| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2018-07-11 |
| タイトル |
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タイトル |
機械学習を利用したBLE (Bluetooth Low Energy)の距離計測 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Distance measurement of BLE(Bluetooth Low Energy) with machine learning |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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放送大学 |
| 著者所属 |
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放送大学 |
| 著者名 |
高瀬, 一郎
中谷, 多哉子
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| 著者名(英) |
Ichiroh, Takase
Taeko, Nakatani
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
在庫管理の場面で商品の位置を特定するのに電子タグなどを利用することで省力化，自動化が期待できるため企業での採用が増えている．いわゆる IOT の力を借りることで低予算で実現可能ではないかと考えた．商品に添付した BLE (BlueTooth Low Energy) タグが発する電波強度を利用して位置の特定をする場合に受信するセンサーの感度個体差を機械学習 （教師あり学習） を用いて是正した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In order to save labor-cost electronic tags have been introduced. The tags specify the location of the goods by inventory control. The netwoek of tags will construct IoT of goods in the inventory. The BLE (BlueTooth Low Energy) will open new world for detecting the position of each good in the inventory. However, there are still big problems to detect the position of goods by the radio strength from each BLE tag attached to goods. We tried to investigate the relationships between the strength of the electric wave from a tag and the real distance from the sensor to the tag by supervised mechanical learning. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10112981 |
| 書誌情報 |
研究報告ソフトウェア工学（SE）
巻 2018-SE-199,
号 23,
p. 1-5,
発行日 2018-07-11
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8825 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SE18199023.pdf (1.0 MB)
