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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-12 11:05 エッジコンピューティングにおける見守りと効率的時系列データ抽出を両立した分散能動学習 ○税所 修・柏木啓一郎・齋藤由唯・藤野知之（NTT）  LOIS2019-73 |
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| 抄録 | （和） | エッジコンピューティング，特に生体信号などを対象とするものにおいて，通信帯域，従量課金のクラウ ドデータ容量を踏まえると，重要なデータのみをクラウドにアップロードする需要は未だ大きい.データの取捨選択 手法として能動学習があるが，学習すべき識別器はクラウドにあり，ラベルなしデータセットは各エッジデバイスに 分散する環境下で実用的な手法はない.また，上記分散環境下で能動学習を行うと，クラウドにアップロードされた データのみではデータエッジデバイス間のデータ分布特性の違いを観測できない可能性がある.本研究では，エッジ デバイスにおける簡易的な時系列データクラスタリングを組み込むことで，上記分散環境下における分散能動学習手 法を確立する.また，エッジデバイスの持つ本来のデータ分布とサンプリングされたデータ分布間の距離を最小化す るサンプリングを併用する手法を合わせて確立する.実際に心電図データセットを用いて，心電図による不整脈識別 における提案手法の有効性検証を行う.検証結果は，分散能動学習が効率的なサンプリングを行えていることを示し， また，実際の不整脈の頻度に合わせたサンプリングを行えていることを示す. |
| （英） | For edge computing, there is still a great demand to upload only meaningful data to cloud,. However there is no practical method, including active learning, for some edge computing environment where unlabeled data are distributed to each device and inaccessible. In addition, if active learning is well performed, uploaded data dis- tribution would be quite different from the data distribution in devices. In this research, we establish a distributed active learning method by incorporating time-series data clustering and minimization of the distance between the data distributions. We verify this method for cardiac arrhythmia classification. The results show its efficiency and performance. | |
| キーワード | （和） | 分散能動学習 / エッジコンピューティング / 時系列データ / 生体信号 / データサンプリング / / / |
| （英） | distributed activee learning / edge computing / time-series data / biosignal / data sampling / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 477, LOIS2019-73, pp. 97-101, 2020年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2019-73 | |
| 発行日 | 2020-03-04 (LOIS) | |
| ISSN | 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 | LOIS2019-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2020-03-11 - 2020-03-12 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館（石垣島） |
| 開催地（英） | Nobumoto Ohama Memorial Hall |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2020-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エッジコンピューティングにおける見守りと効率的時系列データ抽出を両立した分散能動学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Distributed active learning achieving both of monitoring and efficient time-series data sampling for edge computing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散能動学習 / distributed activee learning |
| キーワード(2)（和/英） | エッジコンピューティング / edge computing |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列データ / time-series data |
| キーワード(4)（和/英） | 生体信号 / biosignal |
| キーワード(5)（和/英） | データサンプリング / data sampling |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 税所 修 / Osamu Saisho / サイショ オサム |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柏木 啓一郎 / Keiichiro Kashiwagi / カシワギ ケイイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齋藤 由唯 / Yui Saito / サイトウ ユイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤野 知之 / Tomoyuki Fujino / フジノ トモユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-12 11:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2019-73 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.477 |
| ページ範囲 | pp.97-101 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-03-04 (LOIS) |
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