| 講演名 | 2019-08-27 ［招待講演］機械学習が切り開くスマートコネクテッドデバイスによる次世代無線通信システムの可能性 工藤 理一(NTT), 高橋 馨子(NTT), 井上 武(NTT), 水野 晃平(NTT), |
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| 抄録(和) | 無線通信技術の発展により、様々なコネクテッドデバイスによるサービス創出が期待されている。コネクテッドデバイスとしては、ドローン、車、ロボットなど、様々なデバイスが想定され、自動運行などの自律動作を想定したユースケースが注目されている。自律動作をするコネクテッドデバイスをSCD（Smart connected device）と定義すると、SCDは、自己と周辺環境をリアルタイムに把握し、飛行、走行、および動作を行い、あらかじめ定めたオペレーションを実施する。本稿では、SCDで得られる自己と周辺環境の情報の有用性を、無線通信予測への利用に注目して議論する |
| 抄録(英) | The connected devices which are autonomously operated need to recognize its position and surrounding environment by using sensors in real time for their accurate motions. Such smart connected devices have the accurate self-status information and surrounding environment while it is difficult to obtain the position, tilt, and conditions of the conventional portable communication devices. In this paper, the validity of the use of the accurate self-status and surrounding environment information is discussed for next generation wireless communications. |
| キーワード(和) | 機械学習 / 通信品質予測 |
| キーワード(英) | Machine learning / Link quality prediction |
| 資料番号 | CQ2019-72 |
| 発行日 | 2019-08-20 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
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| 開催期間 | 2019/8/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | 函館アリーナ |
| 開催地（英） | Hakodate arena |
| テーマ（和） | 無線通信における機械学習，AI，6G/beyond 5G，LPWA，ドローンネットワーク，スペース通信，海中通信，無線ネットワーク，無線通信のQoS・QoE，無線リソース割当，無線伝送品質，アドホックネットワーク，IoT/M2M，一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning in Wireless Communication, AI, 6G/Beyond 5G, LPWA, Drone Network, Space Comminication, Underwater Communication, Communication, QoS and QoE in Wireless Communication, Wireless Resource Allocation, Wireless Transmission Quality, Cross layer Technology, Ad-hoc Network, IoT/M2M, Wireless, etc. |
| 委員長氏名（和） | 下西 英之(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Hideyuki Shimonishi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大) |
| 副委員長氏名（英） | Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 大田 健紘(日本工大) / 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 佐々木 力(KDDI総合研究所) / 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Chikara Sasaki(KDDI Research) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］機械学習が切り開くスマートコネクテッドデバイスによる次世代無線通信システムの可能性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] Potentiality of machine learning based next generation wireless communication systems for smart connected devices |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 通信品質予測 / Link quality prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 工藤 理一 / Riichi Kudo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高橋 馨子 / Kahoko Takahashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 井上 武 / Takeru Inoue |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 水野 晃平 / Kohei Mizuno |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2019-08-27 |
| 資料番号 | CQ2019-72 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | CQ-183 |
| ページ範囲 | pp.79-84(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-08-20 (CQ) |