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講演抄録/キーワード
講演名 2019-07-11 15:00
LTEネットワークにおけるeNodeBの状態管理自動化のための深層学習に基づく分類
原 和希筑波大)・塩本公平東京都市大)・エン チンラムバックスタッド セバスチャンエリクソン・ジャパンRCC2019-41 NS2019-77 RCS2019-134 SR2019-53 SeMI2019-50
抄録 (和) 移動体通信における基地局での障害発生時に,原因を早急に特定することは非常に重要である.しかしながら,膨大な量の情報を出力する基地局のデータに基づいて,人間による作業によって原因を早急に特定するのは困難である.そこで本稿では,LTEネットワークにおける基地局であるeNodeBから出力されるKPIデータを使用し,各基地局が13の状態の内のどの状態であるか機械学習を用いて分類する方法を提案する.深層学習を使用することによって,約94%のAccuracyでの分類を実現出来ることが明らかになった.更に,半教師あり学習の手法であるAdversarialAutoencoderを使用することによって,ラベル付きデータが少ないクラスに対しても,高いAccuracyで分類出来ることを示した.また,教師データの数とAccuracyの関係を評価したところ、教師データ数が各クラスごとに50件以上あれば、90%以上のAccuracyが得られることが明らかになった。 
(英) It is crucial to identify the cause immediately when a failure occurs at base station of mobile communication. However, A huge amount of log data generated from the base station prevents the human operator to quickly identify the cause of failure. In this paper, we propose a method that employs machine learning algorithms to analyze KPI data generated from eNodeB and classify the status of the eNodeB. we used deep learning based on artificial neural networks. The result showed that our approach can realize about 94% accuracy. Furthermore, we proposed using AdversalialAutoencoder, which is a semi-supervised learning method. The AAE yields high accuracy even for the class with a small amount of labeled data. In addition, We evaluate the relathionship between the number of labeled data and the accuracy. We discover that the proposed method yields the accuracy of 90% with the 50 labels for each class.
キーワード (和) LTEネットワーク / 機械学習 / 深層学習 / 半教師あり学習 / Adversarial Autoencoder / / /  
(英) LTE network / Machine learning / Deep learning / Semi-supervised learning / Adversarial Autoencoder / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 107, NS2019-77, pp. 171-176, 2019年7月.
資料番号 NS2019-77 
発行日 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) 
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 RCC2019-41 NS2019-77 RCS2019-134 SR2019-53 SeMI2019-50

研究会情報
研究会 SeMI RCS NS SR RCC  
開催期間 2019-07-10 - 2019-07-12 
開催地(和) I-Siteなんば(大阪) 
開催地(英) I-Site Nanba(Osaka) 
テーマ(和) 特集セッション「AI時代の将来無線に向けた通信・ネットワーク制御」 ,一般 
テーマ(英) Communication and Networked Control for the Future Radio of the AI Age, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2019-07-SeMI-RCS-NS-SR-RCC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) LTEネットワークにおけるeNodeBの状態管理自動化のための深層学習に基づく分類 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Deep learning-based classification for the automatic of eNodeB state management in LTE networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) LTEネットワーク / LTE network  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(4)(和/英) 半教師あり学習 / Semi-supervised learning  
キーワード(5)(和/英) Adversarial Autoencoder / Adversarial Autoencoder  
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) 原 和希 / Kazuki Hara / ハラ カズキ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
Tsukuba University (略称: Tsukuba Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 塩本 公平 / Kohei Shiomoto / シオモト コウヘイ
第2著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: TCU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) エン チンラム / Chin Lam Eng / エン チンラム
第3著者 所属(和/英) エリクソンジャパン (略称: エリクソン・ジャパン)
Ericsson Japan (略称: Ericsson Japan)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) バックスタッド セバスチャン / Sebastian Backstad /
第4著者 所属(和/英) エリクソンジャパン (略称: エリクソン・ジャパン)
Ericsson Japan (略称: Ericsson Japan)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-07-11 15:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NS 
資料番号 RCC2019-41, NS2019-77, RCS2019-134, SR2019-53, SeMI2019-50 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.106(RCC), no.107(NS), no.108(RCS), no.109(SR), no.110(SeMI) 
ページ範囲 pp.145-150(RCC), pp.171-176(NS), pp.167-172(RCS), pp.177-182(SR), pp.159-164(SeMI) 
ページ数
発行日 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) 


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