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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-07-12 13:40 通信品質を利用したCNNによるユーザ移動状態推定の精度評価 ○川上 航・金井謙治・Wei Bo・甲藤二郎（早大）  NS2018-65 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，消費電力やトラフィック量を考慮し，センサー情報やGPS情報を使用せずに，通信品質情報のみを活用しユーザの移動状態を推定することを提案する．通信品質情報として，映像配信時のスループット履歴，RSSI，基地局情報を対象とし，実環境にてスマートフォンを使用して収集を行う．収集したデータからRGB画像を生成し，画像認識分野で広く活用されているCNNを適用し，学習モデルを構築する．評価結果では，サポートベクターマシン，k-近傍法，ランダムフォレストと比較して，最大の推定精度を示すことを確認した． |
| （英） | Because the accelerometer sensors and global positioning system (GPS) produce additional mobile traffic and energy consumption, we propose a CNN-based high-accurate recognition method only using communication quality factors. In the proposed method, instead of using accelerometer sensors and GPS, we collect mobile TCP throughputs, received-signal strength indicators (RSSIs), and cellular base-station IDs (Cell IDs) and generate an RGB image from these three factors. In accuracy evaluations, we construct a classifier using Convolutional Neural Network (CNN) applied to computer vision tasks and compare the recognition accuracy to the classical machine learning algorithms: Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN) and Random Forest. Our results conclude that the CNN-based method can recognize with the highest accuracy among other methods. | |
| キーワード | （和） | モバイルセンシング / 移動状態推定 / 通信品質 / 機械学習 / Deep Learning / QoS向上 / / |
| （英） | mobile sensing / transportation mode recognition / communication quality / machine learning / deep learning / quality of service / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 124, NS2018-65, pp. 133-138, 2018年7月. | |
| 資料番号 | NS2018-65 | |
| 発行日 | 2018-07-04 (NS) | |
| ISSN | 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 | NS2018-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN NS RCS SR RCC |
| 開催期間 | 2018-07-11 - 2018-07-13 |
| 開催地（和） | 函館アリーナ |
| 開催地（英） | Hakodate Arena |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，機械学習とAIを応用した無線通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Wireless Distributed Network, Machine Learning and AI for Wireless Communications and Networks, M2M (Machine-to-Machine), D2D (Device-to-Device), IoT（Internet of Things）, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2018-07-ASN-NS-RCS-SR-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 通信品質を利用したCNNによるユーザ移動状態推定の精度評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accuracy Evaluations of CNN based Transportation Modes Recognition Using Communication Quality |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルセンシング / mobile sensing |
| キーワード(2)（和/英） | 移動状態推定 / transportation mode recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 通信品質 / communication quality |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | Deep Learning / deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | QoS向上 / quality of service |
| 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） | 川上 航 / Wataru Kawakami / カワカミ ワタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金井 謙治 / Kenji Kanai / カナイ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Wei Bo / Bo Wei / Wei Bo |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-07-12 13:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2018-65 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.124 |
| ページ範囲 | pp.133-138 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-07-04 (NS) |
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