慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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KAKEN_17K01339seika  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル 環境計測用IoT機器と時系列データ予測の研究  
カナ カンキョウ ケイソクヨウ IoT キキ ト ジケイレツ データ ヨソク ノ ケンキュウ  
ローマ字 Kankyō keisokuyō IoT kiki to jikeiretsu dēta yosoku no kenkyū  
別タイトル
名前 Research on IoT devices for environmental measurement and time series data forecasting  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 松本, 佳宣  
カナ マツモト, ヨシノリ  
ローマ字 Matsumoto, Yoshinori  
所属 慶應義塾大学・理工学部 (矢上) ・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 60252318
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2021  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2020  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
環境情報をセンサ・IoT技術により測定・収集して、クラウドサーバー上で時系列データ予測と警告を行うシステムの研究・開発を行った。初年度は、主にハードウェアの開発と実証実験と可視化を行った。2年目はそれらのデータ解析や、機械学習アルゴリズムにより予測・警告するシステムの構築を行った。3年目は、時系列データである環境計測データの中で、時系列データからの予測を目的としてLongShort Term Memory(LSTM)を用いて機械学習を行った。社会実装としては、太陽電池駆動のIoT式PM2.5・NO2・温湿度測定器を開発して、東アフリカ・ウガンダに設置を行い気象予測に取り組み精度の向上を行った。
We researched and developed a system that measures and collects environmental information using sensors and IoT technology, and provides time-series data prediction and warning on a cloud server. In the first year, we mainly developed hardware and conducted demonstration experiments and visualization. In the third year, we conducted machine learning using Long Short Term Memory (LSTM) for prediction from time-series environmental measurement data. In the second year, we conducted machine learning using Long Short Term Memory (LSTM) for forecasting from time-series environmental measurement data. As for social implementation, we developed solar-powered IoT PM2.5, NO2, temperature and humidity meters and installed them in Uganda, East Africa, to improve the accuracy of weather forecasting.
 
目次

 
キーワード
センサ  

IoT  

機械学習  

可視化  

クラウド  

時系列データ  

環境計測  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2017~2020
課題番号 : 17K01339
研究分野 : センサ、IoT
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
May 17, 2022 13:20:29  
作成日
May 17, 2022 13:20:29  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
May 17, 2022    インデックス を変更
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2020年度 / 日本学術振興会
 
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