情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

IoT 化が与える無線アクセストラヒック特性の調査
曲渕伊織 1

田村瞳 1 塚本和也 2

概要：Internet of Things (IoT)のアクセスネットワークとしては主に無線 Local Area Network (LAN) が利用されている．先行研究において，従来の YouTube 等のリッチコンテンツと，新たに IoT デバイスが発生するトラヒックが無線 LAN 上に混在すると，Quality of Experience (QoE)維持が困難になる可能性が示唆されている．よって，それぞれのアプリケーションに適応したトラヒック制御技術が必要となるが，現状では IoT デバイスが送受信するパケットの特徴(発生頻度やパケットサイズ)がリッチコンテンツとどの程度異なるか検証されていない．
そこで本研究では，様々な IoT データとリッチコンテンツの無線 LAN上でのトラヒック特性の差異を明らかにし，機械学習による分類や推定の実現可能性を議論する．
キーワード：無線 LAN，トラフィック制御・解析，機械学習・データマイニング

Investigation of Application Traffic Characteristics on WLAN in theIoT era
IORI MAGARIFUCHI1 HITOMI TAMURA1KAZUYA TSUKAMOTO2
Abstract: Wireless Local Area Networks (LANs) are mainly used as an access network for the Internet of Things (IoT) era. Priorresearch has suggested that the coexistence of data with different traffic characteristics arising from traditional rich content and thenewly IoT applications on a wireless LAN may bring us the degradation of QoE (Quality of Experience). Therefore, the detailed
traffic control techniques that can be adapted to diverse application are necessary, but none of existing studies has clarified how
the traffic characteristics such as packet size and its intervals are different between the conventional rich contents and the IoT
applications. In this study, we focus on the differences in traffic characteristics from among various IoT applications and richcontents on the WLAN, and then discuss the feasibility of machine learning classification and estimation based on the analysis
results.
Keywords: Wireless LAN, Traffic control, and analysis, Machine Learning and Data Mining

1. 研究背景と目的
1.1 IoT とは囲が広い反面，通信費と消費電力が高いという特徴がある．
もう一つのデバイスゲートウェイ方式では IoT デバイスに必要最低限の機能のみを搭載し，ゲートウェイを介してイIoT とは Internet of Things の略で，様々なモノがインターンターネットに接続する方式で，無線 LAN や Bluetooth をネットに接続され，データをやりとりする状態のことを指使うため，消費電力が少ないという特徴がある[3]．現在はす[1]．IoT によって遠隔でのモノの状態の監視，離れたモ

コスト面からデバイスゲートウェイ方式のものが多いため，ノの操作を行うことが可能になる．こういった IoT デバイ

イ ン タ ー ネ ッ ト へ のア ク セス ネ ッ ト ワ ー ク と して 無 線

スの数は年々増加傾向にあり，2023 年には 340 億台にのぼLAN が一般的に利用されている．

ると予想されている．スマートフォンやパソコンなどは市場が飽和状態であるが，家電などのコンシューマ製品や工場の製造ラインなどの産業用途で使われる IoT デバイスは今後大きな増加が見込まれる[2]．
1.2 IoT の通信方式
図 1 は IoT の通信方式である．IoT の通信は大きく分けて直接通信方式とデバイスゲートウェイ方式がある．直接通信方式は IoT デバイスそのものが直接インターネットに接続する方式で，4G や 5G 通信網を利用するため，通信範1 福岡工業大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻
Graduate School of Engineering, Fukuoka Institute of Technology.
2 九州工業大学大学院 情報工学研究院
Faculty of Computer Science and System Engineering, Kyushu Institute ofⓒ2023 Information Processing Society of Japan

図 1

IoT の通信方式

Technology1

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1.3 無線 LAN の概要
1.3.1 無線 LAN の進化
1997 年に国際標準規格として IEEE802.11 が策定された．
その後，スマートフォンやタブレット端末などの普及にともない，音声や動画のようなリッチコンテンツが増加したことで無線 LAN の高速化が求められた．それによって様々な機能が実装され，現在は 2021 年に策定された最新の規格である IEEE802.11ax では，高速化技術として Orthogonal
Frequency Division Multiplexing (OFDM) と Orthogonal
Frequency Division Multiple Access (OFDMA)を採用している．

図 2

OFDM と OFDMA

この OFDM と OFDMA は 1.3.2 節と 1.3.3 節で説明する．

大きく高レートの通信では，OFDM よりも送信時間が増加

1.3.2 OFDMすることが考えられる．実際，パケットサイズが大きく，

OFDM とは多数の搬送波(サブキャリア)を使用し，それ高レートの通信では接続端末数が 4 台以上の時，OFDM のぞれを異なるデータでディジタル変調することによって並方が OFDMA よりも良好なスループットを示し，パケット列伝送を行う変調方式である[4]．図 2(a)に OFDM での帯域サイズが小さく，低レートの通信では OFDMA で安定的な使用例を示す．OFDM は 1 つの端末毎に全ての周波数帯域スループット特性となることが先行研究によって明らかにを割り当てるため，1 台の端末が通信を行っている間は他なっている [6]．そのため，無線 LAN において，スループの端末は通信を行うことができない．そのため，OFDM でット向上を目的に大きなパケットサイズが採用されているはアクセスポイントに接続する端末が増えるほどと予想される従来のリッチコンテンツに加えて，今後増加CSMA/CA による待ち時間が増大するが通信端末は OFDMすることが予想される IoT トラヒックそれぞれに適応したで使用する全帯域を用いて通信する．

トラヒック制御技術が必要である．しかし，現状では無線

1.3.3 OFDMALAN における IoT トラヒックの特性に関する調査は不十分

OFDMA は IEEE802.11ax で 導入され た技術 であり ，である．

OFDM を改良して周波数帯域内のサブキャリアを束ねた無線 LAN におけるトラヒック特性の調査としては，

RU (Resource Unit)と呼ばれる単位に分割することで複数端

IEEE802.11n 準拠の無線 LAN における消費電力技術の検討

末 の 同 時 通 信 を 可 能と し た技 術 で あ る ． 具 体 的に は ，のために，YouTube や Facebook などのコンテンツを利用し20MHz の帯域幅を 256 サブキャリアに分け，そのサブキャた場合のパケットサイズやプロトコル分布が調査されていリアをグループ化したものを RU として用いる[5]．また，るが[7]，最新規格である IEEE802.11ax 無線 LAN を対象と

RU の数はサブキャリアの数や帯域幅によって変わり，した調査や，IoT デバイスが増加した現在のネットワーク20MHz の場合，最大で 9 端末との同時通信が可能となる．

環境での調査は行われていないのが現状である．

図 2(b)に OFDMA での帯域使用例を示す．OFDMA では各

そこで本研究では， IEEE802.11ax 準拠の無線 LAN に収端末に RU を割り当てることで同時通信するため．アクセ

容される様々な IoT デバイスからのトラヒックに加え，スポイントに接続する端末が増えた場合でも OFDM よりYouTube などのリッチコンテンツのトラヒック特性を調査

も CSMA/CA による待ち時間を減少することができる．しし．トラヒック特性の差異について議論する．さらに，リかし，RU の割り当てによって 1 端末あたりが使用可能なッチコンテンツによるトラヒックと IoT トラヒックを同時帯域が，OFDM と比較して狭帯域となる．に処理可能な無線 LAN トラヒック制御技術を今後考案するために，トラヒック特性の分析結果，それに基づく機械

1.4 無線 LAN における IoT トラヒックの問題点
1.1 節や 1.3.1 節で述べたように，今後増えていくであろ学習を活用したトラヒック分類や推定の実現可能性について議論する．

う IoT デバイスが無線 LAN に接続されることで，従来のリッチコンテンツからのトラヒックと IoT デバイスからのトラヒックが無線 LAN 上に混在することになる．このとき，OFDM ではデータの大きさに関係なく全ての周波数帯

2. トラヒック特性の調査実験
2.1 実験方法

域を占有するため，小さなパケットサイズが混在しやすい実験ではリッチコンテンツのトラヒックと IoT デバイス

通信環境下では非効率となる可能性がある．一方，OFDMAからのトラヒックの違いを明らかにするため，どちらも動では周波数帯域を複数端末に同時に分割して割り当ため，画トラヒックを対象とした．まず，従来からのリッチコン

1 端末が使える周波数帯域は OFDM と比較して減少する．

テンツのトラヒックとしてスマートフォンで YouTube を視

そのため，リッチコンテンツのようにパケットサイズが聴する際のトラヒック特性を調査した．デバイスとしては，ⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

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Google Pixel 6a を利用し，YouTube の(1)3 分の動画，(2) 20分の動画の 2 種類のトラヒックをキャプチャした．加えて，動画とは異なる通信特性を持つリッチコンテンツとの差異も調査するために，現在でも利用数・量が多い WWW による web 閲覧を対象とし，(3)ブラウザを利用した Yahoo ニュース検索時の 12 秒間のテキストデータのトラヒックをキャプチャした．
一方で，IoT デバイスとしては SwitchBot の見守りカメラ
図 3を使用した．見守りカメラを実際に日常で使用することを実験で用いたネットワークの構成

ヒックをキャプチャして分析した：(4)見守りカメラを電源に接続するのみでスマートフォンからは 1 分間何も操作しない，(5)スマートフォンで見守りカメラを 32 秒操作した，(6) スマートフォンで操作を行わず動体検知機能のみを 44秒間動作させた．
図 3 に実験で用いたネットワークの構成を示す．実験手
順としてはまず IEEE802.11ax 準拠のアクセスポイントにパケット数の割合(%)

想定し，以下の 3 つのパターンの動作時を対象としたトラ
80
706050403020
100<=100200300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400>1400

上記の Google Pixel 6a と SwitchBot の見守りカメラを接続する．アクセスポイントの上流に，有線 LAN 接続のパケッ

パケットサイズ(byte)

トキャプチャ用 PC をブリッジ接続し，当該 PC のさらに上流で研究室のルータを経由してインターネットに接続さYouTube(3分の動画)せる．このとき，アクセスポイントと有線接続しているパYahooニュース

ケットキャプチャ用 Linux PC において tcpdump を実行し，

図 4YouTube(20分の動画)

リッチコンテンツのトラヒックのパケットサイズ

SwitchBot_1分間電源につなぐ
2.2.1 パケットサイズ
図 4，5 にパケットキャプチャの結果を基に，パケットサ

>1400

1400

1300

1200

1100

1000

900

パケットサイズ(byte)

われているプロトコルに違いがあるのかを調べる．
2.2 実験結果

800があるのか，パケットの発生頻度はどのくらいなのか，使0700

ツのトラヒックと IoT トラヒックでパケットサイズに違い20600成し，評価を行った．これらの結果から，リッチコンテン

500

ト到着時間間隔，プロトコルの種類について度数分布を作

40400

参考にし，上記(1)～(6)の通信時のパケットサイズ，パケッ

60300

ラヒック特性の調査結果と比較できることから文献[7]を200した．今回の実験では，IEEE802.11n 無線 LAN におけるト80<=100

ネットと各デバイスが通信する様子をパケットキャプチャ

パケット数の割合(%)

当該 PC の有線 LAN インターフェースを経由してインター

SwitchBot_スマホで操作

SwitchBot_動体検知
図 5

IoT トラヒックのパケットサイズ

イズとその発生頻度を示す． その結果，YouTube 利用時のパケットサイズは 3 分の動画と 20 分の動画ともに 1300 バ

全パケットに占める割合はいずれも 50%以上となっていた．

イトのパケットが一番多く，全パケットに占める割合は

ただし，生成パケット数は(4)が 201 個，(5)が 1092 個，(6)40%以上であることがわかった．一方，Yahoo ニュースでが 500 個となっていることから従来から利用されているは，1400 バイト以上のパケットが 75%以上と，大半を占め

Web アプリケーションや YouTube とはパケットサイズもパていることがわかった．なお，YouTube の 20 分の動画やケット数の両面で特性が異なることがわかった．

Yahoo ニュースでは，生成パケット数が，それぞれ 23707個，28294 個，最頻データパケットサイズのパケット数も2.2.2 パケット到着時間間隔数万となっていた．一方，SwitchBot の見守りカメラではど

図 6，7 にパケットキャプチャの結果を基に作成した，アの動作パターンでも 100 バイト以下のパケットが一番多く，プリケーション利用時の隣り合う 2 パケットの到着時間間隔とその発生頻度を示す．図より，YouTube と Yahoo ニュⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

パケット数の割合(%)

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10080
6040200

パケット到着時間間隔(ミリ秒)YouTube(3分の動画)

YouTube(20分の動画)

図 8

YouTube の 3 分の動画視聴のプロトコルの種類

図 9YouTube の 20 分の動画視聴のプロトコルの種類

Yahooニュース

パケット数の割合(%)

図 6

リッチコンテンツのパケット到着時間間隔

806040200

パケット到着時間間隔(ミリ秒)
SwitchBot(1分間電源につなぐ)

SwitchBot(スマホで操作)

SwitchBot(動体検知)
図 7

IoT トラヒックのパケット到着時間間隔

2.2.3 パケットのプロトコルの種類
図 8~13 に(1)~(6)で発生したパケットのプロトコルの種類と，対応するパケット数の割合，その累積分布を示す．

ースのパケット到着時間間隔は 0.25 ミリ秒以下のものがYouTube の 3 分の動画と 20 分の動画はともに UDP もしく一番多く，全体の 50%以上を占めていた，また，YouTubeは QUIC が最も多く，Yahoo ニュースでは TCP が主に使用の 20 分の動画ではパケット到着時間間隔が 20 ミリ秒以上されていた．また，頻度上位 4 位までのプロトコルのパケのパケットも全体の約 15%程度と少なくなっていることがットが 90%以上を占めていることがわかった．

わかった．リッチコンテンツでは，ユーザからの通信要求

一方，SwitchBot の見守りカメラでは(5)スマートフォンがあると即座に(動画の場合，通信開始直後のバッファリンでの操作時と(6)動体検知時は TCP が主に使用されていた

グ後に)多くのパケットを一気に送信しようとするため，大が，(4)見守りカメラを 1 分間電源につなぎ何もしないとき半のパケットがパケット到着間隔 0.25 ミリ秒以下で到着は ICMP が多くなっていた．しかし，見守りカメラでは様々していると予想される．

なプロトコルのパケットが幅広く混在して利用されている

次に，SwitchBot の見守りカメラではパケット到着時間間ことがわかった．

隔が 20 ミリ秒以上である頻度が YouTube，Yahoo ニュース

このことからリッチコンテンツではあるプロトコルのに比べて多く，動体検知時以外はすべて最頻値を示してい利用に偏る傾向にあること，同じリッチコンテンツのトラた．一方で，(5)スマートフォンで操作する場合や(6)動体検ヒックでもアプリケーション毎に主に使われているプロト知を行う場合は，オンデマンド制御によるバーストトラヒ

コルの種類に違いがあることがわかった．また，IoT トラックが操作時，及び定期的な動作時に発生するため，0.25ヒックでは基本的に利用されているプロトコルが多様化しミリ秒以下のパケット到着時間間隔がある程度発生するこていることがわかったが，カメラの動作挙動の違いに応じとがわかった．て，プロトコルの利用率が変動することがわかった．この

このことからリッチコンテンツのトラヒックはパケッ

ように，リッチコンテンツと IoT トラヒックではプロトコ

ト到着時間間隔が短いものが大半を占めている一方で，IoT

ルの利用率の分布に関して特徴が異なることがわかった．

トラヒックは制御挙動に応じてバースト的に発生するものと散発的発生するものが混在することがわかった．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4

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表1

リッチコンテンツと IoT デバイスのトラヒック特性の比較

トラヒック

調査内容

種別

リッチコン

動画(小)

最頻パ

最頻到着間

CDF80%

ケット

隔[ms]時の利用サイズプロトコ[Byte]

ル

1300

0.25 以下

QUIC

テンツ

図 10

Yahoo ニュース閲覧時のプロトコルの種類

UDP,

動画(大)

1300

0.25 以下QUIC

Web データ

1400

0.25 以下TCP

IoT トラヒ

IoT カ メ ラ

100

20ICMP 等ック

(放置)

様々なプ
ロトコル

IoT カ メ ラ

100

(制御時)

0.25 以 下

TCP,（ 20 以 上TLSv1.2もほぼ同等の頻度）
IoT カ メ ラ
(動体検知)

100

0.25 以 下

TCP,（ 20 以 上TLSv1.2,もほぼ同等

ICMPの頻度）
図 11

見守りカメラを 1 分間電源につなぎ何もしないときのプロトコルの種類

3. 考察
実験結果を表１にまとめた．実験結果からリッチコンテ
ンツは，1300 バイト以上のサイズの大きなパケットが 0.25ミリ秒以下のパケット到着時間間隔で送信されていることがわかった．さらに，YouTube の動画トラヒックではリアルタイム性を重視した UDP や QUIC プロトコル，Yahoo ニュースでは TCP が 8 割以上で送信されていることがわかった．一方で SwitchBot の見守りカメラでは，全ての動作パターンにおいて，多様なプロトコルのパケットが発生していることがわかった．次のパケット到着間隔に着目すると，カメラ操作時と動体検知においてサイズが小さなパケ

図 12

スマホで見守りカメラを操作したときのプロトコルの種類

ットが，「0.25 ミリ秒以下」と「20 ミリ秒以上」の到着間隔でほぼ同頻度で到着することわかった．特に，プロトコ
ルに着目すると TCP が主として利用されていた．このように使用するアプリケーションと IoT デバイスの動作パター
ン，パケットサイズに応じて，主に使用されるプロトコルが変わり，それによってパケット到着時間間隔に違いがみられるため，使用するアプリケーションとパケットサイズ，パケット到着時間間隔，プロトコルの種類に関係性があると予想できる．
以上より，パケットサイズ，パケット到着時間間隔，プロトコルの種類を教師データとして，アプリケーションの推定を行うことは可能であると考える．しかし，推定値に

図 13

見守りカメラで動体検知を行ったときのプロトコルの種類ⓒ2023 Information Processing Society of Japan基づくトラヒックの制御を行うにあたっては，リアルタイムな判断が必要である．本研究における実験では，各アプ

5情報処理学会研究報告
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リケーションによる通信を通信開始から終了までの全パケットを事前に取得し，オフラインで特徴を分析したため，リアルタイムなトラヒックの推定，トラヒック制御を実現することができない．そこで今後は，通信中にオンラインで，アプリケーション通信開始時のトラヒック特徴を詳細，かつリアルタイムに特徴を分析し，制御する手法を考案する必要がある．

4. まとめ
今回は従来のリッチコンテンツのトラヒックの例として YouTube，Yahoo ニュース，IoT トラヒックの例としてSwitchBot の見守りカメラのトラヒック特性の調査を行った．実験結果より，パケットサイズにおいてリッチコンテンツのトラヒックでは 1300 バイト以上のパケットの個数が全パケットに占める割合は 40%以上と最も多かったのに対し，IoT トラヒックでは 100 バイト以下のパケットの個数が全パケットに占める割合は 50%以上となり，最も多く[1] IoT 検定ユーザ教育推進ワーキンググループ，「図解即戦力
IoT の仕組みと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」，
技術評論社，2020 年 3 月 7 日[2] 総務省，「令和 3 年版 情報通信白書｜IoT デバイスの急速な普及」，
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd105220.html, (参照 2023-2-17).
[3] 坂本 大輔，「図解即戦力 IoT 開発がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」，技術評論社，2020 年 11 月 20 日
[4] 伊丹 誠，「OFDM の基礎と応用技術」，Fundamentals Review
Vol.1 No.2，pp.35-43，2007 年 10 月.
https://www.jstage.jst.go.jp/article/essfr/1/2/1_2_2_35/_pdf．
[5] Cisco Systems,“IEEE 802.11ax：第 6 世代の Wi-Fi”，
https://www.cisco.com/c/dam/global/ja_jp/products/collateral/wireless/white-paper-c11-740788.pdf，(参照 2023-2-17).
[6] 大神 達哉，田村 瞳，野林 大起，塚本 和也，「IEEE802.11ax 準拠の無線 LAN におけるダウンリンク
OFDMA の評価実験」，信学技報，vol. 122，no. 198, NS202288, pp. 33-38, 2022 年 10 月．
[7] Rajesh Palit，Kshirasagar Naik，Ajit Singh，“Anatomy of WiFi
Access Traffic of Smartphones and Implications for Energy SavingTechniques，” International Journal of Energy, Information andCommunications Vol. 3, Issue 1, Feb., 2012.
https://gvpress.com/journals/IJEIC/vol3_no1/1.pdf

なることがわかった．次に，パケット到着時間間隔に着目
すると，リッチコンテンツのトラヒックはパケット到着時間間隔が比較的短く，IoT トラヒックは短い到着時間間隔と長い到着間隔が混在することがわかった．さらに，リッチコンテンツ内で比較すると，YouTube ではパケット到着間隔が 20 ミリ秒以上のパケットが全体の約 15%を占めていたのに対し，Yahoo ニュースでは全体の 1%未満となっていた．この結果から，YouTube と Yahoo ニュースではアプリケーション毎にパケットの発生頻度が異なることがわかった．最後にプロトコルの種類に着目すると，リッチコンテンツのアプリケーションや IoT デバイスの動作パターン毎で主に利用されるプロトコルの種類に違いがあることがわかった．
今後，機械学習でこれらの分類や推定を行うにあたって，YouTube，Yahoo ニュース，SwitchBot の見守りカメラ以外のトラヒックでもリッチコンテンツか IoT のトラヒックかを推定できる程度まで教師データを増やす必要がある．そのため，YouTube，Yahoo ニュース，SwitchBot の見守りカメラ以外のアプリケーションや IoT デバイスのトラヒック特性も調査する予定である．また，リアルタイムなトラヒック推定に向けて，通信開始時のパケットサイズやプロトコル等の特徴を詳細に分析する．

謝辞
本研究の一部は，財団法人電気通信普及財団研究調査助成により実施した．ここに記して謝意を表す．

参考文献ⓒ2023 Information Processing Society of Japan6