| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-07-20 |
| タイトル |
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タイトル |
無線センサノードを対象としたオンデバイス学習の異常検知への応用 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Anomaly Detection using On-Device Learning Algorithm on Wireless Sensor Nodes |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
エッジコンピューティング基盤 |
| 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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慶應義塾大学大学院 理工学研究科／日本学術振興会特別研究員 DC1 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学大学院 理工学研究科 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学大学院 理工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Science and Technology, Keio University / Research Fellow of Japan Society for the Promotion of Science |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 著者名 |
塚田, 峰登
近藤, 正章
松谷, 宏紀
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| 著者名(英) |
Mineto, Tsukada
Masaaki, Kondo
Hiroki, Matsutani
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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 |
実世界のデータは周囲の様々な環境的要因に影響される．センサ周囲のノイズ，センサの位置，キャリブレーションの影響やそれらの時間変化などが含まれる．近年，これらに対処するための技術の一つとして「オンデバイス学習」と呼ばれる手法が提案されており，デバイス上で小さなニューラルネットワークを逐次的に訓練することで，データの変化に追従できる．本稿では，オンデバイス学習を用いた異常検知のための無線センサノードを提案する．実際の回転機器の振動データを用いた異常検知タスクにおいて，推論のみの従来手法と比較して，短い実行時間かつ小さな消費電力量で，ノイズが発生する環境下で高い異常検知精度を保つことを示す． |
| 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 |
AN10096105 |
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）
巻 2022-ARC-249,
号 13,
p. 1-6,
発行日 2022-07-20
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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 |
2188-8574 |
| 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-ARC22249013.pdf (3.7 MB)
