張正尚教授獲頒INFOCOM終身成就獎

第20屆教育部國家講座-張正尚教授(YouTube影片)

清華電機新聞 -全球高速網路研究先鋒 張正尚教授獲第55屆學術獎

研究方向

(1) 網路科學(Network Science)和大數據分析(Big Data Analytics)

2005年美國國家學院科學研究委員會依據科學方法將「網路科學」定義為「有組織的網路知識」。這個需要整合各種不同領域的知識:包含網際網路、電力網路、社群網路、實體網路以及生物網路。對於網路科學,主要的數學工具是動態圖形研究,用來處理巨量資料(Big Data)。這些年來已可常見在Nature和Science的文章討論此類問題,諸如生物心臟的同步跳動、基因調控網路、合作與競爭的演化、動態社群網路的社群偵測、及兩黨政治形成的數學模型等。然將網路科學和大數據分析的應用發揮得淋漓盡致的莫非是Google、facebook和Apple這些大公司,他們如白雪公主童話故事中的魔鏡般的不時監控我們的一舉一動,回答我們的問題,並進一步預測我們的下一個動作。顯而易見的是誰掌握這些魔鏡,誰將在未來的發展佔盡優勢。

網路科學和大數據分析因包含相當廣闊之領域,也因為由不同領域的研究人員參與,所用的研究方法亦因之不同,因而缺乏共同的基礎架構(foundation)。在理論架構方面,當務之要是發展共同及廣義之基礎架構。以社群偵測(community detection)和資料分類(data clustering)為例,其主要功能是找出緊密連結的(網路)節點,進而將巨量資料化繁為簡,使得在有限資源(包括運算能力及記憶體空間)限制情況下,能夠快速對巨量資料進行分析並擷取其意涵。是此,社群偵測是分析網路巨量資料最根本的問題之一。然而社群偵測這個問題在定義上是不明確的,關於如何才能算是一個「好」的社群(community),目前文獻上存在著多種的見解與看法。張教授及其研究團隊目前之研究重點及方向是嘗試將對社群偵測及網路分析建立一個廣義之機率架構,對於如何才能算是一個良好的社群、以及一個社群的強度(community strength)為何,寫下一個正式的定義。透過此機率架構,不僅可以對中心性(centralities)、社群結構進行分析、並提供更多的物理觀點以及統一的解釋外;還可以在確保社群強度的條件下,為社群偵測開發高效演算法。此研究成果,已在Network Science期刊發表,此外我們也在度量空間中發展出一套分群理論。在這個理論中,我們提出一個名為K-sets的新分群法,可以在度量空間中將資料分群。我們的實驗結果顯示K-sets演算法比K-means和K-medoids(這兩種方法很常被用在分群的文獻上)來得有效。

在應用方面,張教授及其研究團隊將透過執行中之103年度科技部前瞻通訊網路技術開發與應用專案計畫「知識發掘技術及其在巨量行動視訊和醫療資訊之應用」,運用工研院巨資中心之運算平台開發新技術,包含影視訊處理、社群網路分析、巨量資安技術及高效能機器學習技術,並進而開發應用於4G/5G 寬頻網路之生活記事影片的濃縮、分析與分享軟體系統。此系統將可用來處理由穿戴式裝置及行動視訊設備所收集之巨量視訊資料,目前已有四個有意願合作之廠商,將尋求和合作廠商將本計畫所開發技術技轉及商品化之機會。   在國際學術活動參與方面,張教授於2014年獲聘為IEEE Transactions on Network Science and Engineering期刊之Associate Editor,是該期刊在亞洲地區唯一的編輯委員。

網路科學簡介

(2) 高速交換(High Speed Switching)和資料中心網路(Data Center Networking)

交換機是網際網路的核心元件,亦是各種網路流量匯集及交換之處,因此能隨網際網路頻寬需求而提升速率的交換機是下一世代網路之核心技術。長期以來,我們一直引領著高速交換的研究,而且高速交換一直是我們鍾愛的研究主題之一。我們在高速交換的第一篇論文引用來自兩名偉大數算家布可夫和馮紐曼的分解演算法解決100%流量的問題。即使布可夫馮紐曼交換機是個很優美的理論,在現實中依然存在一個關鍵的缺點。它必須得知流量的需求才能進行布可夫馮紐曼分解。但網際網路的流量是非常動態的,流量需求的變動無法被輕易的補償或是量測。是否可以在不知流量需求的情況下建造一個高效能的交換機,變成一個重要的問題。我們很幸運地提出一個在布可夫馮紐曼交換機前,增加一個負載平衡交換機的方法。這個方法進而形成了負載平衡布可夫馮紐曼交換機。根據趙鴻翔教授(Prof. Jonathan Chao)的評論,負載平衡布可夫馮紐曼交換機開啟了一個新的研究大道。交換機依然存在許多未解的的問題,而我們已經發表了一系列的論文在IEEE INFOCOM (最有名的網路研討會之一)、IEEE/ACM Transactions on Networking以及IEEE Transactions on Communications。

高速交換新興的問題之一就是資料中心網路。因為雲端計算將運算工作和資料儲存由桌上型和可攜型電腦移到大型資料中心。在大型資料中心的電腦該如何彼此連結是一個重要的研究課題。是以,此一新興而又重要的研究領域,的確值得台灣學者及業界對其投注關心的目光。我們長期在交換機領域的研究,有非常良好的研究成果,希望能進一步將這些研究成果推展至資料中心網路上。探討的研究課題包括: 資料儲存、資料中心的架構及效能、資料中心之節能與傳輸、資料交換及容錯、和資料安全。希望藉由此研究中心,能為國家在資料中心網路的研究領域扎根,培養未來的傑出人才,進而提昇國內業界在資料中心的研發能力。

(3) 光佇列(Optical Queues)

大家都知道光通訊的時代已經到臨,然而全光網路的時代卻尚未來臨。主要的原因是目前網際網路傳送資料的方式是先儲存後傳送(store-and-forward),而目前網際網路仍大多使用電子式記憶體來儲存而後進行排隊處理。如能儲存光資訊,就可以避免將光資訊轉換成為電子訊號,因而達到全光網路之理想。然如眾所知,光是不斷以光速在前進,如何儲存呢? 簡單的想法就是把光「導」到一段「光纖」裡,讓光在裡面兜圈子,直到適當的時機才將光放出來。如果只有單一光封包(optical packet),這樣的想法還容易,但網際網路代表的是幾乎無限不斷湧進的光封包, 而讓這些光封包以有秩序的方法傳出,便需要讓這些光封包排隊(正如同我們搭乘公車和捷運一樣)。 光佇列就是能讓光封包排隊的機制。如前所述,要引導幾乎無限多的光封包好好排隊, 所需的複雜度讓世界上即使一流的研究機構也為之卻步,直到張正尚教授及其同事李端興教授在清華大學的研究團隊取得重大的理論突破。張教授和李教授找出一種可以以遞回的方式,由小的光佇列組成大的光佇列,而其所需的光交換(引導)元件和光纖的長度是最小的。此外,引導的過程是讓光封包自行引導(self-routing),此一發現,大大的簡化了系統的設計。他們在此領域的第一篇長篇論文被收錄於2004年IEEE Transactions on Information Theory,並於2006年獲得第四屆有庠科技論文獎。後續的另一篇論文亦於2007年獲得第五屆有庠科技論文獎。

光佇列簡介

畢業學生的就業分佈(服務公司)


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