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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-06 14:00
脳の認知機能モデルを用いた交通流センシング情報に基づくネットワーク内資源配分制御の評価
安 世民大下裕一村田正幸阪大IN2019-135
抄録 (和) 各サービスが要求する品質を満たすように、各サービスのトラヒックを収容することがネットワークには求められている。ネットワークが要求する品質はサービスにより多種多様であるため、サービスに合わせてネットワークをスライスに分割するネットワークスライシング技術の研究が進められている。スライス化されたネットワークでは、各ネットワークスライスへの資源割り当てが重要な課題となる。各ネットワークスライスが収容するトラヒックは、人の行動などの現実世界の状況の影響を受けて時々刻々変化するため、状況に合わせて資源不足をさけるように動的に資源割当制御を行うことが必要となる。
動的な資源割当制御のためには、資源不足のリスクを把握する必要があり、資源不足のリスクの把握には、現在ネットワーク内を流れているトラヒック量のみではなく、現実世界の情報を用いることが有効であると考えられる。ただし、現実世界と将来のトラヒック量との関係はモデル化が困難であり、各時刻に得られた情報のみからの判断では誤った判断をしてしまうことも考えられる。この問題に対して、我々は、脳情報処理機構にもとづいて、将来の資源不足のリスクを把握し、制御を行う手法について検討を行っている。本稿では、コネクティッドカー向けのネットワークスライスに対して、交通流情報を活用した脳情報処理機構にもとづくネットワーク資源制御を適用し、評価を行う。評価の結果、交通流情報を用いることが、コネクティッドカー向けのネットワークスライスへの配分資源制御において有効であることを示す。 
(英) Many kinds of services have been provided through networks.
Traffic from such services should be accommodated so as to satisfy the requirements which depend on services. One approach to accommodating traffic so as to satisfy the various requirements is to use the network slicing, which provides multiple network slices for the network services. Resources for each slice should be dynamically allocated so as to follow the traffic changes. Because the real-world condition has a large impact on traffic changes, real-world information is useful to predict future traffic. However, the relationship between real-world information and future traffic is difficult to model. Therefore, we have proposed a method to handle real-world information to predict future traffic and dynamically control the resources inspired by the human brain's cognition process.
In this paper, we apply the method to the controller of network slices for the connected car. We demonstrate that the transportation traffic information is useful to the resource allocation in the network slice for the connected car.
キーワード (和) ネットワークスライシング / 交通流センシング / Bayesian Attractor Model / 資源配分 / / / /  
(英) Network Slicing / Traffic Flow Sensing / Bayesian Attractor Model / Resource Management / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 461, IN2019-135, pp. 339-344, 2020年3月.
資料番号 IN2019-135 
発行日 2020-02-27 (IN) 
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 IN2019-135

研究会情報
研究会 NS IN  
開催期間 2020-03-05 - 2020-03-06 
開催地(和) Royal Hotel 沖縄残波岬 
開催地(英) Royal Hotel Okinawa Zanpa-Misaki 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2020-03-NS-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 脳の認知機能モデルを用いた交通流センシング情報に基づくネットワーク内資源配分制御の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Evaluation of Network Resource Allocation Based on Monitored Traffic Condition inspired by the Cognitive Process of the Human Brain 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ネットワークスライシング / Network Slicing  
キーワード(2)(和/英) 交通流センシング / Traffic Flow Sensing  
キーワード(3)(和/英) Bayesian Attractor Model / Bayesian Attractor Model  
キーワード(4)(和/英) 資源配分 / Resource Management  
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) 安 世民 / Semin An / アン セミン
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大下 裕一 / Yuichi Ohsita / オオシタ ユウイチ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2020-03-06 14:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 IN 
資料番号 IEICE-IN2019-135 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.461 
ページ範囲 pp.339-344 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IN-2020-02-27 


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