講演名 2012/10/25
重み付き有向グラフを用いたセンサ隣接関係の自動推定手法(行動・データ解析,ソフトウェアサイエンス、理論)
緑川 達也, 岸 知二,
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抄録(和) 近年,情報処理技術の発展とともにセンサデバイスの高機能化が進んでいる.これにより,大量のセンサを配置し環境中の情報を収集することで,実世界に於ける人間の行動を支援するアプリケーションが数多く提案されている.それに伴いセンサ機器やセンサネットワークを用いた行動推定の研究が数多く行われており,詳細な行動予測が日常生活の快適化等を実現することが期待されている.本研究では,赤外線センサを想定したセンサネットワークにおいて,行動推定を行うために必要な隣接関係の推定を,位置情報を用いずに行う.具体的には,部屋型のシステムの形態を前提としたセンサネットワークで,センサの測定頻度から初期解を与え,時系列反応データを用いてセンサノード間に重みを付加することでセンサの隣接関係を推定する手法を提案する.
抄録(英) In recent years, the advance in information processing technology makes sensor devices highly functional. There proposed applications that support human behavior utilizing the collected data from sensors equipped in the real environment. In order to acquire detailed human action prediction, studies on behavior estimation based on sensor data are active. In order to estimate the human behavior prediction, adjacency among sensors could be used. In this paper, we focus on the infrared sensors network, and propose a method that estimate the adjacency among sensors without the position data of sensors. Specifically, our method assume sensor network in ordinary rooms, and estimate the adjacency based on the initial solution obtained by the sensor measurement frequency, and weights between nodes given the response data time sequence.
キーワード(和)
キーワード(英)
資料番号
発行日

研究会情報
研究会 SS
開催期間 2012/10/25(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Software Science (SS)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 重み付き有向グラフを用いたセンサ隣接関係の自動推定手法(行動・データ解析,ソフトウェアサイエンス、理論)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Sensor Network Topology Estimation Using Weighted Directed Graph
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英)
第 1 著者 氏名(和/英) 緑川 達也 / TATSUYA MIDORIKAWA
第 1 著者 所属(和/英) 早稲田大学
Waseda University
第 2 著者 氏名(和/英) 岸 知二 / TOMOJI KISHI
第 2 著者 所属(和/英) 早稲田大学
Waseda University
発表年月日 2012/10/25
資料番号
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 275
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日