Human-in-the-loop環境センシング：環境の変化に応じて動的に識別器を更新可能な環境センシングの提案と実装

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2025-04-15
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: Human-in-the-loop環境センシング：環境の変化に応じて動的に識別器を更新可能な環境センシングの提案と実装
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Human-in-the-loop Environmental Monitoring Supporting Continuous Classifier Updates Depending on Condition Change
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文）] 環境センシング，機械学習，無線通信
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/0002001753
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 同志社女子大学
• 著者所属: 大阪工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Doshisha Women's College of Liberal Arts
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka Institute of Technology
• 著者名: 岸野,泰恵; 水谷,伸; 白井,良成; 須山,敬之
• 著者名(英): Yasue Kishino; Shin Mizutani; Yoshinari Shirai; Takayuki Suyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: さまざまな場所に無線センサノードを設置し，計測したセンサデータを収集する環境センシングにおいて，センサノード上で機械学習を用いてデータ圧縮，あるいは識別を行うと，従来の単純なデータ収集方式と比較して，データ傾向に合わせた圧縮により大幅に送信データ量を削減できたり，サーバの負荷を低減できるといった利点がある．しかし，状況が変化してデータの傾向が変化したり，利用者のニーズにより識別モデル自体を更新したい場合に，元となるデータがサーバにないためにセンサノードに搭載する機械学習モデルを更新できないという問題があった．これに対して本論文ではHuman-in-the-loop環境センシングを提案する．提案する枠組みでは，復元可能な方法でデータを圧縮してサーバに送信したり，データを復元できない圧縮方式では識別モデルの更新に効果の高いデータを優先的にサーバに送ることで，アノテーションを追加してデータセットを構築できるようにする．これにより利用者の最小限のアノテーションにより随時識別モデルを更新することを目指す．本論文では，これまでの環境センシングの実証実験からHuman-in-the-loop環境センシングの要件を定義し，要素技術や，実装例について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Installing wireless sensor nodes in various environments and using machine learning to compress or classify the sensor data makes it possible to compress data according to the data trend and reduce the server load by comparing it with the conventional simple method. However, when data trends change due to changing conditions or the user needs to update the classifier, we cannot update the machine learning model since the original data is unavailable on the server. In this paper, we propose Human-in-the-loop Environmental Monitoring. The proposed framework allows systems to generate a data set and update the classifier on the sensor nodes by compressing sent data in a recoverable method or sending the selected data, which is expected to increase the classification accuracy in a non-recoverable compression method. As a result, we can continuously update the classifier with minimal annotation. This paper defines the requirements for human-in-the-loop environmental monitoring based on previous environmental monitoring experiments and describes the component technologies and implementation examples.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 66, 号 4, p. 708-721, 発行日 2025-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会