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講演抄録/キーワード
講演名 2017-12-15 16:10
CNNによる効率的なセンサデータ収集手法に関する一考察
沈 志舒横田健治田上敦士KDDI総合研究所)・東野輝夫阪大IN2017-65
抄録 (和) 大規模なIoT環境の構築に伴い,センサデータをクラウドへ収集する際のトラフィック量の爆発的な増加が課題となっている. 本稿では,フォグノードにおいて,機械学習を用い,効率よくセンサデータを収集する手法を提案する.フォグノードは,近隣のセンサデータから,周辺より極端に気温が高いなどの異常状態を推定するための判定器を予め用意する.フォグノードは,判定器を用いて異常な状態の時のみ,その情報をクラウドに送信する.これにより,クラウドは必要な情報のみを収集でき,トラフィック量が削減できる.さらに,実際に商業施設で計測したセンサデータを用いて提案手法の有効性を検証する. 
(英) With the construction of large-scale IoT environments, the traffic volume will explosively increase for collecting sensor data to the Cloud. In this paper, we propose an efficient sensor data collection method for the Fog node utilizing machine learning. The Fog nodes introduce classifiers for estimating an abnormal state (e.g., extremely high sensor temperature data by comparing to the neighboring sensor data). Only when an abnormal state is detected by classifiers, Fog nodes will send the related data to the Cloud. As a result, the traffic volume to the Cloud can be significantly reduced. Furthermore, we verify the effectiveness of our proposed method by using real sensor data collected from a commercial facility.
キーワード (和) センサネットワーク / 機械学習 / / / / / /  
(英) Sensor network / Machine learning / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 353, IN2017-65, pp. 115-120, 2017年12月.
資料番号 IN2017-65 
発行日 2017-12-07 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IN2017-65

研究会情報
研究会 IA IN  
開催期間 2017-12-14 - 2017-12-15 
開催地(和) 広島市立大学 
開催地(英) Hiroshima City Univ. 
テーマ(和) 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般 
テーマ(英) Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2017-12-IA-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) CNNによる効率的なセンサデータ収集手法に関する一考察 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An efficient sensor data collection method using CNN 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) センサネットワーク / Sensor network  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 沈 志舒 / Zhishu Shen / シン シシュウ
第1著者 所属(和/英) 株式会社 KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 横田 健治 / Kenji Yokota / ヨコタ ケンジ
第2著者 所属(和/英) 株式会社 KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 田上 敦士 / Atsushi Tagami / タガミ アツシ
第3著者 所属(和/英) 株式会社 KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 東野 輝夫 / Teruo Higashino / ヒガシノ テルオ
第4著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaja Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-12-15 16:10:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IN 
資料番号 IN2017-65 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.353 
ページ範囲 pp.115-120 
ページ数
発行日 2017-12-07 (IN) 


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