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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-28 17:05 モバイルネットワークの品質改善に向けたエリアコンテキスト推定技術 ○高野佑紀奈・竹下 恵（NTT）  CQ2021-99 |
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| 抄録 | （和） | ユーザは様々なアプリケーションや端末等でモバイルネットワークを利用しており，ネットワーク事業者がユーザの通信利用状況 (コンテキスト)を把握することは，ネットワークの設計や制御，ユーザ満足度の向上を行うために重要となっている．モバイルネットワークでは基地局のKPI (Key Performance Indicator)に基づいて，チルト角や装置パラメータの変更が行われており，KPIからエリアごとのユーザのコンテキスト情報が取得可能になると，ユーザのコンテキストを反映したネットワーク管理が実現できる．我々は，エリア内のユーザのコンテキストを集合的に扱うエリアコンテキストに基づいたネットワーク管理を提案してきた．本検討では，エリアコンテキストを取得する手法として，エリアコンテキストをエリア内のアプリケーション利用人数比として基地局のKPIから推定する手法を提案し，シミュレーションによりその有効性を示した． |
| （英） | Since mobile network is used in a variety of contexts such as applications and devices, it is important for network operators to understand user contexts in order to design and management network and improve user engagement. Network operators change the tilt and parameters based on the KPI (Key Performance Indicator) of base stations, so if they can obtain the user context information for each area, operators realize network management reflecting the user context. For this reason, we proposed network management based on area context, which treats the context of users in an area collectively. In this study, we propose a method to obtain the area context by estimating the area context as the ratio of the number of application users in the area from the base station traffic data, and evaluate the effectiveness of the method by simulation. | |
| キーワード | （和） | モバイルネットワーク / コンテキスト / 機械学習 / / / / / |
| （英） | mobile network / context / machine learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 357, CQ2021-99, pp. 126-131, 2022年1月. | |
| 資料番号 | CQ2021-99 | |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) | |
| ISSN | 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 | CQ2021-99 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2022-01-27 - 2022-01-28 |
| 開催地（和） | 金沢（石川県） |
| 開催地（英） | Kanazawa（Ishikawa Pref.） |
| テーマ（和） | AR/VR，放送サービス，映像/音声サービスの品質，高臨場感，ユーザ行動/心理，ユーザ体験，メディア品質，ネットワークの品質・QoS制御，災害時のネットワークとコミュニケーション，機械学習，ビデオコミュニケーション，一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, Video Communication, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2022-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モバイルネットワークの品質改善に向けたエリアコンテキスト推定技術 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of area contest for improving the quality of mobile network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルネットワーク / mobile network |
| キーワード(2)（和/英） | コンテキスト / context |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 高野 佑紀奈 / Yukina Takano / タカノ ユキナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹下 恵 / Kei Takeshita / タケシタ ケイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-28 17:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2021-99 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.357 |
| ページ範囲 | pp.126-131 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) |
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