| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-10-07 11:35 システム異常要因・箇所予測技術の研究 ○西田大輝・佐貫颯治・吉村奈那子・木村秀明（中部大）  EMCJ2021-31 MW2021-43 EST2021-33 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，少子高齢化により技術者不足が問題となっている．本稿では，リバースエンジニアリング技術による故障箇所および要因を特定するためのシステムを提案する．本提案技術は評価対象物を計算機上に構築，人工知能技術（AI）と数値計算技術を連携，異常箇所，異常要因特定を行うシステムである．妥当性検証に向け，1次元空間上で数値計算，評価実験を行ったので結果を報告する． |
| （英） | In recent years, the shortage of engineers has become a problem due to the declining birthrate and aging population. In this paper, we propose a system for identifying failure locations and factors using reverse engineering technology. The proposed system constructs an object to be evaluated on a computer and identifies anomalies and causes of anomalies by linking artificial intelligence (AI) technology and numerical calculation technology. To verify the validity of the proposed system, numerical calculations and evaluation experiments were conducted in a one-dimensional space, and the results are reported. | |
| キーワード | （和） | 異常箇所 / システム連携 / FDTD / 機械学習 / / / / |
| （英） | Anomaly location / system coordination / finite difference time domain method / machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 188, EST2021-33, pp. 21-24, 2021年10月. | |
| 資料番号 | EST2021-33 | |
| 発行日 | 2021-09-30 (EMCJ, MW, EST) | |
| 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 | EMCJ2021-31 MW2021-43 EST2021-33 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EST MW EMCJ IEE-EMC |
| 開催期間 | 2021-10-07 - 2021-10-08 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | EMC一般/マイクロ波/電磁界シミュレーション |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EST |
| 会議コード | 2021-10-EST-MW-EMCJ-EMC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | システム異常要因・箇所予測技術の研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Research on technology for predicting the causes and locations of system abnormalities |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常箇所 / Anomaly location |
| キーワード(2)（和/英） | システム連携 / system coordination |
| キーワード(3)（和/英） | FDTD / finite difference time domain method |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine 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） | 西田 大輝 / Hiroki Nishida / ニシダ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐貫 颯治 / Ryuji Sanuki / リュウジ サヌキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉村 奈那子 / Nanako Yoshimura / ナナコ ヨシムラ |
| 第3著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 秀明 / Hideaki Kimura / ヒデアキ キムラ |
| 第4著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-10-07 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EST |
| 資料番号 | EMCJ2021-31, MW2021-43, EST2021-33 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.186(EMCJ), no.187(MW), no.188(EST) |
| ページ範囲 | pp.21-24 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-09-30 (EMCJ, MW, EST) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]