| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-16 14:55 ［依頼講演］通信サービス故障診断における機械学習を用いた装置コマンド自動制御化の検討 ○山内啓嗣（ソフトバンク）・木村達明（阪大）  RCC2021-40 NS2021-56 RCS2021-98 SR2021-40 SeMI2021-29 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，通信サービスの急速な普及と多様化により，ネットワークの装置構成は大規模・複雑化し，その運用は非常に困難になっている．これに対し，ネットワーク装置ログを用いた故障診断および異常検知技術が盛んに研究されているが，故障原因がログに現れないようなユーザ申告ベースの通信サービス故障に対する故障診断業務を自動化する研究は見当たらない．本研究では，通信サービス故障診断業務における，機械学習を用いた装置コマンドの自動制御システムを提案する．提案システムは，故障申告のあった通信サービスを構成する複数のサービス収容装置に対して，故障診断に用いる装置コマンド群を自動実行し，それらの応答結果を用いて機械学習により故障種別の推定を行う．また，最小の装置コマンド数で故種種別を推定可能な，最適な装置コマンド系列も自動学習する．実商用サービス網における故障診断ログを用いて提案システムの評価を行い，その実現可能性を示す． |
| （英） | Due to the recent growth of various network services of telecommunication carriers, their communication networks have become increasingly large and complex, and their network operations have also become complicated. For this problem, fault diagnosis and anomaly detection using network device logs have been extensively studied, but there has been little research on automating the fault diagnosis of failures that are reported by users and whose causes do not appear in network logs. We propose a machine-learning-based automatic command control system for the fault diagnosis of communication services. The proposed system automatically runs a sequence of device commands for fault diagnosis on multiple network equipment, and estimates the fault type based on the response results of the commands using machine learning. The system also automatically learns the optimal sequence of device commands that can estimate the fault type with the minimum number of device commands. We evaluate the proposed system by using fault diagnosis logs from a real commercial service network and demonstrate its feasibility and effectiveness. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / ネットワーク運用自動化 / 故障診断 / / / / / |
| （英） | Machine learning / Network operation automation / Fault diagnosis / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 102, NS2021-56, pp. 124-128, 2021年7月. | |
| 資料番号 | NS2021-56 | |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) | |
| 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 | RCC2021-40 NS2021-56 RCS2021-98 SR2021-40 SeMI2021-29 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR NS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2021-07-14 - 2021-07-16 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2021-07-RCS-SR-NS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 通信サービス故障診断における機械学習を用いた装置コマンド自動制御化の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Machine Learning based Automatic Command Control System for Fault Diagnosis of Communication Services |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | ネットワーク運用自動化 / Network operation automation |
| キーワード(3)（和/英） | 故障診断 / Fault diagnosis |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 山内 啓嗣 / Hiroshi Yamauchi / ヤマウチ ヒロシ |
| 第1著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SoftBank) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 達明 / Tatsuaki Kimura / |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-16 14:55:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | RCC2021-40, NS2021-56, RCS2021-98, SR2021-40, SeMI2021-29 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.101(RCC), no.102(NS), no.103(RCS), no.104(SR), no.105(SeMI) |
| ページ範囲 | pp.83-87(RCC), pp.124-128(NS), pp.104-108(RCS), pp.106-110(SR), pp.82-86(SeMI) |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]