野, 寛

    慶應義塾大学DMC紀要 （慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター）  7 （ 1 ） 8 - 9 2020年03月

    ISSN  21883424

  • 巻頭言

    重野, 寛

    慶應義塾大学DMC紀要 （慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター）  7 （ 1 ） 4 - 5 2020年03月

    ISSN  21883424

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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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
    , 

    口頭発表（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
    , 

    口頭発表（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
    , 

    口頭発表（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
    , 

    口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 混在交通交通需要の集中時にも渋滞なく運用できる高効率な近未来交通サービス

    2023年04月
    -
    2027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,  研究分担者

  • 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,  研究代表者

  • 実世界データを対象とした情報流におけるトラスト経済モデル

    2017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,  研究分担者

  • 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,  研究代表者

  • 経営学・理工学・経済学連携によるインフラ長寿命化モデルの開発

    2016年
    -
    2019年03月

    国立研究開発法人科学技術振興機構, 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「インフラ維持管理・更新・マネジメント技術」, 重野寛, 受託研究,  研究分担者

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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

  • 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 】

  • 情報工学特別講義

    2024年度

  • 情報工学輪講

    2024年度

  • 学外実習Ｂ

    2024年度

  • 学外実習Ａ

    2024年度

  • ネットワーク工学Ⅱ

    2024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
    -
    2024年06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

    　
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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

  • 2023年02月
    -
    2023年08月

    委員, 総務省 自動運転時代の"次世代ITS通信"研究会

  • 2023年03月
    -
    2024年03月

    委員, 国土交通省 次世代ITS検討会

  • 2019年06月
    -
    継続中

    委員長, ITS情報通信システム推進会議 高度化専門委員会

  • 2023年07月
    -
    2024年03月

    構成員, 総務省 令和5年度「5.9GHz帯NR-V2Xシステムに関する技術的検討」調査検討会

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