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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-16 11:55 深層学習を用いたパケットの解析に基づく無線LAN通信のスループットの予測による輻輳の事前発見 ○山本 葵（お茶の水女子大）・山口実靖（工学院大）・神山 剛（九大）・小口正人（お茶の水女子大）  NS2018-146 |
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| 抄録 | （和） | 近年，世界中に増え続けているスマートフォン，タブレット端末は機能や性能も強化されている. 気軽に ネットワークにアクセスし，動画やゲームなどのデータ通信を楽しむことが出来るようになり，大 容量かつ高速な通 信に対する需要は増大している. しかし有線接続に比べ低帯域かつノイズの多い無線接続においては，膨大なパケット が通信中に無線 LAN アクセスポイントに蓄積され，その結果輻輳が発生 してしまうという問題も生じている. 本研 究では輻輳発生前に制御を加え無線 LAN AP の輻輳を回避す ることを最終目的とし，本稿では目的達成のため輻輳 の予測を行う.Android 端末を用いて無線 LAN 通 信を行い，アクセスポイント周りのパケットをキャプチャした. そ のパケットを深層学習の LSTM モデル を用いて解析し無線 LAN 通信時のトラフィックの予測性能を評価した. |
| （英） | Recently, the number of wireless devices such as smartphones or tablet-type devices has been increasing all over the world. Devices performance has been improved, and large capacity data communication such as videos or games can be performed easily. But it may cause a large number of packets to be backlogged and eventually a problem of the occurrence of congestion is encountered. In this study, we performed deep learning with pack- ets around the access point and traffic analysis in wireless LAN. We evaluate predicted performance of the traffic congestion. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 無線LAN / 無線通信 / Android端末 / LSTM / 輻輳 / / |
| （英） | Deep learning / Wireless LAN / wireless communication / Android terminal / LSTM / Congestion / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 301, NS2018-146, pp. 93-98, 2018年11月. | |
| 資料番号 | NS2018-146 | |
| 発行日 | 2018-11-08 (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 | NS2018-146 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ ICM NS NV |
| 開催期間 | 2018-11-15 - 2018-11-16 |
| 開催地（和） | 金沢工業大学 扇が丘キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，および一般 注：この開催では発表申込み締切日が異なります． - １種研究会：9/12 - NV研究会：11/1 NV研究会への発表申込はこちらからお願いします。 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2018-11-CQ-ICM-NS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いたパケットの解析に基づく無線LAN通信のスループットの予測による輻輳の事前発見 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Congestion Prediction Based on Throughput Estimation by Wi-Fi Packet Analysis Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 無線LAN / Wireless LAN |
| キーワード(3)（和/英） | 無線通信 / wireless communication |
| キーワード(4)（和/英） | Android端末 / Android terminal |
| キーワード(5)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(6)（和/英） | 輻輳 / Congestion |
| 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） | 山本 葵 / Aoi Yamamoto / ヤマモト アオイ |
| 第1著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学 (略称： お茶の水女子大) Ochanomizu University (略称： Ochanomizu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 実靖 / Saneyasu Yamaguchi / ヤマグチ サネヤス |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神山 剛 / Takeshi Kamiyama / カミヤマ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小口 正人 / Masato Oguchi / オグチ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学 (略称： お茶の水女子大) Ochanomizu University (略称： Ochanomizu Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-16 11:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2018-146 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.301 |
| ページ範囲 | pp.93-98 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-08 (NS) |
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