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  1. 論文誌(トランザクション)
  2. 数理モデル化と応用(TOM)
  3. Vol.4
  4. No.4

段階的推定モデルによるセンサネットワークのトポロジ推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/79187
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/79187
e3aa1de5-b9ea-4111-9756-da7cb05c30f7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-TOM0404005.pdf IPSJ-TOM0404005.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Trans(1)
公開日 2011-11-30
タイトル
タイトル 段階的推定モデルによるセンサネットワークのトポロジ推定
タイトル
言語 en
タイトル Sensor Network Topology Estimation Using Incremental Estimation Model
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 オリジナル論文
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
著者所属
早稲田大学大学院基幹理工学研究科
著者所属
大阪大学産業科学研究所
著者所属
法政大学大学院情報科学研究科
著者所属
早稲田大学大学院基幹理工学研究科
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering, Waseda University
著者所属(英)
en
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者所属(英)
en
Graduate School of Computer and Information Sciences, Hosei University
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering, Waseda University
著者名 渡辺, 友太 栗原, 聡 廣津, 登志夫 菅原, 俊治

× 渡辺, 友太 栗原, 聡 廣津, 登志夫 菅原, 俊治

渡辺, 友太
栗原, 聡
廣津, 登志夫
菅原, 俊治

Search repository
著者名(英) Yuta, Watanabe Satoshi, Kurihara Toshio, Hirotsu Toshiharu, Sugawara

× Yuta, Watanabe Satoshi, Kurihara Toshio, Hirotsu Toshiharu, Sugawara

en Yuta, Watanabe
Satoshi, Kurihara
Toshio, Hirotsu
Toshiharu, Sugawara

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,赤外線センサを用いたセンサネットワークのトポロジを,センサの時系列データのみから推定するモデルを提案する.近年,センサネットワークやユビキタスコンピューティングを活用した,人の行動に基づいた機能やサービスを提供するアプリケーションが提案されている.これらのサービスを実現するためには,現在の環境や人の習慣に即した動線に基づく,センサネットワークのトポロジ情報が必要である.また,このトポロジ情報は行動習慣の変化や環境の物理的変化により頻繁に変化するため,高精度に自動推定する手法が求められる.提案手法では,より確実性の高い隣接関係の推定結果を用いながら,段階的に推定する隣接関係の数を増やす手法を用いる.これにより,推定の精度を保ちながら,多くの隣接関係を推定することを可能とする.実験では,実際の環境で収集したセンサデータを用いて提案手法を評価し,従来手法と比較して高精度・広範囲に隣接関係が推定できることを示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes the method for accurately estimating topology of sensor networks from time-series data obtained from infrared proximity sensors. Recently, many applications, such as systems that assist with daily activities, have been proposed in the studies on sensor networks and pervasive computing. To realize these applications, the system needs the sensor-network topology reflecting people's moving lines collected in the actual environment and common daily behaviors. This kind of topology may change due to the changes in the environments and common behaviors and the failures of sensor devices. So the automated method to accurately estimate topology of sensor networks is required. Our proposed method is an incremental estimation methods in which the reliable adjacent-relationship results are first identified, then other relationships are gradually estimated based on the previous results. It can estimate more topology with high accuracy. We show that, using actual data gathered from real-world environments, our method can estimate the topology more accurately than the conventional methods.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11464803
書誌情報 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)

巻 4, 号 4, p. 37-48, 発行日 2011-11-30
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7780
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 20:21:19.322395
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