| 講演名 | 2019-07-10 ［奨励講演］実空間情報のリアルタイム予測のための効用関数のモデル化方式 佐藤 圭一郎(京大), 新熊 亮一(京大), 佐藤 丈博(京大), 大木 英司(京大), 岩井 孝法(NEC), 大西 健夫(NEC), 信清 貴宏(NEC), 金友 大(NEC), 里田 浩三(NEC), |
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| 抄録(和) | 実空間情報のリアルタイム予測の需要が増大しているが，モバイルネットワークの通信帯域は厳しく制限されているため，予測に必要なデータを十分に収集できず精度が劣化する問題がある．そこで，本研究では，空間情報のリアルタイム予測のための効用関数をモデル化する方式を提案する．提案方式では時系列データから学習モデルを作成し，特徴選択手法を用いて効用関数をモデル化する．シナリオとして交通量予測を想定して，実データセットを用いて提案方式によってモデル化された効用関数を示す．次に，モデル化された効用関数を用いたスケジューリングによって通信帯域の制限下で予測精度が向上することを示す． |
| 抄録(英) | Real-time prediction of spatial information has attracted a lot of attention.However, due to the strict limitation of bandwidth capacity in mobile networks, data needed for prediction could not be collected within the required time, which results in the deterioration of prediction accuracy.Therefore, this article proposes a scheme that enables modeling the utility function for real-time prediction of spatial information.In the scheme, a machine learning model is created from time-series data, and the utility function is modeled using the feature selection method in the learning model.Considering road traffic prediction as a scenario of special information prediction, we show the utility function modeled by the proposed scheme using real spatial datasets.A numerical study demonstrates that scheduling using the model works to improve prediction accuracy under the limitation of bandwidth capacity. |
| キーワード(和) | 効用関数 / スケジューリング / 実空間情報 / 機械学習 / 特徴選択 |
| キーワード(英) | utility function / scheduling / spatial information / machine learning / feature selection |
| 資料番号 | SeMI2019-21 |
| 発行日 | 2019-07-03 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI / RCS / NS / SR / RCC |
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| 開催期間 | 2019/7/10(から3日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 石原 進(静岡大) / 大槻 知明(慶大) / 岡崎 義勝(NTT) / 有吉 正行(NEC) / 林 和則(阪市大) |
| 委員長氏名（英） | Susumu Ishihara(Shizuoka Univ.) / Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) / Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Masayuki Ariyoshi(NEC) / Kazunori Hayashi(Osaka City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) / 山本 高至(京大) / 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) / 西村 寿彦(北大) / 中尾 彰宏(東大) / 亀田 卓(東北大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 東 俊一(名大) / 李 還幇(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / HUAN-BANG LI(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 西尾 理志(京大) / 齊藤 隆仁(NTTドコモ) / 五十嵐 悠一(日立) / 石原 浩一(NTT) / 牟田 修(九大) / 谷川 陽祐(阪府大) / 水野 志郎(NTT) / 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 成枝 秀介(三重大) / 石井 光治(香川大) / 林 直樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Takato Saitou(NTT DOCOMO) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Koichi Ishihara(NTT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Yosuke tanigawa(Osaka Pref Univ.) / Shiro Mizuno(NTT) / Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内山 彰(阪大) / 金井 謙治(早大) / 橋本 匡史(阪大) / 村岡 一志(ＮＴＴドコモ) / 衣斐 信介(同志社大) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 熊谷 慎也(富士通) / 河野 伸也(NTT) / 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通) / 小林 健太郎(名大) / 加川 敏規(NICT) / 小蔵 正輝(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Masafumi Hashimoto(Osaka Univ.) / Kazushi Muraoka(NTT DOCOMO) / Shinsuke Ibi(Doshisha Univ.) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Shinya Kumagai(Fujitsu) / Shinya Kawano(NTT) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Toshinori Kagawa(NICT) / Masateru Ogura(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［奨励講演］実空間情報のリアルタイム予測のための効用関数のモデル化方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Encouragement Talk] Utility-function modeling scheme for real-time prediction of spatial information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 効用関数 / utility function |
| キーワード(2)（和/英） | スケジューリング / scheduling |
| キーワード(3)（和/英） | 実空間情報 / spatial information |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 圭一郎 / Keiichiro Sato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐藤 丈博 / takehiro Sato |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大木 英司 / Eiji Oki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 岩井 孝法 / Takahiro Iwai |
| 第 5 著者 所属（和/英） | NEC 中央研究所 システムプラットフォーム研究所(略称：NEC) System platform Research Labs, NEC Corporation(略称：System platform Research Labs, NEC Corporation) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 大西 健夫 / Takeo Onishi |
| 第 6 著者 所属（和/英） | NEC 中央研究所 システムプラットフォーム研究所(略称：NEC) System platform Research Labs, NEC Corporation(略称：System platform Research Labs, NEC Corporation) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 信清 貴宏 / Takahiro Nobukiyo |
| 第 7 著者 所属（和/英） | NEC 中央研究所 システムプラットフォーム研究所(略称：NEC) System platform Research Labs, NEC Corporation(略称：System platform Research Labs, NEC Corporation) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 金友 大 / Dai Kanetomo |
| 第 8 著者 所属（和/英） | NEC 中央研究所 システムプラットフォーム研究所(略称：NEC) System platform Research Labs, NEC Corporation(略称：System platform Research Labs, NEC Corporation) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 里田 浩三 / Kozo satoda |
| 第 9 著者 所属（和/英） | NEC 中央研究所 システムプラットフォーム研究所(略称：NEC) System platform Research Labs, NEC Corporation(略称：System platform Research Labs, NEC Corporation) |
| 発表年月日 | 2019-07-10 |
| 資料番号 | SeMI2019-21 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SeMI-110 |
| ページ範囲 | pp.19-22(SeMI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-07-03 (SeMI) |