JP6502062B2 - 通信品質予測装置及び通信品質予測プログラム - Google Patents

Description

本発明は、移動体通信における通信品質管理に関し、特に、通信品質ログから通信品質の将来を予測するにあたり、予測精度の向上を図る通信品質予測装置に関する。

通信品質を予想するシステムとしては、図６に示すように、ユーザ端末１、事業者サーバ２、キャリアが提供する通信設備・運用者３から各種情報を取得し、これらの情報を分析することで通信品質を予想することが行われている。
無線通信機能を有するユーザ端末１は、その位置情報や、通信システムやアプリケーションの事業者サーバ２に対する接続時間や接続率等の通信品質情報の提供を行うことができる。事業者サーバ２からは、無線基地局周辺の気象情報や環境変化（建設）情報を取得することができる。また、無線基地局等のキャリアが提供する通信設備・運用者３からは、通信設備の設定状況に関わる様々な情報（設備設定情報・運用履歴）の提供が行われる。
これらの時系列情報を分析（テキストマイニング）することにより、ユーザ端末１を使用する場合の将来の通信品質を予測することが可能となる。

通信品質を予測する方法としては、予測実行時刻とその近傍過去の各時系列データ値からの予測方法と、予測対象時刻と同一傾向の時系列データ集合の統計値からの予測方法の各長所を取り入れ、時間変動の大きい予測や非定常的な予測も可能とする時系列データ予測方法が提案されている（特許文献１参照）。この例によれば、予測を実行する時刻と予測する時刻における値の分布から予測値を算出する。

また、構築された予測モデルにより予測を実行して予測値を得て、過去の時系列データを用いて算出する予測誤差に基づいて補正係数を求めて予測値を補正し、予測値の算出根拠を通知する時系列データの適応的予測方法とすることが提案されている（特許文献２参照）。すなわち、補正値がある量を超えた場合にのみモデルを更新して負荷を減らす（大きな変化がない限りモデルを更新しない）ことが行われる。

また、トレンド、循環性、季節性、月・曜日性、特異日特性、予測専門家の知識等によるベースモデルに加え、様々なデータから補足モデル（例えば、ベースモデルと時系列データの差のモデル）を生成し、双方により予測精度を向上させる時系列データ予測方法が提案されている（特許文献３参照）。

更に、時系列連続データの予測方法として、予測対象の一時点ｔ４よりも過去の測定時点ｔ０〜ｔ３で予測対象の一時点に最も近い近接測定時点ｔ３を抽出し、近接測定時点ｔ３よりも過去のｋ個の測定時点を抽出する。そして、近接測定時点ｔ３から近接測定時点ｔ３における実測値Ｑ３を導出可能な補間式ｆ（ｔ）、すなわちＱ３＝ｆ（ｔ３）となるような補間式ｆ（ｔ）が、過去のｋ個の測定時点及び実測値と、予測対象の一時点ｔ４及び予測値Ｑ４とから生成されるように予測値Ｑ４を決定する方法が提案されている（特許文献４参照）。すなわち、直近の実測値が、予測値と直近以前のいくつかの実測値から導けるように予測値を決めることが行われる。

また、時系列予測装置として、時系列モデルを生成後、いくつかのサンプルデータで時系列モデルによる予測の精度を評価し、評価結果をもとに予測の最適パラメタを得る方式が提案されている（特許文献５参照）。

特開２００５-０１８３０４号公報 特開２００２−１０９１５０号公報 特開平１１−２１９３４５号公報 特許第２９８１１９３号公報 特開平１０−２０７８５７号公報

しかしながら、上記各方法によると、以下に述べるような問題点が存在した。
通信品質の時系列な変化を示すデータを対象とし、あるモデル期間（例えば数か月間）の過去データを用いて未来の通信品質を予測する場合を考える。尚、時刻の経過とともにモデル期間はスライドさせモデルを更新するものとする。モデルを更新するタイミングは、定期的あるいは時系列データの変化が許容量を超える時点（特許文献２）とする。ここで、モデルを更新するポイント（時系列データの変化が許容量を超えるポイント）が、継続して時系列データの傾向を変えるような変化点（例えば通信設備の設定変更や、周辺環境の変化等）である場合、変化点以前のデータもモデル生成の入力値として含まれると、その影響を受け予測が大きく外れる可能性がある。

また、時系列モデルを生成後、いくつかのサンプルデータで時系列モデルによる予測の精度を評価し、評価結果をもとに最適パラメタを得る方式（特許文献５）においても、モデル期間内に変化点が存在した場合は、変化点以前のデータの影響を受けたモデルであることから、未来の予測と実測の誤差が大きくなる可能性がある。

また、前述の変化点以降に、変化点の要因によっては過去に観測されたことの無いような値の変化が現れる場合がある。既存方式では基本的にモデルデータ自体を教師とした予測を実行するため、このような特異な値の変化を予測することは困難である。

本発明は上記実情に鑑みて提案されたものあり、通信品質ログから通信品質の将来を予測するにあたり、通信品質ログが周辺環境の様々な要因で変化する場合に、周辺環境状況を分析して将来の通信品質を予想可能とする通信品質予測装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するため本発明（請求項１）は、時系列に出力される通信品質ログを観測して未来の通信品質を予測する通信品質予測装置において、以下の構成を備えたことを特徴としている。
ログ収集部。ログ収集部は、キャリア網にてユーザ端末から収集される通信品質ログや通信設備もしくは事業者サーバから収集される各種ログを収集する。
変化点検出部。変化点検出部は、前記通信品質ログを時系列分析したデータから、変化点を検出する。
予測分析部。予測分析部は、前記通信品質ログを時系列分析したデータから、前記変化点以前のログを除外し、モデルの生成および通信品質の予測を実行する。
そして、変化点検出部は、基地局の設定変更や周辺環境の変化（建設状況の変化）ならびに運用履歴を管理するログの分析結果を変化点判定基準に加味する。

請求項２は、請求項１の通信品質予測装置において、
前記変化点検出部は、前記データのトレンドが予め定める閾値を超えて時系列的に連続して変化するかどうかを分析することで前記変化点を判定することを特徴としている。

請求項３は、請求項１又は請求項２の通信品質予測装置において、
前記変化点検出部は、気象情報を管理するログの分析結果を変化点判定基準に加味することを特徴としている。

請求項４は、請求項１から３のいずれか１項の通信品質予測装置において、
前記予測分析部は、前記モデルの生成および前記通信品質の予測実行時に、前記変化点前後のログの重みを指定可能とする機能を備えたことを特徴としている。

請求項５は、請求項１から３のいずれか１項の通信品質予測装置において、
前記予測分析部は、前記データ内に複数の変化点が検出された場合は、直近の変化点を対象として当該変化点以前のログを除外し、モデルの生成および通信品質の予測を実行することを特徴としている。

請求項６は、請求項１から５のいずれか１項の通信品質予測装置において、
前記予測分析部は、前記予測を時系列的に表示可能とする出力表示部を備え、
前記通信品質ログ内の品質値と前記予測を前記出力表示部に表示されたグラフ上にプロットする機能を備えたことを特徴としている。

請求項７は、請求項１から６のいずれか１項の通信品質予測装置において、
前記ログ収集部が収集する通信品質ログの通信品質項目は、接続時間と接続率から運用者が選択可能とすることを特徴としている。

請求項８の通信品質予測プログラムは、請求項１に記載した各部をコンピュータ上に構築することを特徴としている。

本発明の通信品質予測装置（請求項１）及び通信品質予測プログラム（請求項８）によれば、通信品質ログを時系列分析したデータから変化点を検出し、予測分析部は通信品質ログを時系列分析したデータから変化点以前のログを除外して通信品質の予測を行うので、定常的な通信品質の劣化をより正確に予測することができる。
そして、基地局の設定変更や周辺環境の変化（建設状況の変化）ならびに運用履歴を管理するログの分析結果を変化点判定基準に加味するので、より現実的な変化点の検出を行うことができる。
その結果、予測誤差による過剰な稼働や投資を抑えることができるとともに、品質劣化の事前対策が実施可能となり、サービスの品質維持を図ることができる。

請求項２の通信品質予測装置によれば、データのトレンドが予め定める閾値を超えて時系列的に連続して変化するかどうかを分析することで変化点を判定することで、変化点を確実に検出することができる。

請求項３の通信品質予測装置によれば、気象情報を管理するログの分析結果を変化点判定基準に加味することで、実際の気象情報を考慮した変化点の検出を行うことができる。

請求項４の通信品質予測装置によれば、前記変化点前後のログの重みを指定可能とすることで、予測を行う場合に、変化点以前のログの影響も適度に与えることができる。

請求項５の通信品質予測装置によれば、直近の変化点を対象として当該変化点以前のログを除外して通信品質の予測を実行することで、直近情報の影響が反映された予測を行うことができる。

請求項６の通信品質予測装置によれば、通信品質ログ内の品質値と予測を出力表示部に表示されたグラフ上にプロットすることで、予測結果の内容を分かり易くすることができる。

請求項７の通信品質予測装置によれば、接続時間と接続率の両方から通信品質の予測を行うことができる。

本発明の通信品質予測装置が提供される通信設備環境を示すモデル図である。 本発明の通信品質予測装置の構成を示すブロック図である。 通信品質ログのモデルデータからトレンドの変化点を判断する場合のグラフ例である。 通信品質予測装置の出力表示部で表示される過去の実測値と予測値のグラフ例である。 通信品質予測装置で行われる処理手順を示すフローチャート図である。 ユーザ端末に対して通信キャリアが提供する通信設備環境を示すモデル図である。

本発明の通信品質予測装置の実施形態の一例について、図１及び図２を参照しながら説明する。
図１は、本発明の通信品質予測装置１０が提供される通信設備環境を示すモデル図であり、ユーザ端末１は、インターネットを介してWeb等における各種のサービスを受けることができる。

ユーザ端末１が各種のサービスを受けた場合、サービス提供者との間で各種ログが発生する。各種ログには、端末アプリログ、サーバアプリログ（Web,メール等）、ネットワーク機器ログ、CDL、課金ログ、DPI監視情報等が含まれる。

図１の例では、通信品質予測装置１０がユーザ端末１に関する通信品質ログを収集するとともに、事業者サーバ２やキャリアが提供する通信設備・運用者３からの各種ログ（運用履歴、気象情報ログ）を収集し、設定された期間内に収集したログ情報を分析することで通信品質予測装置１０において予め設定されたエリア（メッシュ領域）での将来的な通信品質を予測し、その結果を運用者側へ出力する。運用者は、出力結果を監視することで、通信品質が悪化するエリアを事前にチェックでき、通信品質が悪化しないように新たな設備（中継箇所等）の構築や、現状設備における品質悪化原因の除去等の対策を施すことができる。
予め設定されたエリア（メッシュ領域）は、１日に複数のユーザ端末１から１０００件以上のログ情報が収集できる広さの領域であり、例えば５００ｍ×５００ｍの領域が想定されている。

図１の例において、通信品質予測装置１０がユーザ端末１に関する通信品質ログのみを収集し、メッシュ毎及び事業者毎に集計し、収集・集計した情報を分析することで通信品質を予測し、その結果を運用者側へ出力するようにしても良い。

通信品質予測装置１０は、基本プログラムや各種の基本デバイスが記憶されたＲＯＭと、各種のプログラムやデータが記憶されるハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）と、ＣＲ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記憶媒体からプログラムやデータを読み出すメディアドライブ装置と、プログラムを実行するＣＰＵと、このＣＰＵにワークエリアを提供するＲＡＭと、外部装置と通信するパラレル／シリアルＩ／Ｆとを主要部分とする一般的な構成を備えたコンピュータ上に構築されている。
例えば、上述したコンピュータにおいて、メディアドライブ装置で読み取られた通信品質予測プログラムがＨＤＤにインストールされることで通信品質予測装置１０が構築される。

通信品質予測装置１０は、図２に示されるように、通信品質予測装置１０の初期設定を行う初期設定部１１と、通信品質ログや各種ログを収集するログ収集部１２と、通信品質ログのエリアを判定するエリア判定部１３と、通信品質ログを分析したデータから変化点を検出する変化点検出部１４と、通信品質を予測する予測分析部１５と、予測結果を修正する予測修正モデル生成部１６と、予測結果を表示する出力表示部１７とを備えて構成されている。

初期設定部１１は、初期設定パラメタ５の入力による初期パラメタの読み込みなど、通信品質予測装置１０の稼働に必要な設定情報がメモリに記憶され、以後、記憶された情報は各部で共有される。

ログ収集部１２は、キャリア網にてユーザ端末１から収集される通信品質ログや、事業者サーバ２やキャリアが提供する通信設備・運用者３から収集される各種ログを収集する。各種ログには、キャリアが保持するログ蓄積サーバに蓄積された通信品質情報や運用履歴、気象情報等の様々なログが含まれる。また、通信品質ログ及び各種ログには、位置情報が含まれている。
ログ収集部１２がユーザ端末１から収集する通信品質ログの通信品質項目については、接続時間および接続率が含まれる。接続時間とは、ユーザ端末１から事業者サーバ２への接続要求があった場合に、ユーザ端末１が接続応答を受信するまでに要した時間であり、接続率とは、ユーザ端末１からの接続要求の数に対する接続成功数である。

エリア判定部１３は、取得された通信品質ログ及び各種ログについて、位置情報により予め決められたエリア（メッシュ領域）に分けて管理する。

変化点検出部１４は、通信品質ログをエリア毎に時系列分析したデータから、変化点を検出する。変化点は、データのトレンドが想定以上に連続して変化するかどうかを分析することで判定される。例えば、図３に示すように、モデルデータの最小二乗法等の近似式によるトレンド（傾き）が、運用者が定める閾値を超えて時系列的に連続して変化した場合に変化点と判断する。

図３は、通信品質の一つの指標である接続時間のトレンドの変化例を示すものである。接続時間を通信品質とした場合、その値が大きいほど通信品質が劣化していることを示す。グラフ中に表示された複数の直線がトレンド線を示しており、これは既存技術である最小二乗法等を用いて３０日幅で１日ずつずらして直線（トレンド線）を引いている。つまり、３０日間隔での接続時間の傾きが、１日ごとにどのように変化するかを示したグラフである。
直線（トレンド線）の右端の末端部分（「＋」で表示）を点線で繋げることで、直線の傾きが１日ごとにどのように変化するかを示すことができる。
図２のブロック図における変化点検出部１４は、「＋」の点（直線の傾き）が大きく連続して変わっていく箇所を観測することで変化点を認識する。

また、変化点検出部における変化点であるか否かの判断基準には、トレンドの連続的な変化だけではなく、変化点が生じるエリアと運用履歴、気象情報のエリアとのマッチング処理を行って、基地局の設定変更や周辺環境の変化（例えばビル建設に伴って電波が遮断される等の建設状況の変化）、気象情報の変化をログから抽出し、加味するようにしてもよい。

予測分析部１５は、通信品質ログをエリア毎に時系列分析したデータから、エリア毎にモデルを生成し、通信品質の予測を実行するものであり、モデル生成部１５１とモデル評価部１５２と予測分析部１５３を備えて構成される。
モデル生成部１５１は、予め設定されたモデル期間（例えば直前２カ月）の通信品質ログからモデルデータを取得し、変化点が検出された場合、変化点以前の通信品質ログのデータを除外したモデルデータからモデルの生成を行う。

変化点以前の通信品質ログのデータ除外の代わりに、変化点前後の通信品質ログのデータについて、モデル生成における変化点の影響度を下げるための重みを付けるようにしてもよい。
また、モデルデータ内に複数の変化点が検出された場合は、直近の変化点を対象として変化点以前の通信品質ログのデータをモデル生成のデータから除外するようにしている。

モデル評価部１５２は、生成されたモデルの評価を行うものであり、モデルの精度を評価するためのサンプルデータは、変化点以降のデータを使用するようにし、その評価結果から最適パラメタを得るようにしている。

予測実行部１５３は、生成されたモデルを評価することで、設定された期間経過後（例えば２か月経過後）の通信品質の予測を実行する。すなわち、エリア毎に直近の通信品質ログから未来の通信品質の予測を行う。

予測修正モデル生成部１６は、出力された予測に対して、運用者が運用ノウハウにより手動で修正可能とするものである。

出力表示部１７は、予測分析部１５による推定結果（予測）を時系列的に表示可能としている。また、出力表示部１７は、通信品質ログ内の過去の実測値と予測値について、表示されたグラフ上にプロットする機能を備えている。
例えば、出力表示部１７に表示されるグラフは、図４に示すように、通信品質（接続時間）の実測値のグラフＡと、実測値を基に予想した予測結果のグラフＢから構成されている。図中、三角表示の地点を今日の時点とし、左側に過去に観測した実測値のデータが示され、右側に実測値を基に数日後を予想した予想値のデータが示される。グラフＢ中に示される直線は、予想値の傾き（トレンド）である。
出力表示部１７に表示されたトレンドが右上がりの勾配であれば、運用者は、品質劣化の事前対策が必要であると判断することができる。

次に、通信品質予測装置１０における処理手順について、図５のフローチャートを参照しながら説明する。

先ず、初期設定部１１が初期パラメタを読み込む（ステップ１０１）。読み込んだ情報は各部間でメモリ上にて共有される。
ログ収集部１２がユーザ端末１からの通信品質ログを読み込む（ステップ１０２）。

変化点検出部が通信品質ログから変化点を推定する（ステップ１０３）。
その際、キャリアが提供する通信設備・運用者３からの各種ログ等、変化点に影響のある情報を読み込む（ステップ１０４）。
また、変化点検出に際して、変化点が生じるエリアと運用履歴、気象情報のエリアとのマッチング処理が行われる（ステップ１０５）。
エリア判定部１３が変化点検出部１４に、変化点の判断情報を提供する（ステップ１０６）。

変化点検出部１４が予測分析部１５に、変化点情報を提供する（ステップ１０７）。
予測分析部１５により、モデル生成し、予測実行を行う（ステップ１０８）。

運用者からの予測修正指示の有無を判断する（ステップ１０９）。
予測修正指示が有る場合、運用者の手動による予測修正を行う（ステップ１１０）。
予測修正指示が無い場合、又は、ステップ１０で予測修正が行われた場合は、予測結果の出力を表示する（ステップ１１１）。

上述した通信品質予測装置１０によれば、ログ収集部１２で取得した通信品質ログについて、変化点検出部１４でエリア毎に時系列分析したデータから変化点を検出し、予測分析部１５は通信品質ログをエリア毎に時系列分析したデータから変化点以前のログを除外して通信品質の予測を行うので、突発的な影響により変化したデータを除去して予測を行うことで、定常的な通信品質の劣化をより正確に予測することができる。

１…ユーザ端末、 ２…事業者サーバ、 ３…キャリアが提供する通信設備・運用者、 １０…通信品質予測装置、 １２…ログ収集部、 １３…エリア判定部、 １４…変化点検出部、 １５…予測分析部、 １６…予測修正モデル生成部、 １７…出力表示部。

Claims (8)

1. キャリア網にてユーザ端末から収集される通信品質ログや通信設備もしくは事業者サーバから収集される各種ログを収集するログ収集部と、
   前記通信品質ログを時系列分析したデータから、変化点を検出する変化点検出部と、
   前記通信品質ログを時系列分析したデータから、前記変化点以前のログを除外し、モデルの生成および通信品質の予測を実行する予測分析部と、
   を備え、
   前記変化点検出部は、基地局の設定変更や周辺環境の変化（建設状況の変化）ならびに運用履歴を管理するログの分析結果を変化点判定基準に加味することを特徴とする通信品質予測装置。
2. 前記変化点検出部は、前記データのトレンドが予め定める閾値を超えて時系列的に連続して変化するかどうかを分析することで前記変化点を判定する請求項１に記載の通信品質予測装置。
3. 前記変化点検出部は、気象情報を管理するログの分析結果を変化点判定基準に加味する請求項１又は請求項２に記載の通信品質予測装置。
4. 前記予測分析部は、前記モデルの生成および前記通信品質の予測実行時に、前記変化点前後のログの重みを指定可能とする機能を備えた請求項１から３のいずれか１項に記載の通信品質予測装置。
5. 前記予測分析部は、前記データ内に複数の変化点が検出された場合は、直近の変化点を対象として当該変化点以前のログを除外し、モデルの生成および通信品質の予測を実行する請求項１から３のいずれか１項に記載の通信品質予測装置。
6. 前記予測分析部は、前記予測を時系列的に表示可能とする出力表示部を備え、
   前記通信品質ログ内の品質値と前記予測を前記出力表示部に表示されたグラフ上にプロットする機能を備えた請求項１から５のいずれか１項に記載の通信品質予測装置。
7. 前記ログ収集部が収集する通信品質ログの通信品質項目は、接続時間と接続率から運用者が選択可能とする請求項１から６のいずれか１項に記載の通信品質予測装置。
8. 請求項１に記載した各部をコンピュータ上に構築する通信品質予測プログラム。