@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228959,
 author = {山田, 泰輝 and 吉廣, 卓哉},
 issue = {7},
 month = {Nov},
 note = {IoT 技術の普及によって，センサによる計測値を利用したアプリケーションが多数登場している．それらのアプリケーションでは，センサの品質管理，つまり測定精度の維持・管理が重要となる．そのためには，たとえば一年毎など定期的なセンサの校正が必要である．従来，校正は人の手で行われてきたが，IoT 技術の普及によるセンサの増加に伴って，従来のようにすべてのセンサを人の手で定期的に校正することは費用や時間の観点から難しくなる．そこで，センサが密集する状況下では近隣センサが近い値を測定することを利用して，各センサの補正値を推定し，校正を行う自動校正法が提案されている．しかし，既存の自動校正法は最適な補正値を点推定しており，補正値がどの程度の精度を持つかを知ることはできない．そこで本研究では，すべてのセンサの誤差を十分に小さくするための新たな自動校正法を提案する．提案手法は，各センサの誤差の確率分布を階層ベイズモデルを用いて推定し，その分布に基づいて選択したセンサを定期的に校正することで，センサ全体の精度を必要なレベルに維持・管理する．},
 title = {階層ベイズモデルを用いたセンサの精度管理},
 year = {2023}
}