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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-10 15:00 CVAEを用いたネットワーク特徴量生成手法の提案 ○山田涼平・木村英明・中西 隆・島田達也（NTT）  CS2026-26 |
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| 抄録 | （和） | ネットワークデジタルツイン（NDT）は，ネットワーク性能推定や設計検証を支える技術として注目されている．一方，End-to-End (E2E)通信経路が，複数の事業者ネットワークやクラウド，企業内ネットワークをまたぐ場合，NDTの入力に必要なトポロジ，ルーティング，トラフィック量などのネットワーク構成情報の全てを詳細に把握することができず，NDTを直接適用することが困難となる．本研究では，このような環境においてNDTを適用可能とするサロゲートネットワーク生成に向けた第一段階として，観測可能なE2E遅延を条件として，NDT内部で算出されるネットワーク特徴量を生成する手法を提案する．提案手法では，条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いて，E2E遅延とネットワーク特徴量の対応関係を学習し，任意の遅延条件に整合するネットワーク特徴量を生成する．実験により，生成したネットワーク特徴量が，NDTで算出されるネットワーク特徴量が持つ遅延に応じた分布構造を表現できることを確認した．さらに，生成したネットワーク特徴量から推定された遅延は，条件として与えた遅延とよく一致することを確認した．以上より，提案手法が遅延条件に整合するネットワーク特徴量を生成できることを示した． |
| （英） | Network Digital Twin (NDT) has attracted attention as a technology for network performance estimation and design verification. However, when an End-to-End (E2E) communication path traverses multiple provider networks, cloud networks, or enterprise networks, it is difficult to obtain network configuration information required as input to an NDT, such as topology, routing, and traffic volume. This makes it difficult to directly apply existing NDTs. In this study, as a first step toward generating surrogate networks that enable NDT application in such environments, we propose a method for generating network features calculated inside an NDT, conditioned on observable E2E delay. The proposed method uses a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) to learn the relationship between E2E delay and network features, and generates network features that are consistent with arbitrary delay conditions. Experimental results show that the generated network features can represent delay-dependent distribution structures observed in the network features calculated by the NDT. Furthermore, the delays estimated from the generated network features closely match the delays given as conditions. These results demonstrate that the proposed method can generate network features consistent with delay conditions. | |
| キーワード | （和） | サロゲートネットワーク / 条件付き生成モデル / ネットワークデジタルツイン / / / / / |
| （英） | Surrogate Network Generation / Conditional Generative Model / Network Digital Twin / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 95, CS2026-26, pp. 61-66, 2026年7月. | |
| 資料番号 | CS2026-26 | |
| 発行日 | 2026-07-02 (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 | CS2026-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2026-07-09 - 2026-07-10 |
| 開催地（和） | 久米島イーフ情報プラザ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | セマンティックコミュニケーション, アクセスネットワーク, 水中・地中通信, IoT, コグニティブ無線, 符号化方式, 一般 |
| テーマ（英） | Semantic communications, Access networks, Underwater and underground communications, IoT, Cognitive radio, Coding scheme, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2026-07-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CVAEを用いたネットワーク特徴量生成手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A CVAE-Based Method for Network Feature Generation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サロゲートネットワーク / Surrogate Network Generation |
| キーワード(2)（和/英） | 条件付き生成モデル / Conditional Generative Model |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワークデジタルツイン / Network Digital Twin |
| 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） | 山田 涼平 / Ryohei Yamada / ヤマダ リョウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 英明 / Hideaki Kimura / キムラ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中西 隆 / Takashi Nakanishi / ナカニシ タカシ |
| 第3著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島田 達也 / Tatsuya Shimada / シマダ タツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-10 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2026-26 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.95 |
| ページ範囲 | pp.61-66 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-02 (CS) |
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