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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-07-11 15:25 Prototypical Networkを用いたFew-shot学習によるLTE網のエリア毎のサービスレベルの把握 ○青木章悟（早大）・塩本公平（東京都市大）・エン チンラム・バックスタッド セバスチャン（エリクソン・ジャパン）  RCC2019-42 NS2019-78 RCS2019-135 SR2019-54 SeMI2019-51 |
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| 抄録 | （和） | モバイル網においてサービス品質維持のため,基地局に障害が生じた際にその原因となる情報を即座に分類し特定し,早急なサービス品質復旧を行うことが重要である.しかし，基地局ごとに位置的要因や時間的要因などからネットワーク性能は大きく異なるため，多数の基地局におけるネットワーク性能に関するKPIデータを人が素早く判断することは困難である.機械学習を用いたデータ分類が近年注目を集めているが,機械学習を用いた分類ではラベル付きデータが必要となるが，ラベル付きデータを作成するためには人手が必要となるため,多量のラベル付きデータを用意するためには莫大なコストがかか る．そこで,本研究では,少ない数のラベル付きデータで精度の良い分類器を作成することを目標に,few-shot学習を行うPrototypical Networkを用いた方式を提案する.提案方式の有効性を明らかにするため,LTE網から得られた数千の基地局データを用いて評価した結果,提案方式が少ないラベル付きデータで高い分類精度を達成できることを明らかにした. |
| （英） | In case a base station in mobile network malfunction, it is crucial to classify a service degradation event and identify a countermeasure to improve the service quality. However, it is difficult for operators to determine the network performance because the network performance in base station is very different depending on location and time. Classification by machine learning is considered a promising solution to this problem. However classification by machine learning requires large amounts of labeled data, which requires costly human-labor tasks to annotate large amounts of data. In order to address this problem we propose a method based on few-show learning that uses Prototypical Networks to analyze performance KPI data of base stations. Using data set obtained from a production LTE network with thousands of eNodeB data, we demonstrate that the proposed yields high detection performance while reducing the number of labeled data. | |
| キーワード | （和） | LTEネットワーク / eNodeB / 少数データ学習 / / / / / |
| （英） | Cellular Network / eNodeB / KPI / Few-shot Classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 107, NS2019-78, pp. 177-182, 2019年7月. | |
| 資料番号 | NS2019-78 | |
| 発行日 | 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) | |
| 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 | RCC2019-42 NS2019-78 RCS2019-135 SR2019-54 SeMI2019-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI RCS NS SR RCC |
| 開催期間 | 2019-07-10 - 2019-07-12 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2019-07-SeMI-RCS-NS-SR-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Prototypical Networkを用いたFew-shot学習によるLTE網のエリア毎のサービスレベルの把握 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Few-shot Learning based on Prototypical Network to Understand Area Service Level in LTE Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LTEネットワーク / Cellular Network |
| キーワード(2)（和/英） | eNodeB / eNodeB |
| キーワード(3)（和/英） | 少数データ学習 / KPI |
| キーワード(4)（和/英） | / Few-shot Classification |
| 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） | 青木 章悟 / Shogo Aoki / アオキ ショウゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩本 公平 / Kohei Shiomoto / シオモト コウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | エン チンラム / Chin Lam Eng / エン チンラム |
| 第3著者 所属（和/英） | エリクソンジャパン (略称： エリクソン・ジャパン) Ericsson Japan (略称： Ericsson Japan) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | バックスタッド セバスチャン / Sebastian Backstad / バックスタッド セバスチャン |
| 第4著者 所属（和/英） | エリクソンジャパン (略称： エリクソン・ジャパン) Ericsson Japan (略称： Ericsson Japan) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-07-11 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | RCC2019-42, NS2019-78, RCS2019-135, SR2019-54, SeMI2019-51 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.106(RCC), no.107(NS), no.108(RCS), no.109(SR), no.110(SeMI) |
| ページ範囲 | pp.151-156(RCC), pp.177-182(NS), pp.173-178(RCS), pp.183-188(SR), pp.165-170(SeMI) |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |
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