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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-20 14:40 ［ポスター講演］機械学習を用いるRFID無線振動衝撃センサーシステム ○宋 沢群（茨城大）・Budi Rahmadya（Andalas Univ.）・孫 冉・武田茂樹（茨城大）  WBS2023-18 SRW2023-16 MICT2023-15 |
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| 抄録 | （和） | この論文では、UHF 帯パッシブRFIDセンサータグを使用して、地震によって引き起こされる家具の振動をモニタリングする。微弱な地震による振動を利用して不安定物体を発見することは、地震多発地域における大規模地震の対策です。RFIDセンサータグはバッテリー不要、軽量、安価という特徴があり、家具などへの設置が容易です。微小地震時の家具の振動を分析することで、不安定な家具を見つけることができます。RFIDリーダの処理にエッジ処理を導入し、長い電磁波の放射時間と短い放射時間を切り替えることで、RFIDは長時間の読み取りができます。エッジ処理により、長時間の読み取り中のRFIDリーダの温度上昇と消費エネルギー削減も軽減できます。RFIDセンサーシステムは、茨城県日立市にある茨城大学のE5建物の4階の部屋で、家具の振動を観測しました。観測結果から、地震による家具の振動をRFIDセンサータグが識別することが分かりました。機械学習を導入することで、地震が発生したかどうかを判断することができます。参考のために、市販の加速度センサーシステムとRFIDセンサーシステム両方使って地震の振動を観測しました、部屋の中で不安定な物体を見つける。したがって、提案された振動感知システムは、屋内環境での安全な生活の実現に役立ちます。 |
| （英） | This paper presents a feasibility study on monitoring earthquake-caused furniture vibrations using RFID sensor tags. Finding unstable objects by exploiting the vibrations caused by weaker earthquakes is effective as one of the potential countermeasures for large-scale earthquakes in earthquake-prone areas. RFID sensor tags provide battery-free operations lightweight and low-cost operations, making them easy to install on furniture. It can find unstable furniture by analyzing the vibration of furniture during small earthquakes. By introducing edge processing, RFID reader can automatically switch between long and short radiation time of electromagnetic waves and achieve long-term monitoring. Edge processing also reduces RFID reader temperature rise and energy consumption during long-term measurement. This RFID sensor system observed earthquake-cased furniture vibrations in a room on the fourth floor at E5 building at Ibaraki University, Hitachi, Ibaraki, Japan. From the observation results, it was found that the RFID sensor tags identify the vibration of furniture caused by earthquakes. By introducing machine learning, it is possible to determine whether an earthquake has occurred. For reference, a commercial accelerometer system is also used to monitor earthquakes. The RFID sensor system also observed the vibration duration times of the objects in a room and find the most unstable reference object. Hence, the proposed vibration sensing system helped achieve safe living in indoor environments. | |
| キーワード | （和） | RFID 振動/衝撃センサー / 消費エネルギー削減 / 機械学習 / / / / / |
| （英） | RFID Vibration /Shock Sensor / reduced energy consumption / machine learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 120, WBS2023-18, pp. 21-25, 2023年7月. | |
| 資料番号 | WBS2023-18 | |
| 発行日 | 2023-07-13 (WBS, SRW, MICT) | |
| 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 | WBS2023-18 SRW2023-16 MICT2023-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW MICT WBS |
| 開催期間 | 2023-07-20 - 2023-07-21 |
| 開催地（和） | 新潟大学駅南キャンパスときめいと |
| 開催地（英） | Niigata Univ. TOKIMATE |
| テーマ（和） | Network，MAC，WBAN，センサー関連技術，ミリ波通信，ヘルスケア・医療情報通信技術，広帯域（電波・光）通信システム，一般，学生ポスターセッション |
| テーマ（英） | Network, MAC, WBAN, Sensor, mmWave, Medical and Healthcare ICT, Wideband (radio and optical) communications system, etc., Student poster session |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | WBS |
| 会議コード | 2023-07-SRW-MICT-WBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いるRFID無線振動衝撃センサーシステム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | RFID Wireless Vibration and Shock Sensor System using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | RFID 振動/衝撃センサー / RFID Vibration /Shock Sensor |
| キーワード(2)（和/英） | 消費エネルギー削減 / reduced energy consumption |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 宋 沢群 / Song Zequn / ソン タクグン |
| 第1著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Budi Rahmadya / Budi Rahmadya / |
| 第2著者 所属（和/英） | Andalas University (略称： Andalas Univ.) Andalas University (略称： Andalas Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 孫 冉 / Ran Sun / ソン ゼン |
| 第3著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武田 茂樹 / Shigeki Takeda / タケダ シゲキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-20 14:40:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | WBS |
| 資料番号 | WBS2023-18, SRW2023-16, MICT2023-15 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.120(WBS), no.121(SRW), no.122(MICT) |
| ページ範囲 | pp.21-25 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-07-13 (WBS, SRW, MICT) |
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