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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-12 09:10 進行波の時空間発展を考慮したGNNを用いた分布定数回路網における電源位置推定 ○池 匠人・鈴木歩夢・久門尚史（京大）  NLP2026-14 CCS2026-14 |
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| 抄録 | （和） | グラフ構造をもつデータに対し，そのグラフ構造を利用して解析する手法としてGNN(GraphNeural Network) が提案されている．本稿ではグラフ構造をもつ分布定数回路網において，時空間発展に伴う進行波の伝搬現象をネットワーク構造に組み込んだGNNを提案する．本手法の目的は，観測された時系列の電圧波形から，電圧源位置を推定することである．本稿では提案手法の頑健性を示すため，欠損を含むデータについて検証する．直線状グラフに関しては，欠損データに対する学習により得られた重みと物理的な進行波の伝搬現象を対応付け，GNNの内部構造に物理法則が組み込まれていることを示す．分岐を持つグラフに関しては，観測点位置の違いが推論精度に与える影響について検討する． |
| （英） | GraphNeuralNetwork(GNN)areproposedasamethodforanalyzingdata bylevaraging its graph structure. In this paper, we propose a GNN incorporated spatio-temporal propagation of traveling wave into the network structure for distributed element cirsuits. This method aims to estimate the voltage source location from observed time-series voltage waveforms. To demonstrate the robustness of our approach, we evaluate the proposed model using data with missing values. For linear graphs, we correlate the weights obtained through learning from missing data with the physical phennomenon of propagation, and demonstrate that physical lows are incorporated into the structure of the GNN. For branched graphs, we investigate the impact of observation points placement on the estimation accuracy. | |
| キーワード | （和） | グラフニューラルネットワーク / 時間領域 / 逆問題 / 電気回路 / TDR / / / |
| （英） | Graph Neural Network / Time Domain / Inverse Problem / Electrical Circuit / TDR / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 68, NLP2026-14, pp. 69-74, 2026年6月. | |
| 資料番号 | NLP2026-14 | |
| 発行日 | 2026-06-04 (NLP, CCS) | |
| 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 | NLP2026-14 CCS2026-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS NLP |
| 開催期間 | 2026-06-11 - 2026-06-12 |
| 開催地（和） | I-site なんば |
| 開催地（英） | I-site Namba |
| テーマ（和） | NLP，CCS，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, Complex Communication Sciences, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-06-CCS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 進行波の時空間発展を考慮したGNNを用いた分布定数回路網における電源位置推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Voltage Source Localization in Distributed Element Circuits using Graph Neural Networks based on Spatiotemporal Evolution of Traveling Wave |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / Graph Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 時間領域 / Time Domain |
| キーワード(3)（和/英） | 逆問題 / Inverse Problem |
| キーワード(4)（和/英） | 電気回路 / Electrical Circuit |
| キーワード(5)（和/英） | TDR / TDR |
| 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） | 池 匠人 / Takuto Ike / イケ タクト |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 歩夢 / Ayumu Suzuki / スズキ アユム |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久門 尚史 / Takashi Hisakado / ヒサカド タカシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-12 09:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2026-14, CCS2026-14 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.68(NLP), no.69(CCS) |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-04 (NLP, CCS) |
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