WO2022145051A1 - 通信処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

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network control
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央也 小野
聖 成川
拓也 阿部
裕希 坂上
智彦 池田
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日本電信電話株式会社
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    • H04L41/16—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using machine learning or artificial intelligence

Definitions

  • the present invention relates to suppressing deterioration of user experience quality by network control of a communication terminal.
  • network control such as handover and update of software in the terminal to enable it is performed depending on the situation. Since this network control consumes the calculation resources and communication resources of the terminal, it may affect the quality of the application and deteriorate the quality of the user's experience.
  • the purpose of this disclosure is to enable execution of network control that does not deteriorate the user's perceived quality even when the user is using the terminal.
  • the communication processing device When it detects the occurrence of network control that is different from the user-controlled application, Collect user information that indicates the status of the user using the terminal, Using the user information obtained from the collection, the change in the user's perceived quality when the network control is executed is predicted. The network control is executed based on the user's perceived quality obtained by prediction.
  • the communication processing method is The communication processing device When it detects the occurrence of network control that is different from the user-controlled application, Collect user information that indicates the status of the user using the terminal, Using the user information obtained from the collection, the change in the user's perceived quality when the network control is executed is predicted. The network control is executed based on the amount of change in the user's perceived quality obtained by prediction.
  • the communication processing program of the present disclosure is a program for realizing a computer as each functional unit provided in the device according to the present disclosure, and each step provided in the communication method executed by the device according to the present disclosure is performed by the computer. It is a program to be executed by.
  • the schematic block diagram of this disclosure is shown.
  • An example of the block configuration diagram of the system according to the present disclosure is shown. It is a flowchart which shows an example of the operation of the system of this disclosure. It is a flowchart which shows an example of the operation of the system of this disclosure. An example of a flowchart for aggregating data sets used for learning in the learning phase of machine learning is described.
  • the network control different from the user-controlled application of the present disclosure covers all similar controls such as network processing and software updates.
  • the preconditions for the target control will be described by taking the handover between different networks as an example.
  • the network may be referred to as NW.
  • the terminal can perform a handover between different types of NWs in search of a high-quality or low-priced communication environment.
  • the handover may also be performed without geographical movement.
  • the line used by the user terminal may be selected by the terminal itself according to some algorithm, or may be connected to the instructed line by receiving an instruction from a connection destination control server on the NW.
  • FIG. 1 shows a schematic configuration diagram of the present disclosure.
  • the terminal 10 executes a user-controlled application and communicates with the application server 31.
  • the terminal 10 communicates with the network device 32 for network control different from the user-controlled application.
  • the terminal 10 functions as the communication processing device of the present disclosure.
  • the present disclosure collects user information from a group of sensors included in the terminal 10 and predicts the timing when the user does not generate communication or the timing when the user does not pay attention to it even if the communication quality deteriorates.
  • the terminal 10 drives a sensor such as a camera at a timing when NW control is required, and whether the user and the terminal 10 are in contact with each other, the user is in front of the terminal 10, or the user's line of sight is directed. Etc. are detected. As a result, user information indicating the state of the user using the terminal 10 is collected.
  • the sensor to be used and its application case will be described later.
  • This disclosure predicts traffic and changes in user experience quality using the detected user information.
  • the present disclosure uses the detected user information as a variable to model the presence / absence and probability of occurrence of traffic in an application. Further, the present disclosure models the degree of attention of the user to the application at that timing and the degree of change in the user's perceived quality when NW control is performed at that timing, using the detected user information as a variable. Then, based on the information predicted by the model, the execution timing of the required NW control in the terminal 10 is determined.
  • FIG. 2 shows an example of a block configuration diagram of the system according to the present disclosure.
  • the terminal 10 is connected to the NW control device 20.
  • Terminal 10 Control function unit 11 that executes NW control such as handover between different types of NW, Control determination function unit 12, which determines whether or not the NW control is started, Furthermore, the user information collection function unit 13 that collects user information using a sensor or the like, To prepare for.
  • Each functional unit provided in the terminal 10 can be realized by a computer and a program, and the program can be recorded on a recording medium or provided through a network.
  • the control function unit 11 periodically or periodically receives controllability information from the control determination function unit 12 from the time when NW control is required, and the user does not generate communication by the application, or the user pays attention to the application. NW control is executed at the timing when it can be predicted that it is not aimed.
  • the control function unit 11 drives the sensor or the like of the user information collection function unit 13 at the time when NW control is required, and starts monitoring the user information. At this time, there may be a plurality of sensors to be used. It can also be used as user information by referring to the communication history of the application. Details will be described later.
  • the user information collection function unit 13 periodically or periodically transmits user information to the control determination function unit 12.
  • the control determination function unit 12 receives the user information from the user information collection function unit 13 as an input, and predicts the future communication presence / absence of the user, its probability, and the degree of attention to the user's application.
  • the control determination function unit 12 determines the timing of network control based on the traffic obtained in the prediction and the amount of change in the user's perceived quality.
  • the timing of network control based on the prediction result is output to the control function unit 11.
  • the NW control executed by the terminal 10 may be instructed and executed by the external NW device 32 (when the connection destination NW is instructed from the outside, etc.).
  • the NW control device 20 and the terminal 10 have the following functions.
  • the NW control device 20 may be a base station or router communicating with the terminal 10 used by the user, or a server instructing NW control.
  • control function unit 21 in the NW control device 20 notifies the terminal 10 that NW control is required and the maximum waiting time until the NW control is executed. Upon receiving this, the terminal 10 of the user predicts an appropriate NW control timing by the same process as described above, notifies the NW control device 20 of the execution of NW control at that timing, and performs the corresponding NW control.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the system of the present disclosure.
  • the control function unit 11 calculates the control grace time after the required NW control occurs (S11) (S12). If the user information collection function unit 13 notifies the user information (S14, S16) and the control determination function unit 12 does not notify that the NW control can be executed within this grace time (S15) (in S18). No), the necessary NW control is executed when the grace time is reached (S19).
  • the movable distance from the threshold of the distance to the base station during communication, which is appropriately determined, to the outside of the coverage area of the base station is calculated.
  • It can be set by dividing it by the average moving speed of humans. Further, these set values may be dynamically set based on the cover area size for each wireless standard, the terminal 10, and the moving speed of a person.
  • the control determination function unit 12 collects the user information by inputting the user information notified from the user information collection function unit 13 (S17). For example, a communication occurrence prediction function and a user attention function are derived.
  • the communication occurrence prediction function is a function that models the presence / absence or probability of occurrence of traffic with user information as a variable.
  • the user attention function is a function that models the change in the user's perceived quality when network control is executed, with the user information as a variable.
  • Whether or not NW control can be executed is determined by whether or not these functions are below an appropriately determined threshold value. If both functions are derived, it can be determined that NW control can be executed at the timing when either of them falls below the threshold value. Alternatively, a new function may be defined by the weighted sum of both functions, and whether the function is below (or above) the threshold value may be used as a judgment index. In addition, if it is predicted that these prediction functions do not satisfy the conditions under which NW control can be executed at any time within the grace period until the NW control is executed, a pseudo is made when the prediction is established. It may be determined that NW control can be executed.
  • the control function unit 11 is notified of the execution of the NW control, and the necessary NW control is executed (S19).
  • the network switching process includes disconnection processing of the connected network, connection processing to a newly connected network, and IP address allocation.
  • This NW switching can be executed via the API (Application Programming Interface) of the OS (Operating System) of a communication terminal such as an existing smartphone, and the switching processing method is also Ethernet (registered trademark) or IP protocol. No additional functionality is needed as long as it is specified by.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the system of the present disclosure. Here, only the supplementary part of FIG. 3 will be described. Here, a flowchart in a situation where NW control is executed under the initiative of an external device is shown. If the terminal 10 cannot determine that the control determination function unit 12 can execute the NW control within the grace time notified from the NW control device 20 (No in S18), the terminal 10 executes the necessary NW control when the grace time is reached. Notify (Yes in S25, S29). Alternatively, the NW control device 20 may store the grace time and execute the necessary NW control (S19) without waiting for the execution notification from the terminal 10 when the grace time is reached.
  • the prediction model of these indicators is used for predicting the presence or absence of communication of the terminal 10 and predicting the degree of influence on the user's perceived quality.
  • the prediction model at that time is a function with the input of the sensor used in the user information collection function unit 13 as a variable, and may be a preset static function, but the parameters are optimized by using machine learning. You may use the above function.
  • FIG. 5 shows an example of a flowchart when a data set used for learning is aggregated in the learning phase in machine learning.
  • the control determination function unit 12 sends a notification that triggers the acquisition of learning data to the control function unit 11 and the user information collection function unit 13 (S31).
  • the control function unit 11 acquires a communication log within a predetermined time width after receiving the notification, and monitors whether or not communication has occurred (S32).
  • the communication generation information obtained here is recorded in the data set of the control determination function unit 12 as an output label for learning the presence / absence of communication (S34).
  • the user information collection function unit 13 acquires user information within a predetermined time width after receiving the notification (S33).
  • the acquired user information is sent to the control determination function unit 12, and the user information here is recorded in the data set as an input variable value in learning (S34).
  • the above is repeated until a sufficient number of data sets for training is obtained (S35).
  • the parameters of the communication occurrence prediction function or the user attention function are optimized by the existing machine learning method using the data set. Examples of available machine learning methods include classification by support vector machines and regression / classification using deep learning.
  • Example of using traffic pattern ⁇ Example of using camera ⁇ Example of using motion sensor, accelerometer, GPS (global positioning system) function ⁇ Example of using temperature sensor ⁇ Example of using illuminance sensor ⁇ Using microphone Example ⁇ Example of utilizing the history of screen touch
  • the upstream / downlink bit rate is calculated from the communication log, and it is predicted that there is no communication at the timing when the slope of the decrease in the bit rate is detected or after a certain period of time.
  • the communication of the TCP protocol is extracted from the communication log, and no communication is performed at the timing when the FIN data of the TCP session is detected or after a certain period of time, and it is determined that the communication probability is low.
  • the situation on the terminal screen side is monitored using the in-camera, and it is predicted that there is no communication, the communication probability is low, or the attention level is low at the timing when the user does not exist within the angle of view or after a certain period of time.
  • the same monitoring is performed, and it is predicted that there is no communication, the communication probability is low, or the attention level is low at the timing when the user moves from the center of the screen to the outside, or after a certain period of time.
  • monitoring is performed in the same manner, and it is predicted that the communication probability is low or the attention level is low at the timing when the user's line of sight moves from the screen to the outside, or after a certain period of time.
  • the terminal holding state of the user is monitored by the temperature sensor, and when the temperature deviates from the region of the human body temperature, it is suggested that the user is not operating the terminal 10. Therefore, the temperature sensor detects that the user is not operating the terminal 10, and there is no communication at the timing when the user is not operating the terminal 10 or after a certain period of time, the communication probability is low, or the degree of attention is low. Predict.
  • the microphone monitors the user's utterance and combines it with other methods to improve prediction accuracy. For example, if the user's utterance and the deviation of the line of sight to the outside of the screen occur at approximately the same time, it is highly possible that the user is having a conversation with a surrounding person. Therefore, it is predicted that there is no communication, the communication probability is low, or the degree of caution is low until the utterance is interrupted.
  • this disclosure is: Drive the sensor group such as the camera of the terminal at the timing when network control is required, Detects whether the user is using the terminal (user attention) and also Using those detected user information as variables, we model the presence / absence and probability of traffic traffic in the application. In addition, we also modeled changes in the quality of experience when network control was performed at that timing. The timing of control execution is determined based on the information predicted by the model. As a result, the present disclosure facilitates fine interval detection that does not generate communication even in a situation where the user terminal frequently generates communication traffic, and enables NW control at a timing that the user is not paying attention to. Even if communication traffic occurs, it is possible to suppress the deterioration of the user's perceived quality.
  • background data such as software update patch of an application
  • the main data of the application used by the user in the foreground and the patch delivery data overlap in time, it is assigned to each user. Since the communication band is finite, the perceived quality of the application may deteriorate.
  • the background data is delivered at the timing when the user is not paying attention, it is possible to prevent the deterioration of the perceived quality of the application.
  • This disclosure can be applied to the information and communication industry.
  • Terminal 11 Control function unit 12: Control judgment function unit 13: User information collection function unit 20: Network control device 21: Control function unit 31: Application server 32: Network device

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Abstract

本開示は、ユーザが端末を使用している場合であっても、ユーザの体感品質を低下させないようなネットワーク制御を実行可能にすることを目的とする。　本開示に係る通信処理装置は、ユーザ制御によるアプリケーションとは異なるネットワーク制御の発生を検出すると、端末を使用しているユーザの状態を示すユーザ情報を収集し、前記収集で得られるユーザ情報を用いて、前記ネットワーク制御を実行した場合のユーザの体感品質変化を予測し、予測で得られたユーザの体感品質変化量に基づいて、前記ネットワーク制御を実行する。

Description

通信処理装置、方法及びプログラム
　本発明は、通信端末のネットワーク制御によるユーザ体感品質の低下抑制に関する。
　既存の通信端末においては、ユーザによってアプリケーションが利用される一方で、それを可能にするためのハンドオーバや端末内ソフトウェアの更新等のネットワーク制御が状況に応じて行われている。このネットワーク制御には端末の計算リソース及び通信リソースを消費するため、アプリケーションの品質に影響を与え、ユーザの体感品質が低下してしまう場合があった。
　従来技術においても、端末の通信時間ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）コネクション数及び画面の点灯情報を用いて、端末が今後行う通信を予測する技術がある（例えば、非特許文献１参照。）。しかし、ユーザが端末を使用することで、端末が頻繁に通信を行っているような状態においては、通信が発生しないタイミングを予測できず、ユーザの体感品質を低下させないようなネットワーク制御ができない問題があった。
大西健夫，　ｅｔ　ａｌ．　スマートフォンにおける通信発生予測方式の提案． 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム　（ＭＢＬ），　２０１６，　２０１６．２６：　１－６．
　本開示は、ユーザが端末を使用している場合であっても、ユーザの体感品質を低下させないようなネットワーク制御を実行可能にすることを目的とする。
　本開示に係る通信処理装置は、
　ユーザ制御によるアプリケーションとは異なるネットワーク制御の発生を検出すると、
　端末を使用しているユーザの状態を示すユーザ情報を収集し、
　前記収集で得られるユーザ情報を用いて、前記ネットワーク制御を実行した場合のユーザの体感品質変化を予測し、
　予測で得られたユーザの体感品質に基づいて、前記ネットワーク制御を実行する。
　本開示に係る通信処理方法は、
　通信処理装置が、
　ユーザ制御によるアプリケーションとは異なるネットワーク制御の発生を検出すると、
　端末を使用しているユーザの状態を示すユーザ情報を収集し、
　前記収集で得られるユーザ情報を用いて、前記ネットワーク制御を実行した場合のユーザの体感品質変化を予測し、
　予測で得られたユーザの体感品質変化量に基づいて、前記ネットワーク制御を実行する。
　具体的には、本開示の通信処理プログラムは、本開示に係る装置に備わる各機能部としてコンピュータを実現させるためのプログラムであり、本開示に係る装置が実行する通信方法に備わる各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　本開示によれば、ユーザが端末を使用している場合であっても、ユーザの体感品質を低下させないようなネットワーク制御を実行可能にすることができる。
本開示の概略構成図を示す。 本開示に係るシステムのブロック構成図の一例を示す。 本開示のシステムの動作の一例を示すフローチャートである。 本開示のシステムの動作の一例を示すフローチャートである。 機械学習における学習フェーズにおいて、学習に用いるデータセットを集約するときのフローチャートの一例を記す。
　以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本開示は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本開示は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
　本開示のユーザ制御によるアプリケーションとは異なるネットワーク制御は、ネットワーク処理やソフトウェア更新など、あらゆる類似の制御を対象とする。ここでは、異種ネットワーク間ハンドオーバを例に取り、対象となる制御の前提条件を説明する。以下、本開示では、ネットワークをＮＷと表記する場合がある。
　近年のユーザ端末は複数のセルラ回線や無線ＬＡＮ回線を選択でき、周囲の電波環境もあらゆる回線に接続可能な状態であることがしばしばある。そのため、端末は高品質もしくは低価格な通信環境を求めて、異種ＮＷ間ハンドオーバをすることができる。また、そのハンドオーバは地理的な移動を伴わない場合にも実行される場合がある。例えば、ユーザ端末の利用する回線は、端末自身が何かしらのアルゴリズムに従って選択する場合や、ＮＷ上の接続先制御サーバなどから指示を受けて、指示された回線に接続する場合がある。
　異種ＮＷ間ハンドオーバを実行するタイミングには一定の時間猶予がある。異種ＮＷ間ハンドオーバでアプリケーション体感品質の低下が起きるのは、主に、端末とアプリケーションサーバ間が通信しているときにハンドオーバが実行された場合である。このため、ハンドオーバの時間猶予の中で、アプリケーションの通信非発生タイミングにハンドオーバを実施できれば、ユーザの体感品質低下を抑制できると考えられる。
　同一セルラＮＷ内ハンドオーバでは、周囲端末からの帯域圧迫が顕著でない限りＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）層以上の通信プロトコルの継続性が保証されており、問題は生じない（例えば、非特許文献１参照。）。しかしながら異種ＮＷ内ハンドオーバにおいては、通信中にハンドオーバを実施するとＩＰアドレスの変更に伴ってＩＰ層以上の通信プロトコル（ＴＣＰ、ＨＴＴＰなど）に影響を与えることから、フォアグラウンドでアプリケーションを実行中のユーザについても制御タイミングの工夫が必要である。
（本開示のポイント）
　図１に、本開示の概略構成図を示す。端末１０は、ユーザ制御によるアプリケーションを実行し、アプリケーションサーバ３１と通信を行う。一方で、端末１０は、ユーザ制御によるアプリケーションとは異なるネットワーク制御のために、ネットワーク装置３２と通信を行う。端末１０は、本開示の通信処理装置として機能する。
　本開示は、端末１０の具備するセンサ群からユーザ情報を収集し、ユーザが通信を発生させないタイミング、もしくは、通信品質が劣化してもユーザがそれに注目していないタイミングを予測する。
　端末１０はＮＷ制御を必要とするタイミングでカメラなどのセンサを駆動し、ユーザと端末１０が接触しているか、端末１０の目の前にユーザが存在するか、ユーザの視線が向けられているかなどを検出する。これにより、端末１０を使用しているユーザの状態を示すユーザ情報を収集する。使用するセンサやその適用ケースについては後述する。
　本開示は、それらの検出されたユーザ情報を用いて、トラヒックやユーザの体感品質変化を予測する。例えば、本開示は、検出されたユーザ情報を変数として、実際にアプリケーションのトラヒック発生有無や発生確率をモデル化する。また、本開示は、検出されたユーザ情報を変数として、そのタイミングのユーザのアプリケーションへの注意度や、そのタイミングでＮＷ制御を実施したときのユーザの体感品質の変化度をモデル化する。そして、モデルによって予測された情報を基に、端末１０における必要なＮＷ制御の実行タイミングを判断する。
　図２に、本開示に係るシステムのブロック構成図の一例を示す。本開示に係るシステムは、端末１０がＮＷ制御装置２０に接続されている。
　端末１０は、
　異種ＮＷ間ハンドオーバのようなＮＷ制御を実行する制御機能部１１、
　そのＮＷ制御の開始有無を判断する制御判断機能部１２、
　さらにはセンサなどを用いてユーザ情報を収集するユーザ情報収集機能部１３、
　を備える。
　端末１０に備わる各機能部は、コンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
　制御機能部１１は、ＮＷ制御が必要となった時点から、定期的もしくは定常的に制御判断機能部１２から制御可否情報を受け取り、ユーザがアプリケーションによる通信を発生させない、もしくはユーザがアプリケーションに注意を向けていないと予測できたタイミングでＮＷ制御を実行する。
　制御機能部１１は、ＮＷ制御が必要となった時刻にユーザ情報収集機能部１３のセンサ等を駆動させ、ユーザ情報のモニタリングを開始させる。この時、使用するセンサは複数存在しても良い。また、アプリケーションの通信履歴を参照し、ユーザ情報として使用することもできる。詳しくは後述する。
　ユーザ情報収集機能部１３は、定期的もしくは定常的に、ユーザ情報を制御判断機能部１２に送信する。制御判断機能部１２は、ユーザ情報収集機能部１３からのユーザ情報を入力として、ユーザの将来の通信有無やその確率、およびユーザのアプリケーションに対する注意度を予測する。制御判断機能部１２は、予測で得られたトラフィック及びユーザの体感品質変化量に基づいて、ネットワーク制御のタイミングを決定する。予測結果に基づくネットワーク制御のタイミングは、制御機能部１１へ出力される。
　また、端末１０が実行するＮＷ制御は、外部のＮＷ装置３２が主導となって命令・実行される場合がある（外部から接続先ＮＷを指示される場合など）。その場合のために、ＮＷ制御装置２０および端末１０は、以下の機能を具備する。なお、このＮＷ制御装置２０はユーザの使用する端末１０と通信している基地局やルータ、もしくはＮＷ制御を指示するサーバであっても良い。
　具体的には、ＮＷ制御装置２０内の制御機能部２１は端末１０に対してＮＷ制御が必要であることと、ＮＷ制御を実行するまでの最大待機時間を通知する。これを受けたユーザの端末１０は上記と同様の処理によって適切なＮＷ制御タイミングを予測し、そのタイミングでＮＷ制御装置２０に対してＮＷ制御の実行通知を行い、該当のＮＷ制御を行う。
（フローチャート－実動作時－）
　図３は、本開示のシステムの動作の一例を示すフローチャートである。ここでは端末１０が主導でＮＷ制御を実行できる状況でのフローチャートを示す。
　制御機能部１１は、必要なＮＷ制御が発生した後（Ｓ１１）、制御猶予時間を算出する（Ｓ１２）。この猶予時間内に（Ｓ１５）、ユーザ情報収集機能部１３がユーザ情報を通知し（Ｓ１４、Ｓ１６）、制御判断機能部１２がＮＷ制御の実行が可能であることを通知しない場合は（Ｓ１８においてＮｏ）、その猶予時間到達をもって必要なＮＷ制御を実行する（Ｓ１９）。
　ステップＳ１２における制御猶予時間の算出例として無線通信を例に挙げると、適当に定めた通信中の基地局との距離の閾値から、基地局のカバーエリア外となるまでの移動可能距離を算出し、それをヒトの平均的な移動速度で除算するなどして設定する方法が考えられる。また、これらの設定値は無線規格ごとのカバーエリアサイズや端末１０や人の移動速度を基に動的に定めてもよい。
　制御判断機能部１２は、ユーザ情報収集機能部１３から通知されたユーザ情報を入力として、ユーザ情報を集約する（Ｓ１７）。例えば、通信発生予測関数やユーザ注意度関数を導出する。通信発生予測関数は、ユーザ情報を変数とする、トラヒックの発生有無又は発生確率をモデル化した関数である。ユーザ注意度関数は、ユーザ情報を変数とする、ネットワーク制御を実行した場合のユーザの体感品質変化をモデル化した関数である。これら二つの関数は、同時に算出しても良く、どちらか一方のみを導出してＮＷ制御を行うか否かの判断の指標として用いても良い。
　ＮＷ制御実行可否（Ｓ１８）は、これらの関数が適当に定めた閾値を下回っているかどうかで判断される。仮に双方の関数を導出している場合は、そのいずれかが閾値を下回ったタイミングでＮＷ制御を実行可能と判断することができる。あるいは、双方の関数の重みづけ和などによって新たな関数を定義し、その関数が閾値を下回ったか（あるいは上回ったか）を判断指標としても良い。また、これらの予測関数がＮＷ制御を実行するまでの猶予時間の範囲内のいかなる時間においてもＮＷ制御を実行可能な条件を満たさないと予測された場合には、その予測が立った時点で疑似的にＮＷ制御を実行可能と判断しても良い。
　制御判断機能部１２がＮＷ制御を実行可能と判断したタイミングで（Ｓ１８においてＹｅｓ）、制御機能部１１へＮＷ制御の実行通知が行われ、必要なＮＷ制御を実行する（Ｓ１９）。
　必要なＮＷ制御（Ｓ１９）は、例えば、ネットワーク切り替え処理が行われる。ネットワーク切り替え処理は、接続済みネットワークの切断処理や、新規接続ネットワークへの接続処理、及びＩＰアドレス払い出しを含む。このＮＷ切替の実行は、既存のスマートホンのような通信端末のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）のＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して実行可能であり、切り替え処理の方式もイーサネット（登録商標）やＩＰプロトコルによって規定されたものである限り、追加の機能は必要ない。
　図４は、本開示のシステムの動作の一例を示すフローチャートである。ここでは図３の補足部分のみ説明する。
　ここでは外部装置が主導でＮＷ制御が実行される状況でのフローチャートを示した。
　端末１０はＮＷ制御装置２０から通知された猶予時間内に制御判断機能部１２がＮＷ制御を実行可能であると判断できない場合は（Ｓ１８においてＮｏ）、その猶予時間到達をもって必要なＮＷ制御の実行通知を行う（Ｓ２５においてＹｅｓ、Ｓ２９）。あるいは、ＮＷ制御装置２０が猶予時間を記憶しておき、猶予時間の到達をもって端末１０からの実行通知を待つことなく必要なＮＷ制御（Ｓ１９）を実行しても良い。
　ユーザ情報の集約（Ｓ１７）における、端末１０の通信有無の予測や、ユーザの体感品質への影響度の高低の予測には、それらの指標の予測モデルを用いる。その際の予測モデルは、ユーザ情報収集機能部１３で利用するセンサの入力等を変数とした関数であり、あらかじめ設定された静的な関数でもよいが、機械学習を用いてパラメータの最適化された関数を用いても良い。
　図５に、機械学習における学習フェーズにおいて、学習に用いるデータセットを集約するときのフローチャートの一例を記す。
　制御判断機能部１２はある時間において、学習データを取得するトリガとなる通知を制御機能部１１およびユーザ情報収集機能部１３に送る（Ｓ３１）。
　制御機能部１１は、通知を受けてから決められた時間幅で通信ログを取得し、通信が発生したかどうかをモニタリングする（Ｓ３２）。ここで得た通信の発生情報は、通信有無を学習するための出力ラベルとして制御判断機能部１２のデータセットに記録される（Ｓ３４）。
　ユーザ情報収集機能部１３は、通知を受けてから決められた時間幅でユーザ情報を取得する（Ｓ３３）。取得したユーザ情報は制御判断機能部１２に送られ、ここでのユーザ情報は学習における入力変数値としてデータセットに記録される（Ｓ３４）。
　上記は、学習に十分なデータセット数が得られるまで繰り返される（Ｓ３５）。必要なデータセットが揃った場合には、そのデータセットを用いて既存の機械学習手法で通信発生予測関数、もしくはユーザ注意度関数のパラメータを最適化する。利用可能な機械学習手法の例としては、サポートベクトルマシンによる分類や、ディープラーニングを用いた回帰・分類がある。
　通信発生予測関数及びユーザ注意度関数を用いた通信発生有無およびユーザが品質低下を知覚しないタイミングを推定する際の具体例として、以下の情報及びその組み合わせを用いた方法が考えられる。
・トラヒックパターンを利用する例
・カメラを利用する例
・モーションセンサ、加速度センサ、ＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ　ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ）機能を利用する例
・温度センサを利用する例
・照度センサを利用する例
・マイクを使用する例
・画面タッチの履歴を活用する例
（トラヒックパターンを利用する例）
　通信ログから上り／下りのビットレートを算出し、ビットレートが低下の傾きを検知したタイミング、もしくはその一定時間後を、通信なしと予測する。または、通信ログの中からＴＣＰプロトコルの通信を抽出し、ＴＣＰセッションのＦＩＮデータを検知したタイミングもしくはその一定時間後を通信なし、通信確率が低いと判断する。
（カメラを利用する例）
　インカメラを用いて端末画面側の状況をモニタリングし、ユーザが画角内に存在しないタイミング、もしくはその一定時間後を、通信なし、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
　または、同様にモニタリングし、ユーザが画面中心から外側へ移動するタイミング、もしくはその一定時間後を、通信なし、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
　または、同様にモニタリングし、ユーザの視線が端末側に向いていないタイミング、もしくはその一定時間後を、通信なし、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
　または、同様にモニタリングし、ユーザの視線が画面から外部へ移動するタイミング、もしくはその一定時間後を、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
（モーションセンサ、加速度センサ、ＧＰＳ機能を利用する例）
　ユーザの位置情報およびその微分が変化するときには、ユーザは移動に注意が向いている可能性が示唆される。そこで、モーションセンサ、加速度センサ及びＧＰＳ機能の少なくともいずれかを用いてユーザの位置情報の変化を検出し、ユーザの位置情報が変化したタイミング、もしくはその一定時間後を、通信なし、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
（温度センサを利用する例）
　温度センサによりユーザの端末保持状態をモニタリングし、温度が人の体温の領域から逸脱するとユーザが端末１０を操作していないことが示唆される。そこで、温度センサによりユーザが端末１０を操作していないことを検出し、ユーザが端末１０を操作していないタイミング、もしくはその一定時間後を、通信なし、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
（照度センサを利用する例）
　照度センサが暗いことを示す状態から、明るいことを示す状態に変化した場合、ユーザが顔を画面から離した可能性が示唆される。そこで、照度センサが暗いことを示す状態から明るいことを示す状態に変化したタイミング、もしくはその一定時間後を、通信なし、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
（マイクを使用する例）
　マイクがユーザの発話有無をモニタリングし、他の方法と組み合わせて予測精度を向上させる。例えば、ユーザの発話と視線の画面外への逸脱がほぼ同時刻に発生した場合、周囲の人間との会話を行っている可能性が高い。そこで、発話が途切れるまでは、通信なし、通信確率が低い又は注意度が低い、と予測する。
（画面タッチの履歴を活用する例）
　ユーザが画面をタッチする平均的な周期や周期の変化をパラメータにとり、他の方法と組み合わせて予測精度を向上させる。例えば、画面タッチをほとんど行わないが通信トラヒックが発生しているような場面では、映像アプリケーションを利用していると予想して、データトラヒックが緩やかになった（バッファが十分確保されていると予想できる）タイミングを通信なしと判断する。
（発明の効果）
　以上説明したように、本開示は、
　ネットワーク制御が必要なタイミングで端末のカメラ等のセンサ群を駆動し、
　ユーザが端末を使用しているか（ユーザ注目度）を検出すると共に、
　それらの検出されたユーザ情報を変数として、アプリケーションのトラヒック発生有無や発生確率をモデル化し、
　さらに、そのタイミングでネットワーク制御を実施したときの体感品質の変化もモデル化し、
　モデルによって予測された情報を元に、制御実施のタイミングを判断する。
　これにより、本開示は、ユーザ端末が頻繁に通信トラヒックを発生させる状況においても、通信を発生させない細かなインターバル検出が容易になると共に、ユーザが注目していないタイミングでＮＷ制御が可能となるため、仮に通信トラヒックが発生していても、ユーザの体感品質の低下を抑制することができる。
　例えば、アプリケーションのソフトウェア更新パッチのようなバックグラウンドデータを配信しなければならない場合、ユーザがフォアグラウンドで利用しているアプリケーションの主データとパッチ配信データが時間的に重複すると、１ユーザあたりに割り当てられる通信帯域が有限であることからアプリケーションの体感品質が低下する恐れがある。これに対し、本開示は、ユーザが注目していないタイミングでバックグラウンドデータの配信を実行するため、アプリケーションの体感品質の低下を防ぐことができる。
　他には、電車内の多くの端末が同時にセルラ回線基地局のハンドオーバ（ここでは同一ＮＷ内ハンドオーバと呼ぶ）を実施すると、端末と基地局間のＮＷ制御に多くの通信リソースを割くことになり、ハンドオーバ処理の遅延や帯域圧迫からアプリケーションの品質が低下する恐れがある。これに対し、本開示は、ユーザが注目していないタイミングでハンドオーバ処理を実行するため、アプリケーションの体感品質の低下を防ぐことができる。
　他には、異種ＮＷ間のハンドオーバ実施時のアプリケーション切断がある。仮に、ユーザ端末が３ＧＰＰ準拠のセルラ回線やＩＥＥＥ　８０２．１１準拠の無線ＬＡＮ回線といった複数の通信回線のうちどちらかに接続可能な状況を仮定すると、既に接続していた回線から新たな回線へ切り替える（これを異種ネットワーク間ハンドオーバと呼ぶ）と、ＩＰアドレス変更によるＴＣＰセッションの再確立処理などによって、アプリケーション切断が起こる（継続性は保証されない）。この間、ユーザはアプリケーションを継続利用することができなくなる。これに対し、本開示は、ユーザが注目していないタイミングでハンドオーバ処理を実行するため、アプリケーション切断時の体感品質低下を防ぐことができる。
　本開示は情報通信産業に適用することができる。
１０：端末
１１：制御機能部
１２：制御判断機能部
１３：ユーザ情報収集機能部
２０：ネットワーク制御装置
２１：制御機能部
３１：アプリケーションサーバ
３２：ネットワーク装置

Claims (5)

  1. 　ユーザ制御によるアプリケーションとは異なるネットワーク制御の発生を検出すると、
    　端末を使用しているユーザの状態を示すユーザ情報を収集し、
    　前記収集で得られるユーザ情報を用いて、前記ネットワーク制御を実行した場合のユーザの体感品質変化を予測し、
    　予測で得られたユーザの体感品質変化量に基づいて、前記ネットワーク制御を実行する、
    　通信処理装置。
  2. 　前記収集で得られるユーザ情報を変数とする、トラヒックの発生有無又は発生確率をモデル化した機械学習を用いて、前記ネットワーク制御を実行した場合のアプリケーションのトラヒックを予測し、
    　予測で得られたトラフィック及びユーザの体感品質変化量に基づいて、前記ネットワーク制御を実行する、
    　請求項１に記載の通信処理装置。
  3. 　前記ユーザの体感品質変化を予測する際に、前記収集で得られるユーザ情報を変数とする、ユーザの体感品質変化をモデル化した機械学習を用いる、
    　請求項１又は２に記載の通信処理装置。
  4. 　通信処理装置が、
    　ユーザ制御によるアプリケーションとは異なるネットワーク制御の発生を検出すると、
    　端末を使用しているユーザの状態を示すユーザ情報を収集し、
    　前記収集で得られるユーザ情報を用いて、前記ネットワーク制御を実行した場合のユーザの体感品質変化を予測し、
    　予測で得られたユーザの体感品質変化量に基づいて、前記ネットワーク制御を実行する、
    　通信処理方法。
  5. 　請求項１から３のいずれかに記載の通信処理装置に備わる各機能部としてコンピュータを実現するための通信処理プログラム。
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