講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-04-13 13:40
自動車向け通信サービスのトラヒック量予測に向けた交通密度推定技術の検討 ○森田喜恵・田尻兼悟・松尾洋一(NTT) NS2023-3 |
抄録 |
(和) |
自動車向け通信サービスが移動体通信網を利用する新たなサービスとして検討されているが,多量の通信トラヒックを発せさせると考えられるため,輻輳回避のためにこれらから発生する通信トラヒック量を予測する必要がある.従来の通信トラヒック量の予測手法ではモバイルのデータの過去情報から今後の通信トラヒック需要を予測するが,自動車向け通信サービスは日本全国において普及前のため,過去の通信トラヒック量の情報が存在せず同様の手法で予測することが難しい.そこで本研究では,過去の通信トラヒックの情報によらずに道路の交通密度,自動車1台あたりの通信トラヒック量,サービス普及率から自動車向け通信サービスの通信トラヒック量の予測を行う手法を提案する.ただし,交通密度は一部の道路では取得できない場合があるため,本研究ではさらに道路情報(車線数など)を基に交通密度を推定するモデルを提案する.道路情報はどの道路に対しても取得可能な情報であるため,提案モデルによってあらゆる道路の交通密度を推定し通信トラヒック量を予測することが可能になる.本稿では,交通密度の推定モデルで交通密度を推定する実験を行い,推定結果に対して過大評価と過小評価の二つの側面から評価した結果を示す. |
(英) |
Vehicle communication services are new services using the mobile communication network. Since these services are expected to generate a large amount of communication traffic volume, the communication traffic volume has to be predicted to avoid congestion. Conventional methods predict communication traffic volume based on the previous information on the volume of mobile traffic data. However, information on these services in previous mobile traffic data does not exist because vehicle communication services have not yet been widely used in Japan. Therefore, it is difficult to predict the communication traffic volume of the vehicle service using conventional methods. In this paper, we propose a method for predicting the communication traffic volume of vehicle communication service from vehicle traffic density, communication traffic volume per vehicle, and service diffusion rate, without using previous traffic information. Additionally, since vehicle traffic density cannot be obtained for several roads, we propose a model to estimate vehicle traffic density based on road information (e.g., the number of lanes on the road). Since the proposed model can estimate vehicle traffic density for any road, communication traffic volume from vehicle services can be predicted. In this paper, we present the results of estimating vehicle traffic density with the proposed model. |
キーワード |
(和) |
トラヒック予測 / 交通密度推定 / Deep Neural Network(DNN) / / / / / |
(英) |
communication traffic prediction / vehicle traffic density estimation / Deep Neural Network(DNN) / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 2, NS2023-3, pp. 13-18, 2023年4月. |
資料番号 |
NS2023-3 |
発行日 |
2023-04-06 (NS) |
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 |
NS2023-3 |
研究会情報 |
研究会 |
NS |
開催期間 |
2023-04-13 - 2023-04-14 |
開催地(和) |
日本大学 郡山キャンパス + オンライン開催 |
開催地(英) |
Nihon University, Koriyama Campus + Online |
テーマ(和) |
通信トラヒック理論,トラヒック・品質評価,ネットワーク性能評価,QoS/QoE,信頼性・ロバスト性,トラヒック・品質管理,AI・機械学習,ネットワーク・システム運用管理, 大容量・低遅延・多数接続,一般 |
テーマ(英) |
Communication traffic theory, Traffic and quality evaluation, Network performance evaluation, QoS/QoE, Reliability and robustness, Traffic and quality management, AI and machine learning, Network and system operation management, High capacity, low latency, many connections, General |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NS |
会議コード |
2023-04-NS |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
自動車向け通信サービスのトラヒック量予測に向けた交通密度推定技術の検討 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Vehicle Traffic Density Estimation for Predicting Communication Traffic Volume by Vehicle Communication Service |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
トラヒック予測 / communication traffic prediction |
キーワード(2)(和/英) |
交通密度推定 / vehicle traffic density estimation |
キーワード(3)(和/英) |
Deep Neural Network(DNN) / Deep Neural Network(DNN) |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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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) |
森田 喜恵 / Yoshie Morita / モリタ ヨシエ |
第1著者 所属(和/英) |
日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
田尻 兼悟 / Kengo Tajiri / タジリ ケンゴ |
第2著者 所属(和/英) |
日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
松尾 洋一 / Yoichi Matsuo / マツオ ヨウイチ |
第3著者 所属(和/英) |
日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT) |
第4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18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 |
2023-04-13 13:40:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NS |
資料番号 |
NS2023-3 |
巻番号(vol) |
vol.123 |
号番号(no) |
no.2 |
ページ範囲 |
pp.13-18 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2023-04-06 (NS) |
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