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| 講演名 | 2024-01-25 16:10 ［ポスター講演］機械学習によるCRCのハミング重み推定手法に関する一検討 ○江見太一・ハン ネー アウン・山崎康広・大崎博之（関西学院大）  IA2023-66 |
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| 抄録 | （和） | 複数のノードから構成される分散システムの高信頼化のためには、ノード間で の確実なメッセージ通信を実現する必要がある。ノード間で伝送されるメッセー ジの破壊を検出する機構として、CRC (Cyclic Redundancy Check; 巡回冗長符 号) が広く利用されている。高信頼システムの実現のためには、CRC の誤り検 出能力を正確に把握することが期待される。CRC の誤り検出能力はハミング重 み HW(L, n) (長さ L のメッセージにおいてハミング距離が n である 符号語の数) によって定まるが、メッセージ長 L や誤りビット数 n が大 きい時の HW(L, n) を厳密に求めることは計算量の観点から困難である。例 えば、実験によってハミング重みを計測するためには、{}_L C_n 通りの検 査が必要であり、メッセージ長 L や誤りビット数 n によっては全通りを 検査することが困難である。CRC の誤り検出能力を正確に把握するためには、 メッセージ長 L や誤りビット数 n が大きい時の HW(L, n) を推定する ことが求められる。そこで本稿では、既知の HW(L, n) を教師データとして、 メッセージ長 L および誤りビット数 n に対する未知の HW(L, n) を推 定することが可能かどうかを検討する。 |
| （英） | To enhance the reliability of distributed systems composed of multiple nodes, ensuring reliable message communication between nodes is crucial. Cyclic Redundancy Check (CRC) is widely employed as a mechanism to detect message corruption transmitted between nodes. Achieving a high-reliability system necessitates a precise understanding of CRC's error detection capabilities. The error detection capability of CRC is determined by the Hamming weight HW(L, n), which represents the number of codewords with Hamming distance n in messages of length L. However, accurately determining HW(L, n) for large values of message length L and error bit number n is challenging due to computational complexity. For instance, experimental measurement of Hamming weight requires examining {}_L C_n possibilities, and for certain values of message length L and error bit number n, exhaustive examination becomes impractical. To accurately comprehend CRC's error detection capability, it is essential to estimate HW(L, n) for large values of message length L and error bit number n. This paper, therefore, investigates the possibility of estimating unknown HW(L, n) for message lengths L and error bit numbers n using known HW(L, n) as training data. |
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| キーワード | （和） | CRC / 機械学習 / / / / / / |
| （英） | CRC / Machine learning / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 372, IA2023-66, pp. 46-46, 2024年1月. | |
| 資料番号 | IA2023-66 | |
| 発行日 | 2024-01-18 (IA) | |
| 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 | IA2023-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2024-01-25 - 2024-01-25 |
| 開催地（和） | 関西学院大学 丸の内キャンパス |
| 開催地（英） | Kwansei Gakuin Univiversity, Marunouchi Campus |
| テーマ（和） | センサー ネットワーク, IoT, M2M, 一般, 及び IA2023 - Workshop on Internet Architecture and Applications 2023 |
| テーマ（英） | Sensor Network, IoT, M2M, etc., and IA2023 - Workshop on Internet Architecture and Applications 2023 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2024-01-IA |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 機械学習によるCRCのハミング重み推定手法に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Estimating Hamming Weight of CRC with Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CRC / CRC |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 江見 太一 / Taichi Emi / エミ タイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Uni.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ハン ネー アウン / Han Nay Aung / ハン ネー アウン |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Uni.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 康広 / Yasuhiro Yamasaki / ヤマサキ ヤスヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Uni.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki / オオサキ ヒロユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Uni.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-25 16:10:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2023-66 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.372 |
| ページ範囲 | p.46 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2024-01-18 (IA) |
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