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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-19 13:30 機械学習を用いた予測情報配信のためのネットワーク制御手法 ○加藤槙悟・新熊亮一（京大）  MoNA2017-54 |
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| 抄録 | （和） | リアルタイム性が重要となる道路交通量配信アプリケーションを想定して，地域網内の転送優先度制御を行う．交通量を配信する際，センサの種別やネットワークの制約によっては，配信に必要な全情報が得られるとは限らない．その際，データの得られなかった地域・時間帯の情報は機械学習を用いて推定する必要がある．しかし，配信する情報の鮮度と精度の間はトレードオフの関係にあることが知られている．提案する手法では，機械学習による推定に特に有用となるデータを優先的に転送することで，このトレードオフを緩和する．本稿では，シミュレーションによる評価を行い，提案する方式が鮮度を一定以上に保証しつつ，従来方式と比較して高い精度を与えることを確認した． |
| （英） | Delivering real-time road-traffic information to the driver is a straightforward solution to the problem of road traffic congestion. The information is more effective as it is fresh and more accurate. However, real-time road-traffic information delivery a fundamental problem: an accuracy-freshness tradeoff. The proposed system solves this trade-off. The key idea is that data more ‘important’ for the accuracy of information is prioritized when the data is transferred in communication networks. In the proposed system, `Importance' is determined by how helpful the data is when the system needs to estimate missing spatial information from a limited amount of received data by using the machine learning technique. In the paper, simulation results verify the proposed system ensures the accuracy of road-traffic information while satisfying the freshness requirement. {it Note: the content of this report is contained in the paper which the authors published in IEEE Access in Oct 2017. This report has been published without any reviewing process.} |
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| キーワード | （和） | Internet of Things / 道路交通情報 / 優先度制御 / 能動学習 / エッジコンピューティング / / / |
| （英） | Internet of Things / road-traffic information / priority control / active learning / edge computing / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 390, MoNA2017-54, pp. 73-78, 2018年1月. | |
| 資料番号 | MoNA2017-54 | |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MoNA2017-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
| 開催期間 | 2018-01-18 - 2018-01-19 |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都（京都市下京区） |
| 開催地（英） | Campus Plaza Kyoto |
| テーマ（和） | モバイルネットワーク、機械学習応用、モバイルデータ活用、および一般 |
| テーマ（英） | Mobile Network, Application of Machine Learning, Mobile Data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MoNA |
| 会議コード | 2018-01-MoNA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた予測情報配信のためのネットワーク制御手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Priority Control in Communication Networks for Predictive Information Delivery by Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Internet of Things / Internet of Things |
| キーワード(2)（和/英） | 道路交通情報 / road-traffic information |
| キーワード(3)（和/英） | 優先度制御 / priority control |
| キーワード(4)（和/英） | 能動学習 / active learning |
| キーワード(5)（和/英） | エッジコンピューティング / edge computing |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 槙悟 / Shingo Kato / カトウ シンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma / シンクマ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-19 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2017-54 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.390 |
| ページ範囲 | pp.73-78 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) |
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