5GとHTTP/3の次世代通信環境における深層学習による通信速度制御

在 5G 和 HTTP/3 的下一代通信环境中使用深度学习进行通信速度控制

• 批准号: 21K11854
• 负责人: 山口 実靖
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kogakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11854/
• 关键词: HTTP/3; 5G; 深層学習; 輻輳制御; TCP

本研究の目的は，５Ｇ（第５世代移動通信システム）とＨＴＴＰ／３（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ　Ｖｅｒｓｉｏｎ　３）からなる次世代通信環境における通信性能の向上である．また，目的を達成する手法として，近年 大きな技術革新を遂げているＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ, 人工知能）技術の深層学習（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いる．前年度に，次世代通信手法であるＨＴＴＰ／３の実験環境の構築に成功しており，初期段階の性能の評価に成功している．本年度は，本実験環境（性能評価環境）を用いてＨＴＴＰ／３の重要な性能評価と，詳細な性能向上に関する考察（性能低下の主たる要因に関する詳細な調査）を行った．これまでの研究の多くは，ネットワーク遅延時間やネットワーク内におけるパケット損失率と性能の関係の調査を行ってきているが，本研究ではそれ以外の項目に関しても詳細に調査し，性能低下要因がＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）処理性能やＴＬＳ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　Ｌａｙｅｒ　Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）処理などにあることも示した．特にＴＬＳに関しては深く考察し，この暗号化処理と復号処理がＨＴＴＰ／３の性能に大きな影響を与え，ＣＰＵ処理性能が低いとＨＴＴＰ／３の性能が低くなること（つまり性能に直接的に影響を与えること）や，ＴＬＳのバージョンを変更することによりＨＴＴＰ／３の性能が大きく変わることなどを示した．そして，これらの成果をまとめた論文を国内研究会で発表したり，国際会議に投稿して採録されて発表したりした．

The purpose of this study is to improve the communication performance of 5G (5th generation mobile communication system) and HTTP/3 (Hypertext Transfer Protocol Version 3) in the next generation communication environment. In recent years, great technological innovation has been carried out, and AI (Artificial Intelligence) technology and Deep Learning (Deep Learning) have been applied. In the previous year, the next generation communication method was successfully constructed in the HTTP/3 implementation environment, and the performance evaluation in the initial stage was successfully completed. This year, we conducted a detailed performance review of HTTP/3's critical performance issues in our current environment (Performance Review Environment). This study investigated the relationship between CPU (Central Processing Unit) processing performance and TLS (Transport Layer Security) processing performance in detail. In particular, TLS has a deep impact on HTTP/3 performance due to encryption and complex signal processing, and CPU processing performance is low and HTTP/3 performance is low. The results of the paper were published at the national conference.

项目成果

A Study on Subjective Information in Deep Neural Network Models

深度神经网络模型中主观信息的研究

• DOI: 10.1109/candarw57323.2022.00077
• 发表时间: 2022
• 期刊: 2022 Tenth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDARW)
• 作者: Kobayashi Atsuya;Takahashi Yoshihaya;Yamaguchi Saneyasu
• 通讯作者: Yamaguchi Saneyasu

Restriction of Expire Procedure on Throughput Fluctuation Relief

到期程序对吞吐量波动缓解的限制

• DOI: 10.34385/proc.72.s7-3
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEICE Proceeding Series
• 作者: Kohei Ogawa; Natsuki Katsumata; Saneyasu Yamaguchi,
• 通讯作者: Saneyasu Yamaguchi,

Performance of Deeply Analyzing Application Switch

深度分析应用切换性能

• DOI: 10.34385/proc.72.s2-5
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEICE Proceeding Series
• 作者: Satoshi Ito; Akihiro NAKAO; Masato OGUCHI; Saneyasu YAMAGUCHI,
• 通讯作者: Saneyasu YAMAGUCHI,

Interpretability of News Document Classification by BERT

BERT 新闻文档分类的可解释性

• DOI: 10.34385/proc.72.s14-6
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEICE Proceeding Series
• 作者: Atsuki Tamekuri; Yoshihaya Takahashi; Saneyasu Yamaguchi,
• 通讯作者: Saneyasu Yamaguchi,

English Presentation Evaluation Based on Deep Learning

基于深度学习的英语演讲评估

• DOI: 10.34385/proc.72.s8-4
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEICE Proceeding Series
• 作者: Yoshihaya Takahashi; Takako Kojima; Takeshi Kamiyama; Masato Oguchi; Saneyasu Yamaguchi,
• 通讯作者: Saneyasu Yamaguchi,