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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-17 10:15 ［ショートペーパー］ベイズ最適化に基づく動的センサ選択による時空間環境モニタリングの効率化に関する検討 ○中村太洋・佐藤光哉（電通大）  SR2024-23 |
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| 抄録 | （和） | センシングに基づく時空間予測の需要が高まっている．大規模な時空間データの予測を行う場合，センサの使用台数に応じてシステム全体に要する消費電力やデータ通信量など，予測に要するコストは増大する．本稿では大規模な時空間予測における観測精度確保とセンシングに要するシステム全体のコスト削減の両立に向け，適応的実験計画法に基づく動的センサ選択法を提案する．本手法では，ベイズ最適化を用いて，真の値とアクティブセンサのみを用いた場合の予測値の差が小さくなるようにセンサ選択を行う．また，時空間データの統計的性質の変動に着目した再サンプリング機構を導入する．気象データを用いた評価により，限られたセンサで精度良く環境情報を予測可能であることを示す． |
| （英） | Demand for sensing-based spatio-temporal forecasting is increasing. When forecasting large-scale spatio-temporal data, although increasing the number of sensors improves the forecasting accuracy, it increases costs (e.g., power consumption and communication). In this paper, we propose a dynamic sensor selection method based on adaptive experimental design with Bayesian optimization, which aims at ensuring observation accuracy and reducing the overall system cost. Our method selects the active sensors based on Bayesian optimization so that the difference between the actual value and the value predicted using only active sensors is slight .We also introduce a resampling mechanism that focuses on the variation in the statistical properties of the spatio-temporal data. Numerical results from a meteorological dataset demonstrate that our method can perform spatiotemporal forecasting with a limited number of sensors without compromising accuracy. | |
| キーワード | （和） | 時空間予測 / ガウス過程 / ベイズ最適化 / / / / / |
| （英） | Spatio-temporal prediction / Gaussian process / Bayesian optimization / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 108, SR2024-23, pp. 4-6, 2024年7月. | |
| 資料番号 | SR2024-23 | |
| 発行日 | 2024-07-10 (SR) | |
| 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 | SR2024-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC RCS SeMI NS SR RISING |
| 開催期間 | 2024-07-17 - 2024-07-19 |
| 開催地（和） | かでる2・７（北海道立道民活動センター） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activities Promotion Center |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信,無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2024-07-RCC-RCS-SeMI-NS-SR-RISING |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ベイズ最適化に基づく動的センサ選択による時空間環境モニタリングの効率化に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Bayesian Optimization-Based Dynamic Sensor Selection for Efficient Spatio-Temporal Monitoring Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時空間予測 / Spatio-temporal prediction |
| キーワード(2)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian process |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| 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） | 中村 太洋 / Taiyo Nakamura / ナカムラ タイヨウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 光哉 / Koya Sato / サトウ コウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-17 10:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2024-23 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.108 |
| ページ範囲 | pp.4-6 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2024-07-10 (SR) |
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