| No | 260259 |
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| 標題（和） | 転移学習を用いた映像視聴時の通信品質に基づく ユーザ移動状態推定手法の精度評価 |
| 標題（英） | Accuracy Evaluations of Transportation Mode Recognition Based on Communication Quality of Mobile Video Using Transfer Learning |
| 研究会名（和） | 通信方式, コミュニケーションクオリティ |
| 研究会名（英） | Communication Systems, Communication Quality |
| 開催年月日 | 2019-04-18 |
| 終了年月日 | 2019-04-19 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2019-3 |
| 抄録（和） | 近年，モバイル端末の急増やアプリケーションの大容量化に伴い，あらゆる環境下において，常に快適なサービスを提供することが課題となっている．そこで，筆者らは，映像視聴時の通信品質に関するパラメータ（TCPスループット，RSSI，基地局ID）のみを用いることで高精度に移動状態を推定する手法を提案している．しかし，先行研究では，訓練データとテストデータを同一経路で収集していたため，ある限定的なエリアでの精度評価にとどまっていた．そこで，本稿では，訓練データを収集した経路とは別の経路や移動状態においてテストデータを収集し，学習済みモデルに含まれない未知の条件での状態推定精度として転移学習を適用し，その精度評価を行う． |
| 抄録（英） | Recently, sustainability of high quality mobile services is mandatory because mobile terminals are explosively increasing and mobile application requires sufficient mobile wireless resources. To address this demand, the authors of this paper has proposed a transportation mode recognition method by only using communication quality factors, such as TCP throughput, RSSI and Cell ID. However, our previous research validates estimation accuracy in only limited environments; test data is collected in the same areas where training data is collected. Therefore, in this paper, we collect the test data in the different areas, apply transfer learning to provide efficient training and evaluate the accuracy of transportation mode recognition. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.119, No.6 |
| ページ開始 | 13 |
| ページ終了 | 18 |
| キーワード（和） | モバイルセンシング,移動状態推定,転移学習,深層学習 |
| キーワード（英） | Mobile sensing,Transportation mode recognition,Transfer learning,Deep learning |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 川上航 |
| 著者（ヨミ） | カワカミ ワタル |
| 著者（英） | Wataru Kawakami |
| 所属機関（和） | 早稲田大学 |
| 所属機関（英） | Waseda University |
| 著者（和） | 金井謙治 |
| 著者（ヨミ） | カナイ ケンジ |
| 著者（英） | Kenji Kanai |
| 所属機関（和） | 早稲田大学 |
| 所属機関（英） | Waseda University |
| 著者（和） | 甲藤二郎 |
| 著者（ヨミ） | カットウ ジロウ |
| 著者（英） | Jiro Katto |
| 所属機関（和） | 早稲田大学 |
| 所属機関（英） | Waseda University |