| 講演名 | 2018-11-16 深層学習を用いたパケットの解析に基づく無線LAN通信のスループットの予測による輻輳の事前発見 山本 葵(お茶の水女子大), 山口 実靖(工学院大), 神山 剛(九大), 小口 正人(お茶の水女子大), |
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| 抄録(和) | 近年，世界中に増え続けているスマートフォン，タフ?レット端末は機能や性能も強化されている. 気軽に ネットワークにアクセスし，動画やケ?ームなと?のテ?ータ通信を楽しむことか?出来るようになり，大 容量かつ高速な通 信に対する需要は増大している. しかし有線接続に比へ?低帯域かつノイス?の多い無線接続においては，膨大なハ?ケット か?通信中に無線 LAN アクセスホ?イントに蓄積され，その結果輻輳か?発生 してしまうという問題も生し?ている. 本研 究て?は輻輳発生前に制御を加え無線 LAN AP の輻輳を回避す ることを最終目的とし，本稿て?は目的達成のため輻輳 の予測を行う.Android 端末を用いて無線 LAN 通 信を行い，アクセスホ?イント周りのハ?ケットをキャフ?チャした. そ のハ?ケットを深層学習の LSTM モテ?ル を用いて解析し無線 LAN 通信時のトラフィックの予測性能を評価した. |
| 抄録(英) | Recently, the number of wireless devices such as smartphones or tablet-type devices has been increasing all over the world. Devices performance has been improved, and large capacity data communication such as videos or games can be performed easily. But it may cause a large number of packets to be backlogged and eventually a problem of the occurrence of congestion is encountered. In this study, we performed deep learning with pack- ets around the access point and traffic analysis in wireless LAN. We evaluate predicted performance of the traffic congestion. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 無線LAN / 無線通信 / Android端末 / LSTM / 輻輳 |
| キーワード(英) | Deep learning / Wireless LAN / wireless communication / Android terminal / LSTM / Congestion |
| 資料番号 | NS2018-146 |
| 発行日 | 2018-11-08 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ / ICM / NS |
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| 開催期間 | 2018/11/15(から2日開催) |
| 開催地（和） | 金沢工業大学 扇が丘キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，および一般 注：この開催では発表申込み締切日が異なります． - １種研究会：9/12 - NV研究会：11/1 NV研究会への発表申込はこちらからお願いします。 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 林 孝典(広島工大) / 吉原 貴仁(KDDI総合研究所) / 岡崎 義勝(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Takanori Hayashi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Kiyohito Yoshihara(KDDI Research) / Yoshikatsu Okazaki(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 下西 英之(NEC) / 岡本 淳(NTT) / 山下 陽一(NTTネオメイト) / 三好 匠(芝浦工大) / 中尾 彰宏(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideyuki Shimonishi(NEC) / Jun Okamoto(NTT) / Yoichi Yamashita(NTT-N) / Takumi Miyoshi(Shibaura Inst. of Tech.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 池上 大介(NTT) / 大田 健紘(日本工大) / 服部 雅晴(KDDI総合研究所) / 大石 晴夫(NTT) / 松井 健一(NTT) / 谷川 陽祐(阪府大) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Ikegami(NTT) / Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Masaharu Hattori(KDDI Research) / Haruo Ooishi(NTT) / Kenichi Matsui(NTT) / Yosuke tanigawa(Osaka Pref Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 佐々木 力(KDDI総合研究所) / 西川 由明(NEC) / 山本 嶺(電通大) / 朱 韵成(日立) / 橿渕 健一(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Chikara Sasaki(KDDI Research) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Ryo Yamamoto(UEC) / Yunchen Zhu(Hitachi) / Kenichi Kashibuchi(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Information and Communication Management / Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いたパケットの解析に基づく無線LAN通信のスループットの予測による輻輳の事前発見 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Congestion Prediction Based on Throughput Estimation by Wi-Fi Packet Analysis Using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 無線LAN / Wireless LAN |
| キーワード(3)（和/英） | 無線通信 / wireless communication |
| キーワード(4)（和/英） | Android端末 / Android terminal |
| キーワード(5)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(6)（和/英） | 輻輳 / Congestion |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山本 葵 / Aoi Yamamoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学(略称：お茶の水女子大) Ochanomizu University(略称：Ochanomizu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山口 実靖 / Saneyasu Yamaguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 工学院大学(略称：工学院大) Kogakuin University(略称：Kogakuin Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 神山 剛 / Takeshi Kamiyama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小口 正人 / Masato Oguchi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学(略称：お茶の水女子大) Ochanomizu University(略称：Ochanomizu Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-11-16 |
| 資料番号 | NS2018-146 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NS-301 |
| ページ範囲 | pp.93-98(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-08 (NS) |