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J-GLOBAL ID：201902247884527377   整理番号：19A0961556

IoTデバイスの自動ネットワーク設定のための通信パターン分析

著者 (2件)： 丹羽美乃 (愛知工大 大学院経営情報科学研究科) ,  梶克彦 (愛知工業大 情報科学)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： MBL-90  ページ： Vol.2019-MBL-90,No.27,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2019年02月25日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 現在多くのIoTデバイスが存在し,多くのIoTデバイスは起動する,通知するなど1つのデバイスに対し1つの機能を持つ.しかし今後増大するIoTデバイスとしてコネクテッドカーやAI機能を搭載したロボットなど複数機能を持つデバイスが予想される.複数機能を持つデバイスは機能ごとに通信手段や通信経路が変わり,開発側のIoTデバイスのネットワーク設定は複雑になる.我々はIoTデバイスのデータ量の時系列変化パターン(通信パターン)を使った自動ネットワーク設定を目標としている.先行研究として通信パターンから機械学習を使い,IoTデバイスの識別に関する研究が行われている.しかし我々はIoTデバイスの識別ではなくIoTデバイスに含まれる機能ごとの認識を目指している.我々は複数機能を持つIoTデバイスのトラフィックデータから機能ごとに通信パターンを分けクラスフィケーションを行なった.IoTデバイスは機能や目的によって通信先が変わる.そのため本稿では通信先のIPアドレスごとに1機能とみなし,通信先のIPアドレスごとに通信パターンの分析を行なった.通信パターンの分析の結果,データ量,通信のタイミング,通信先の距離,通信にかかる時間を特徴量とした.また大容量高速通信,低遅延高信頼通信などといった特徴的なIoTデバイスの機能を正解ラベルとした.SVM(サポートベクトルマシン)を使い,機能ごとに分けられた通信パターンのクラシフィケーションの評価をした.(著者抄録)

シソーラス用語： 相互接続 ,  組込みシステム ,  *解析 ,  *パターン分類 ,  *認識 ,  整定 ,  *分級 ,  *機械学習 ,  モノのインターネット ,  パターン解析
準シソーラス用語： IoT ,  パターン分析 ,  *通信パターン分析 ,  *IoTデバイス識別 ,  設定 ,  *ネットワーク設定 ,  *クラシフィケーション

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• 総務省情報通信白書平成29年版, http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/ (参照日:2018年1月).
• 櫻井康平,片岡幹雄,小高浩,加藤淳,寺岡秀敏,木山昇,IoT技術を活用したネクテッドカーソリューション, 日立評論,Vol.99,No.05,518-519,pp.64-69,2017.
• 中村邦明,5G 2019年に先行スタート同時多数接続で IoT が広がる,NIKKEI COMPUTER,pp.94-97,2018.
• 安川正祥,佐藤裕昭,弘田武志,東條琢也,遠藤乾市,笠原泰信,鈴木裕志,将来ネットワークアーキテクチャの具現化に向けた取り組み,NTTジャーナル,pp.23-30, 2018.
• 小西聡,山本俊明,LTE/LTE-Advanced システムのための Self-Organizig Newworks(SON) 技術による自動最適化の効果,電子情報通信学会論文誌,Vol.J97-B,No.8, pp.599-610,2014.

タイトルに関連する用語 (2件)： IoTデバイス ,  パターン分析