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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-16 09:00 無線LANセンシングにおける半教師あり学習を用いた自動ラベリング手法に関する一検討 ○大隅尚輝・辻 康介・一色良太郎・長尾勇平・ラナンテ レオナルド・黒崎正行・尾知 博（九工大）  RCS2021-93 |
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| 抄録 | （和） | 近年，次世代無線LAN 規格のひとつとして，IEEE802.11bf ワーキンググループにおけるチャネル状態情報(CSI:Channel State Information) を活用したセンシング技術の研究開発が関心を集めている．無線LANは最も普及している無線通信インフラの一つであることから，CSIセンシングはスマートホームやヘルスケア分野などへ経済的かつ容易に応用できると期待されている．無線LANを用いたセンシング技術の研究では，学習の際に大量のラベル付きデータが必要となる「教師あり学習」が多く採用されているが，センシングのシステムを適用する環境ごとに学習に必要な量のラベル付きのCSIデータを収集することは困難である．そこで，本稿ではデータへのラベル付け作業にかかるコストを軽減する手法として，「半教師あり学習」の手法の一つである自己訓練モデルを用いた，少量のデータに対してのみラベル付けを行い，大量のラベルなしデータと組み合わせて学習を行う手法を提案し，室内環境におけるCSIデータの分類問題に適用する．提案手法を適用したところ，半教師あり学習を用いた自動ラベリングを行うことによって，CSIセンシングにおいて人間の有無(位置)の分類を90％以上の確率で達成したことを報告する． |
| （英） | In recent years, research on CSI (Channel State Information) based wireless sensing using wireless LAN has been gathering attention. CSI sensing is a technology that can be applied to human detection and location estimation by observing channel variations in the surrounding physical environment. In this paper, we analyze the CSI in each surrounding environments using beacon frames that are constantly transmitted from wireless LAN access points. We then focus on semi supervised learning using many unlabeled data and a few labeled data.In this paper, we report a result applying a semi supervised learning method to CSI analysis. By applying the proposed method, we report that the classification accuracy of more than 90％ was confirmed in person detection and person location estimation by learning from a combination of unlabeled data. |
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| キーワード | （和） | 無線LANセンシング / CSI / 機械学習 / 半教師あり学習 / / / / |
| （英） | Wireless LAN Sensing / CSI / Machine Learning / Semi-Supervised Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 103, RCS2021-93, pp. 74-79, 2021年7月. | |
| 資料番号 | RCS2021-93 | |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCS) | |
| 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 | RCS2021-93 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR NS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2021-07-14 - 2021-07-16 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2021-07-RCS-SR-NS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 無線LANセンシングにおける半教師あり学習を用いた自動ラベリング手法に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Automatic Labeling MethodUsing Semi-Supervised Learning for Wireless LAN Sensing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線LANセンシング / Wireless LAN Sensing |
| キーワード(2)（和/英） | CSI / CSI |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 半教師あり学習 / Semi-Supervised Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 大隅 尚輝 / Naoki Osumi / オオスミ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 辻 康介 / Kosuke Tsuji / ツジ コウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 一色 良太郎 / Ryotaro Isshiki / イッシキ リョウタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長尾 勇平 / Yuhei Nagao / ナガオ ユウヘイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | ラナンテ レオナルド / Leonardo Lanante / ラナンテ レオナルド |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒崎 正行 / Masayuki Kurosaki / クロサキ マサユキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾知 博 / Hiroshi Ochi / オチ ヒロシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-16 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2021-93 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.103 |
| ページ範囲 | pp.74-79 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCS) |
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