山本研では，ネットワークに関するテーマについて幅広く研究を行っています．現在の主な研究テーマは，下記の通りです．

修士

• Transformerを用いた時系列データ補完によるネットワークトラヒックの高時間分解能化
• 動画配信サービスにおけるユーザ興味度に基づくネットワークリソース割当
• Transformerを用いた不完全情報推定モデルによる麻雀待ち牌予測
• 機械学習を用いたIDSにおける異常検知理由の説明可能性の向上
• 仮想ネットワーク埋込における埋込性能向上
• IoTネットワークにおける自律的異常検知および攻撃対策

学域

• 遺伝的アルゴリズムによるMEC環境の総消費エネルギー量に基づくタスクオフローディング最適化
• アンサンブル音源を対象とした深層学習と時系列予測によるハイブリッドパケット損失隠蔽
• 動画配信サービスにおける広告挿入位置と記憶性がQoEに与える影響の評価
• 動的環境における異種UAV群の協調的配送方式
• また，その他の主なテーマについては，研究概要からご覧下さい．

研究テーマの選定につきましては，基本的に配属後の論文講読などを通じて学生中心に決めていきますが，場合によってはこちらから割り当てることもあります．ただ，研究については，学生の自主性を尊重し，自身で考えるということを中心に進めて行きます．また，成果発表を発表するにあたって必要な原稿作成やプレゼンテーション技術についても習得できるよう指導を行います．

研究室配属にあたっては，基本的に面談を必須とします．また，学力よりも新たな知識を積極的に身につけようとする自主性や他人に考えを伝えるコミュニケーション能力などを重視します．

なお，現在は研究室定員の関係から，研究生の受入は基本的に行っておりません．

学域生，大学院生は通常通り募集しています