の処理を繰り返していく．現在の木に対してランダムに葉ノードvを選択し，ランダム数 c∈ {1,2,3,4,5}を決定する．そして，vにc個の子ノードを追加する．
前章のプロトタイプシステムで実装した，トポロジ検出システムを利用する．実験を行 う計算機の構成を以下に示す．
• OS: macOS Sierra 10.12.6
• CPU: 2.2 GHz Intel Core i7
• Memory: 8 GB 1600 MHz DDR3
図6.1にトポロジ検出アルゴリズムの計算時間の結果をグラフで示す．
図 6.1: トポロジ検出アルゴリズムの計算時間
第 7 章 おわりに
本章では，本論文におけるまとめと今後の課題について述べる．
7.1 まとめ
ホームネットワークでは，異なるネットワークや多種多様な機器が接続されることで，
ホームネットワークのトポロジが複雑化している．これに対し，ホームネットワークに接 続された各機器より収集された接続構成情報からトポロジを自動的に検出し，ネットワー ク記述モデルによってトポロジ情報を記述する手法を提案した．これにより，多岐にわた る端末間，或いはネットワーク技術間のトポロジをレイヤ横断的に記述することができ，
ホームネットワークのトポロジ全体を把握することを可能とする．また，ネットワーク記 述モデルを利用することにより，トポロジ情報を計算機で読込み可能な形式となる．これ により，ホームネットワークの障害原因の特定を容易化・自動化することが可能になり，
ホームネットワークの可用性の向上に貢献できる．
7.2 今後の課題
今後の課題として，トポロジを自動的に検出し，形式的に記述して可視化する手法をプ ロトタイプシステムとして実装した．しかし，システムで利用している接続構成情報はあ らかじめ用意した情報であり，HTIPが実装された実際のホームネットワーク環境，或い はシミュレーションされた環境において実験を行う必要があると考えている．
謝辞
本研究を行うにあたり，多大なるご指導とご厚状を賜りました丹 康雄教授に深く感謝 致します．
また審査をお引き受け頂いた本学 篠田 陽一教授，本学 リム 勇仁准教授，Razvan Beuran 特任准教授には，本論文を執筆するにあたり多大なご助言を頂きました．深く感謝いたし ます．
副テーマにおいてご指導ご鞭撻を賜りました本学 金子 峰雄教授，本学 大西 正輝客員 准教授に深く感謝致します．
本論文をまとめるにあたりご協力を頂いた丹研究室，リム研究室の皆様に厚く御礼申し 上げます．
最後に，私の研究に対し理解を示して頂き，学生生活を送るにあたって経済的，精神的 に支援して下さった両親に心より感謝を致します．
参考文献
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[3] M. Rose and K. McCloghrie: Structure and Identification of Management Informa-tion for TCP/IP-based Internets，RFC1155，IETF，1990．
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