| 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 | 2024-07-18 13:20 ［奨励講演］時空間データ滞留システムにおける位置情報誤差車両の検出精度向上手法 ○高部達也（九工大）・山本 寛（立命館大）・野林大起・池永全志・塚本和也（九工大）  NS2024-56 |
|
| 抄録 | （和） | IoTデバイスの普及によりセンサデータが増加しており,これらの中で発生した時空間に依存するデータを時空間データ（STD）と定義した. また,このSTDを利活用するため,車両を用いて特定の空間内にSTDを滞留させる時空間データ滞留システム（STD-RS）を提案した. STD-RSでは,車両は位置情報に基づき自律分散的に動作するため, 車両ノードの位置情報誤差によりエリア外で配信される場合がある. これまでに,車両ノードの距離と受信電波強度（RSSI）の学習により位置情報異常車両を検出する手法を提案し,シミュレーション評価の結果,約80%の正答率で異常車両を検出可能となった. しかし,高精度な検出には多数のデータを要するため,特徴量生成が失敗する可能性がある. そこで本研究では,特徴量生成に必要なデータの充足率を評価指標とし,特徴量が必ず生成される要件下にて検出精度をシミュレーション評価し,特徴量の変化が検出精度に与える影響を明らかにした. |
| （英） | The proliferation of IoT devices has increased sensor data, including Spatio-Temporal Data (STD). To utilize this, we propose a STD Retention System (STD-RS) using vehicles to retain STD within a specific area. In STD-RS, vehicles operate autonomously based on location information, which can sometimes result in data being transmitted outside the target area due to location information errors. We previously proposed a method to detect vehicles with location information errors by analyzing distances and received signal strength (RSSI) from vehicle nodes. Simulations showed an 80% detection accuracy for anomalous vehicles. However, high-precision detection requires large datasets, which may not always be available, leading to potential feature generation failures. This study evaluates the impact of data sufficiency on feature generation and detection accuracy through simulations. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 多層化ブロックチェーン / 時空間データ / 時空間データ滞留システム / / / / |
| （英） | Machine Learning / Multi-layered Blockchain / Spatio-Temporal Data / STD-RS / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 106, NS2024-56, pp. 79-84, 2024年7月. | |
| 資料番号 | NS2024-56 | |
| 発行日 | 2024-07-10 (NS) | |
| 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 | NS2024-56 |
|
| 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 | NS |
| 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） | 時空間データ滞留システムにおける位置情報誤差車両の検出精度向上手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Method for Improving Detection Accuracy of Location Information Errors in Spatio-Temporal Data Retention System for Vehicles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 多層化ブロックチェーン / Multi-layered Blockchain |
| キーワード(3)（和/英） | 時空間データ / Spatio-Temporal Data |
| キーワード(4)（和/英） | 時空間データ滞留システム / STD-RS |
| 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） | 高部 達也 / Tatsuya Takabe / タカベ タツヤ |
| 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： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Rits) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野林 大起 / Daiki Nobayashi / ノバヤシ ダイキ |
| 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： KIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池永 全志 / Takeshi Ikenaga / イケナガ タケシ |
| 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： KIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塚本 和也 / Kazuya Tsukamoto / ツカモト カズヤ |
| 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： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-18 13:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-56 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.106 |
| ページ範囲 | pp.79-84 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-10 (NS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]