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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-18 15:00
機械学習による5 G ネットワークスライシング制御自動化に関する背景調査
ベド カフレ福島裕介ペドロ マルティネスフリア宮澤高也NICT
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抄録 (和) 動的に変動する環境に適応するための学習機能を有し,膨大なデータを短時間で分析することで近い未来 に発生しうる事象の予測を行う機械学習は,複雑化した問題の解決を簡単にする可能性を有する.5G 通信ネットワー クは,これまでに例のないほど膨大な量の端末やサービスを収容するため複雑になる.加えて,多様化するユーザや アプリケーションに対して適切なネットワークスライスを構築する要求は,時間で変動する負荷に対して,潜在的な セキュリティ脅威を考慮しながら,ネットワーク資源管理や膨大なトラフィックデータ処理の効率化するという新た な課題を生み出している.本稿では,5G ネットワークで想定されるスライシング技術について紹介し,設計,展開, 運用,制御,管理に関するネットワーク機能の自動化の必要性について述べる.そして,ネットワーク異能の自動化 への適用可能性を秘めた機械学習技術の再検討を行う. 
(英) Machine learning has the capability to provide simpler solutions to complex problems by analyzing a huge volume of data in a short time, learning for adapting its functionality to dynamically changing environments, and predicting near future events with reasonably good accuracy. The 5G communication networks are getting complex due to emergence of unprecedentedly huge number of new connected devices and new types of services. Moreover, the requirements of creating virtual network slices suitable to provide optimal services for diverse users and applications are posing challenges to the efficient management of network resources, processing information about a huge volume of traffic, staying robust against all potential security threats, and adaptively adjustment of network functionality for time-varying workload. In this paper, we introduce about the envisioned 5G network slicing and elaborate the necessity of automation of network functions for the design, construction, deployment, operation, control and management of network slices. We then revisit the machine learning techniques that can be applied for the automation of network functions.
キーワード (和) 機械学習 / 人工知能 / 5Gネットワーク / スライシング / / / /  
(英) Machine learning / Artificial intelligence / 5G network / Slicing / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 392, NS2018-190, pp. 71-76, 2019年1月.
資料番号 NS2018-190 
発行日 2019-01-10 (NS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NS  
開催期間 2019-01-17 - 2019-01-18 
開催地(和) 長崎県美術館 
開催地(英) Nagasaki Prefectural Art Museum 
テーマ(和) NWソフトウエア(ソフトウエアアーキテクチャ,ミドルウエア),NWアプリケーション,SOA/SDP,NGN/IMS/API,分散制御・ダイナミックルーチング,グリッド,NW及びシステム信頼性,NW及びシステム評価,一般 
テーマ(英) Network software (Software Architecture, Middleware), Network Application, SOA/SDP, NGN/IMS/API, Distributed control/Dynamic routing, Grid, Network/System reliability, Network/System evaluation, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2019-01-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習による5 G ネットワークスライシング制御自動化に関する背景調査 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Background Study on Automation of 5G Network Slicing Control with Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(2)(和/英) 人工知能 / Artificial intelligence  
キーワード(3)(和/英) 5Gネットワーク / 5G network  
キーワード(4)(和/英) スライシング / Slicing  
キーワード(5)(和/英) /  
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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) ベド カフレ / Ved P. Kafle / ベド カフレ
第1著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 福島 裕介 / Yusuke Fukushima / フクシマ ユウスケ
第2著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) ペドロ マルティネスフリア / Pedro Martinez-Julia / ペドロ マルティネスフリア
第3著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 宮澤 高也 / Takaya Miyazawa / ミヤザワ タカヤ
第4著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者
発表日時 2019-01-18 15:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NS 
資料番号 IEICE-NS2018-190 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.392 
ページ範囲 pp.71-76 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NS-2019-01-10 


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