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講演抄録/キーワード
講演名 2019-04-18 10:10
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
川上 航・○金井謙治甲藤二郎早大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. 
(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.
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 / / / /  
(英) Mobile sensing / Transportation mode recognition / Transfer learning / Deep learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 6, CS2019-3, pp. 13-18, 2019年4月.
資料番号 CS2019-3 
発行日 2019-04-11 (CS) 
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 CS2019-3

研究会情報
研究会 CS CQ  
開催期間 2019-04-18 - 2019-04-19 
開催地(和) 大阪大学理工学 図書館 
開催地(英) Osaka Univ. Library 
テーマ(和) 光/無線アクセスとそれらの融合,QoSとQoE,通信品質の評価・計測・制御・最適化,ネットワークサービス,一般 
テーマ(英) Optical/Wireless Access and Their Integration, QoS and QoE, Assessment / Measurement / Control / Optimization of Communication Quality, Network Services, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CS 
会議コード 2019-04-CS-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Accuracy Evaluations of Transportation Mode Recognition Based on Communication Quality of Mobile Video Using Transfer Learning 
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) 転移学習 / Transfer learning  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 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) 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ
第3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
発表日時 2019-04-18 10:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CS 
資料番号 IEICE-CS2019-3 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.6 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CS-2019-04-11 


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