@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216762,
 author = {石橋, 圭介 and 内田, 拓海 and Keisuke, Ishibashi and Takumi, Uchida},
 issue = {6},
 month = {Feb},
 note = {本稿では，通信品質劣化によってユーザやアプリケーションの通信挙動が変化し，結果としてトラヒックが減少する事象の検出可能性について述べる．上記トラヒック減少は通信品質がユーザやアプリケーションに影響を与えるほどに劣化していることを示し，通信事業者やサービス事業者にとって検出すべき事象である．しかし，この事象を検出することは，通信品質劣化自体がトラヒック増加に起因することによる巡回性，トラヒック増加が通信品質劣化をもたらす過程が決定的であることによる識別困難性がある．本稿ではこれら課題に対して因果が発生するタイムスケールに応じた時間粒度で観測した時系列データを用いること，品質劣化箇所を共有する他の独立なトラヒック源も同時に観測した多変量時系列データを用いることで，上記因果が検出できる可能性があることを示し，シミュレーションによって評価した．, In this paper, we discuss the possibility of detecting the event of traffic reduction due to QoS degradation. This event indicates that the QoS degradation becomes so significant that the users and applications react to the QoS degradation and it is necessary for network operators to detect and mitigate such events. One way to detect such causal phenomena is through causal inference. However, the detection of such events is not straightforward because the mechanisms causing the events may not satisfy the conditions for applying causal inference: acyclicity and independence among phenomena. In this paper, we show that it may be possible to detect causality by observing phenomena as multivariate time series. We also evaluate the detectability through simulations.},
 title = {通信品質劣化に起因するトラヒック減少事象の検出可能性},
 year = {2022}
}