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| 講演名 | 2026-03-05 10:10 固定型Wi-Fiアクセスポイントと可搬型Wi-Fiアクセスポイントを用いた時空間通信需要推定方式の提案と評価 ○坂口来実・大平健司・大下裕一・下西英之（阪大）  IN2025-78 |
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| 抄録 | （和） | 大学キャンパスにおけるWi-Fi通信需要の正確な把握は、効率的なネットワーク運用や設備計画において不可欠である。大阪大学キャンパスでは、屋内空間は固定型アクセスポイント（AP）により常時観測可能である一方、屋外空間にはAPが設置されておらず、観測が困難であり、キャンパス全域の需要実態把握に課題があった。本研究では、特定地点を柔軟に観測可能な「可搬型AP」を導入し、固定型APの通信ログと可搬型APの通信ログを統合的に活用する時空間通信需要推定方式を提案する．提案方式では，可搬型APの設置期間外における構造的欠測を解決するため、双方の通信ログから深層学習に基づく時系列モデル（Seq2SeqおよびTransformer）を構築し，立地特性の埋め込み（Embedding）や当日データによる適応学習（Fine-tuning）を導入した。 大阪大学豊中キャンパスでの実証実験の結果，固定型APのみを用いたベースライン手法と比較して、可搬型APのデータを統合することで，推定精度は大幅に向上し、特にTransformerを用いた適応学習手法において、平均絶対誤差（MAE）を最大で約51.85%削減（Base手法比）することに成功した。本方式により、観測資源が限定的な環境下においても、キャンパス全域の時空間的な通信需要を「量（接続数）」と「質（通信量）」の両面から高精度に推定できることを示した。 |
| （英） | Accurate assessment of Wi-Fi traffic demand on university campuses is essential for efficient network operation and infrastructure planning. At Osaka University campuses, while indoor demand is constantly observable via fixed access points (APs), outdoor areas lack permanent AP deployment, making it difficult to capture a comprehensive view of campus-wide demand. This study proposes a spatiotemporal demand estimation method that integrates communication logs from both fixed APs and "portable APs," which allow for flexible observation at specific locations. To address the structural missing data occurring outside the operating periods of portable APs, we developed deep learning-based time-series models (Seq2Seq and Transformer). Our approach incorporates embedding of location characteristics and adaptive learning (fine-tuning) using real-time data from the target day. Experimental results at the Osaka University Toyonaka Campus demonstrated that incorporating data from portable APs significantly improves estimation accuracy compared to baseline methods using only fixed AP data. Notably, the Transformer-based adaptive learning model achieved a reduction in Mean Absolute Error (MAE) of up to 51.85% relative to the baseline. These results indicate that the proposed method enables high-precision estimation of spatiotemporal communication demand in terms of both "quantity" (number of connections) and "quality" (traffic volume), even in environments with limited observation resources. |
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| キーワード | （和） | Wi-Fi通信需要推定 / 可搬型アクセスポイント / 時空間欠測補完 / 時系列推定 / 深層学習 / 適応学習 / 埋め込み表現 / キャンパスネットワーク |
| （英） | Wi-Fi traffic demand estimation / Portable access points / Spatiotemporal missing data imputation / Time-series estimation / Deep learning / Adaptive learning / Entity embedding / Campus network | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 386, IN2025-78, pp. 91-99, 2026年3月. | |
| 資料番号 | IN2025-78 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) | |
| 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 | IN2025-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | Okinawa-Ken Shichoson Jichi Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2026-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 固定型Wi-Fiアクセスポイントと可搬型Wi-Fiアクセスポイントを用いた時空間通信需要推定方式の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of Spatiotemporal Communication Demand Using Fixed and Portable Wi-Fi Access Points |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Wi-Fi通信需要推定 / Wi-Fi traffic demand estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 可搬型アクセスポイント / Portable access points |
| キーワード(3)（和/英） | 時空間欠測補完 / Spatiotemporal missing data imputation |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列推定 / Time-series estimation |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | 適応学習 / Adaptive learning |
| キーワード(7)（和/英） | 埋め込み表現 / Entity embedding |
| キーワード(8)（和/英） | キャンパスネットワーク / Campus network |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂口 来実 / Kurumi Sakaguchi / サカグチ クルミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大平 健司 / Kenji Ohira / オオヒラ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大下 裕一 / Yuichi Ohsita / オオシタ ユウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi / シモニシ ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 10:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2025-78 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.386 |
| ページ範囲 | pp.91-99 |
| ページ数 | 9 |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) |
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