講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-09-10 09:00
[依頼講演]5G/IoT本格普及に向けた柔軟なリソース管理システム ~ 5G/IoTサービスへのML/AI適用 ~ ○井内秀則・山本 周・中尾彰宏(東大)・平良正憲・桑原幹夫(日立)・長沢明子・名倉健一・小崎成治(三菱電機) CS2020-34 |
抄録 |
(和) |
2025年頃に本格普及が見込まれている5G/IoTにおいては、経済化の観点で多種多様なIoTサービス毎に、動的に柔軟かつ効率的なリソースを割り当てることによりユーザに対して必要なサービスを必要な時間に提供することが重要となる。本報告では、振る舞い監視と機械学習を用いたIoTトラヒックの分類によるネットワークスライシングシステムについて報告する。 |
(英) |
In 5G/IoT where the full-scale spread is anticipated in around 2025, it will become important from the view of the economization that IoT service of a great variety should provide necessary service for a user at necessary time by assigning a dynamically flexible and effective resource. In this report, we report a network slicing system by using IoT traffic classification method based on traffic monitoring and machine learning. |
キーワード |
(和) |
5G / IoT / 機械学習 / 人工知能 / ネットワークスライシング / / / |
(英) |
5G / IoT / ML/AI / Network Slicing / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 164, CS2020-34, pp. 1-4, 2020年9月. |
資料番号 |
CS2020-34 |
発行日 |
2020-09-03 (CS) |
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 |
CS2020-34 |
研究会情報 |
研究会 |
CS IN NS NV |
開催期間 |
2020-09-10 - 2020-09-11 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
セッション管理(SIP・IMS),相互接続技術/標準化,次世代・新世代・将来ネットワーク,クラウド/データセンタネットワーク,SDN(OpenFlow等)・NFV,IPv6,機械学習のネットワーク適用,一般 |
テーマ(英) |
Session management (SIP/IMS), Interoperability/Standardization, NGN/NwGN/Future networks, Cloud/Data center networks, SDN (OpenFlow, etc.)/NFV, IPv6, Machine learning, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
CS |
会議コード |
2020-09-CS-IN-NS-NV |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
5G/IoT本格普及に向けた柔軟なリソース管理システム |
サブタイトル(和) |
5G/IoTサービスへのML/AI適用 |
タイトル(英) |
Flexible Resource Management System for Full-scale spread of 5G/IoT |
サブタイトル(英) |
ML/AL application to 5G/IoT service |
キーワード(1)(和/英) |
5G / 5G |
キーワード(2)(和/英) |
IoT / IoT |
キーワード(3)(和/英) |
機械学習 / ML/AI |
キーワード(4)(和/英) |
人工知能 / Network Slicing |
キーワード(5)(和/英) |
ネットワークスライシング / |
キーワード(6)(和/英) |
/ |
キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
井内 秀則 / Hidenori Inouchi / イノウチ ヒデノリ |
第1著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山本 周 / Shu Yamamoto / ヤマモト シュウ |
第2著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ |
第3著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
平良 正憲 / Masanori Taira / タイラ マサノリ |
第4著者 所属(和/英) |
日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi, Ltd. (略称: HITACHI) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
桑原 幹夫 / Mikio Kuwahara / クワハラ ミキオ |
第5著者 所属(和/英) |
日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi, Ltd. (略称: HITACHI) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
長沢 明子 / Akiko Nagasawa / ナガサワ アキコ |
第6著者 所属(和/英) |
三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric corporation (略称: Mitsubishi Electric) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
名倉 健一 / Kenichi Nakura / ナクラ ケンイチ |
第7著者 所属(和/英) |
三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric corporation (略称: Mitsubishi Electric) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
小崎 成治 / Kozaki Seiji / コザキ セイジ |
第8著者 所属(和/英) |
三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric corporation (略称: Mitsubishi Electric) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第9著者 所属(和/英) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 所属(和/英) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 所属(和/英) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-09-10 09:00:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
CS |
資料番号 |
CS2020-34 |
巻番号(vol) |
vol.120 |
号番号(no) |
no.164 |
ページ範囲 |
pp.1-4 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2020-09-03 (CS) |