CL-003
光学レイヤ特性に基づく広域光ネットワークの停止予測

◎長谷川陽平・内田真人（早大）

広域光ネットワークを管理・運用する電気通信事業者にとって、その可用性の向上は重要な課題である。先行研究では、物理層において観測される光信号品質の瞬間降下イベントの有無がネットワーク停止の予測因子として有効であることが示唆されている。しかし、この光信号品質の瞬間降下イベントの有無により、実際にネットワーク停止を予測可能であるかは明らかではない。本研究では、光信号品質の瞬間降下イベントに加え、それ以外の光学レイヤ特性の時系列データから特徴量を抽出する。そして、その抽出された特徴量を用いた機械学習によりネットワーク停止予測を行う手法を提案し、実データを用いた評価実験によりその有効性を明らかにする。