@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00176706,
 author = {丸島, 晃明 and 峰野, 博史},
 issue = {5},
 month = {Jan},
 note = {近年，センシング技術が急速に発展しており，多数のセンサから収集された情報を利活用するシステムが開発されている．特に，高周期にセンシングを行うことで生成されるストリーミングセンサデータに対して注目が集まり，ストリーミングセンサを用いたデータマイニングへの期待が高まっている．しかし，ストリーミングセンサデータの情報量は膨大であり，記憶装置への多大な負荷を考慮した場合全てのストリーミングセンサデータを正確に記録することは困難であった．そこで本論文では，ストリーミングセンサデータのうちデータの特性が急激に変化する特性変化点に着目し，ストリーミングセンサデータを記録する手法を提案する．提案手法では，ChangeFinder によってストリーミングセンサデータの特性変化点らしさ （以降，特性変化量） を高速に算出し，その後，箱ひげ図を用いてストリーミングセンサデータの特性変化量の分布を得ることで，分布から外れたデータを特性変化量の大きいデータとして記録する．一方，特性変化量の小さいデータは，概略値算出や圧縮センシングを用いて元ストリーミングセンサデータの傾向を損なわないよう非可逆圧縮し記録容量を削減する．本データ特性を考慮したストリーミングセンサデータ記録を加速度センサの実測値に適用した結果，既存の単純な概略算出手法と比較して，特性変化が顕著なデータに対して約 80% の記録容量を削減しながら高い復元精度を得ることができ，提案手法の有効性を確認した．},
 title = {データ特性を考慮したストリーミングセンサデータ記録手法の提案},
 year = {2017}
}