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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-02-28 09:00 時空間環境モニタリングにおける精度と公平性を両立する動的センサ選択法 ○中村太洋・佐藤光哉（電通大）  SeMI2024-91 |
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| 抄録 | （和） | モノのインターネットの進展により，時空間データ解析の需要が高まっている．気象や屋内環境などの時空間環境モニタリングにおいて，センサ数が増加すれば精度を向上できるが，観測や通信に必要なコストは増加する． センシングコストと精度を両立する上では，使用するセンサ台数を限った上で，補間精度の確保が期待できるセンサを選択すればよい．回帰誤差が小さくなるようなセンサ配置最適化の研究もなされているが，これらの研究は一度最適化されたセンサを継続して使用し続けることを想定している．一方，特定のセンサへの負荷集中によるセンサの寿命の劣化などの点で好ましくない．本研究では，時空間環境モニタリングタスクにおける回帰精度とリソースの分散の両立のため，ベイズ最適化に基づく動的なセンサ選択手法を提案する．選択センサ使用時の誤差に加え，センサごとの稼働回数を考慮したフェアネス指標を目的関数に組み込み，リソース分散と回帰精度の両立を狙う． 屋内環境データと気象データに対し特性評価を行い，精度とフェアネスの両立が可能であることを示す． |
| （英） | With the advancement of the Internet of Things, the demand for spatio-temporal data analysis has increased. In spatio-temporal environmental monitoring (e.g., weather and indoor monitoring) increasing the number of sensors improves accuracy; however, it raises observation and communication costs. To balance sensing costs and accuracy, the number of sensors must be limited, and those that ensure interpolation accuracy should be prioritized. Although there have been several discussions on optimizing sensor placement to reduce error, these works often assume sensors remain fixed over time domain once optimized. This approach neglects the issue of sensor lifetime degradation caused by load concentration on specific sensors. In this study, we propose a dynamic sensor selection method based on Bayesian optimization to balance regression accuracy and resource distribution in spatio-temporal environmental monitoring tasks. By incorporating a fairness metric into the objective function, which considers both the error when using selected sensors and the operating frequency of each sensor, we aim to achieve a trade-off between resource distribution and regression accuracy. We show that the proposed method achieves both accuracy and fairness through characterization using indoor environmental and weather data. | |
| キーワード | （和） | ガウス過程 / ベイズ最適化 / センサ選択 / / / / / |
| （英） | Gaussian Process / Bayesian Optimization / Sensor Selection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 384, SeMI2024-91, pp. 36-41, 2025年2月. | |
| 資料番号 | SeMI2024-91 | |
| 発行日 | 2025-02-20 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2024-91 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-UBI IPSJ-MBL |
| 開催期間 | 2025-02-27 - 2025-02-28 |
| 開催地（和） | 大阪大学 中之島センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センサネットワーク, モバイルインテリジェンス, モバイルコンピューティング, ユビキタスコンピューティング, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2025-02-SeMI-UBI-MBL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時空間環境モニタリングにおける精度と公平性を両立する動的センサ選択法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic Sensor Selection for Balancing Accuracy and Fairness in Spatio-Temporal Monitoring Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian Process |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian Optimization |
| キーワード(3)（和/英） | センサ選択 / Sensor Selection |
| 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 | 2025-02-28 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2024-91 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.384 |
| ページ範囲 | pp.36-41 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-20 (SeMI) |
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