電源環境の変化に強い家電認識手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-10-25
• タイトル: 電源環境の変化に強い家電認識手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Proposal of Appliance Recognition Method Robust against Variation of AC Power Environment
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: センシング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 現在，電気通信大学情報理工学研究科情報・通信工学専攻
• 著者所属: 現在，電気通信大学情報理工学研究科情報・通信工学専攻
• 著者名: 服部, 陽彦; 沼尾, 雅之
• 著者名(英): Haruhiko, Hattori; Masayuki, Numao
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，電流の大きさや力率に依存しない電流の周波数空間上の特徴を用いることによって，電源電圧の変動や電源周波数の変化に強い家電認識システムを提案した．複数の家庭で取得された家電機器を 10 種類の機能毎に分類する実験の結果， 65.3% の精度で分類が可能であり，電源環境の変化を考慮しない特徴量のみを用いた場合と比べて， 7.8% の精度向上が確認された．また，異なる周波数の地域で取得された家電機器の機能を分類する実験の結果， 57.9% の精度で分類可能であることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, We propose the appliance recognition system robust against variation of AC power supply and utility frequency. To recognize the type of appliance in various AC power environment, we extract features robust against AC power variation. These features are extracted from current frequency components and are independent of current scale and power factor. In the experiment, we gathered a number of power signals of appliances measured in several household. We classified these signals into 10 types. As a result of classification, we obtained 65.3% accuracy and 7.8% improvement compared with using features taken no consideration of power variation. Moreover, we classified power signals of the appliances that have different utility frequency. As a result of classification, we obtained 57.9% accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1221543X
• 書誌情報: 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）; 巻 2012-HCI-150, 号 1, p. 1-6, 発行日 2012-10-25
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会