| 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 | 2022-07-19 11:40 センサNWを利用した位置推定のためのRSSI収集効率化とそれによる機械学習精度の考察 ○増田健史・高幣恵治・柴田随道（東京都市大）  EMT2022-12 MW2022-36 OPE2022-15 EST2022-13 MWPTHz2022-10 |
|
| 抄録 | （和） | 日本は世界的にトップレベルの長寿社会となり人口の高齢化が進んでいる．そのような中で高齢者見守りを目的とした屋内の位置推定システムの需要が高まっている．そこで我々は，高齢者が身に着けたモバイルビーコンが発する電波の受信信号強度（RSSI）から高齢者の位置を推定するシステムを検討してきた．ビーコン信号として無線規格EnOceanを用い，屋内の複数地点でそのRSSIを同時に収集する．RSSIデータと信号発信位置の関係を機械学習することで高齢者の位置推定を行う．本発表では，RSSIのデータ収集効率化の手法と機械学習の精度に関連する留意点について考察している． |
| （英） | Japan has become one of the world's top longevity societies and the population is aging. Under such circumstances, the demand for indoor position estimation systems for watching over the elderly is increasing. Therefore, we have been studying a system that estimates the position of the elderly from the received signal strength indicator (RSSI) of the radio waves emitted by the mobile beacon worn by the elderly. The wireless standard EnOcean is used as the beacon signal, and the RSSI is collected at multiple points indoors at the same time. The position of the elderly is estimated by machine learning the relationship between the RSSI data and the signal transmission position. In this presentation, we consider the method of improving the efficiency of RSSI data acquisition and the points to keep in mind related to the accuracy of machine learning. | |
| キーワード | （和） | 位置推定 / 受信信号強度 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Position estimation / Received signal strength indicator / Machine learning / Neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 120, EST2022-13, pp. 23-27, 2022年7月. | |
| 資料番号 | EST2022-13 | |
| 発行日 | 2022-07-12 (EMT, MW, OPE, EST, MWPTHz) | |
| 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 | EMT2022-12 MW2022-36 OPE2022-15 EST2022-13 MWPTHz2022-10 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MWPTHz EST MW EMT OPE IEE-EMT |
| 開催期間 | 2022-07-19 - 2022-07-20 |
| 開催地（和） | 旭川市民文化会館 |
| 開催地（英） | Asahikawa Civic Culture Hall |
| テーマ（和） | 光・電波ワークショップ |
| テーマ（英） | Workshop on Optical and Microwave technologies |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EST |
| 会議コード | 2022-07-MWPTHz-EST-MW-EMT-OPE-EMT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | センサNWを利用した位置推定のためのRSSI収集効率化とそれによる機械学習精度の考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of RSSI collection efficiency for position estimation using sensor NW and its effect on machine learning accuracy |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 位置推定 / Position estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 受信信号強度 / Received signal strength indicator |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| 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） | 増田 健史 / Takefumi Masuda / マスダ タケフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高幣 恵治 / Keiji Takahei / タカヘイ ケイジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴田 随道 / Tsugumichi Shibata / シバタ ツグミチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-19 11:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EST |
| 資料番号 | EMT2022-12, MW2022-36, OPE2022-15, EST2022-13, MWPTHz2022-10 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.117(EMT), no.118(MW), no.119(OPE), no.120(EST), no.121(MWPTHz) |
| ページ範囲 | pp.23-27 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-07-12 (EMT, MW, OPE, EST, MWPTHz) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]