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講演抄録/キーワード
講演名 2019-09-05 14:05
グラフ畳み込みネットワークの半教師付き学習による通信遅延推定
鈴木泰誠安田裕一中村 遼大崎博之関西学院大
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抄録 (和) 多数のエンドホストおよびルータから構成される大規模な通信ネットワークにおいて、ノード間の通信遅延を正確に取得・計測・推定することは、高品質な通信サービスの提供にとって不可欠である。ネットワークの QoS を表すさまざまな指標の中でも、特に通信遅延はさまざまなトラヒック制御を実現する上で鍵となる指標である。従来の通信遅延計測・推定手法の多くは、計測対象となるネットワークが比較的小規模な場合や、計測対象となるノード数が比較的少数の場合には適しているが、トポロジが複雑かつ時間とともに変化するような大規模ネットワークには適していない。多数の中継ノードやエンドホストにおける通信品質を計測・推定することは容易ではない。本稿では、大規模ネットワークにおける効率的な通信品質 (特にノード間の通信遅延) の推定に向けた初期検討として、グラフ畳み込みネットワーク GCN (Graph Convolutional Network) の半教師付き学習によってノード間の通信遅延がどの程度正確に推定できるかを実験によって調査する。その結果、観測ノード数の割合にもよるが、推定した通信遅延の平均相対誤差が 10--35% 程度に収まること、規模の大きいネットワークでは観測ノードの割合がそれほど大きくなくても良好に通信遅延が推定できることなどを示す。 
(英) In large-scale communication networks consisting of many end hosts and routers, accurate acquisition, measurement, and estimation of communication delays between node pairs are essential for providing high-quality communication services. In several QoS-related performance metrics such as metrics for efficiency, metrics for availability, metrics for reliability,communication delay is one of the key metrics to realize several traffic control mechanisms. Conventional instrumentation and measurement techniques are suitable when the size of the network to be measured is relatively small, or when the number of node pairs to be measured is relatively small. However, in evolving and complex networks, it is not trivial to acquire, measure, and estimate the communication quality at a huge number of routers and end hosts. In this paper, as an initial step toward the realization of estimating communication quality (especially communication delays between node pairs) in a large-scale network, we investigate the potential of graph neural networks with semi-supervised learning for estimating communication delays between node pairs. Our findings include that the average relative error of estimated communication delays is around 10--35% depending on the fraction of the number of measurement nodes, and that communication delays for large-scale networks can be estimated with a high accuracy even if the fraction of the number of measurement nodes is not so large.
キーワード (和) グラフ畳み込みネットワーク / 通信遅延推定 / ニューラルネットワーク / 半教師付き学習 / / / /  
(英) Graph Convolutional Network / Delay Estimation / Neural Network / Semi-Supervised Learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 197, IA2019-10, pp. 1-6, 2019年9月.
資料番号 IA2019-10 
発行日 2019-08-29 (IA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IA  
開催期間 2019-09-05 - 2019-09-06 
開催地(和) 北海道大学 人文・社会科学総合教育研究棟 1階 W102 
開催地(英) Hokkaido Univ. Humanities and Social Sciences Classroom Bldg, W102 
テーマ(和) インターネット運用・管理、一般 (JANOG協催) 
テーマ(英) Internet Operation and Management, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IA 
会議コード 2019-09-IA 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) グラフ畳み込みネットワークの半教師付き学習による通信遅延推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Estimating Communication Delays using Graph Convolutional Networks with Semi-Supervised Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) グラフ畳み込みネットワーク / Graph Convolutional Network  
キーワード(2)(和/英) 通信遅延推定 / Delay Estimation  
キーワード(3)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network  
キーワード(4)(和/英) 半教師付き学習 / Semi-Supervised Learning  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 泰誠 / Taisei Suzuki / スズキ タイセイ
第1著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 安田 裕一 / Yuichi Yasuda / ヤスダ ユウイチ
第2著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 遼 / Ryo Nakamura / ナカムラ リョウ
第3著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki / オオサキ ヒロユキ
第4著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
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講演者
発表日時 2019-09-05 14:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IA 
資料番号 IEICE-IA2019-10 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.197 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IA-2019-08-29 


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