2016 Fiscal Year Research-status Report
事象系列データからの因果性マイニングと地震および損傷間の因果発見への応用
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15K16052
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
福井 健一 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (80418772)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | データマイニング / 系列データ / クラスタリング / 発生相関 / 燃料電池 / 地震 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，各種センサから計測・観測される多次元の事象系列データから，事象間の発生相関を抽出する新規データマイニングアルゴリズムの創出を目標としている．昨年度は，申請者が以前考案した共起クラスタマイニング（Co-occurring Cluster Mining: CCM）を事象間の発生時間間隔や発生順序を推定するよう拡張を行った．その際，時間間隔の確率密度分布をベイス推定により求めることで不確実性に対処し，頑健に推定が行えるようにした．新たに考案したクラスタ系列マイニング（Cluster Sequence Mining: CSM）は，クラスタ間の時間的近接性とクラスタ内の空間的近接性の両者を加味して，クラスタのペア（クラスタ系列）とその発生時間間隔が従う確率密度分布を効率良く推定するアルゴリズムである．実験ではまず，人工データを用いて提案法の特性を評価すると共に，従来法CCMとの比較を行った．その結果，提案法はノイズが多い環境下でも頑健に事象間の発生相関を推定できることを確認した．次に，地震の発生相関分析および燃料電池の損傷相関分析への適用を行った．地震応用では，2011年東北地方太平洋沖地震以降の日本周辺の震源リストデータにCSMを適用し，海溝型地震において影響を与えやすい地域および影響を受けやすい地域を特定することができ，アスペリティの相互作用との関連性を示唆する結果が得られた．燃料電池の応用では，CCMによる結果との整合性を保ちつつ新たに部材間の損傷相関の方向性を特定することができ，得られた損傷パターンについて破壊現象としての妥当性を議論した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
1. 昨年度考案した提案法CSMの評価実験ならびに地震データへの適用，燃料電池データへの適用を行い，一連の研究成果をまとめてジャーナル論文に投稿した．
2. 現状のCSMの問題点のひとつは，事象間の時間間隔が従う確率密度分布の推定精度が必ずしも高くはない点が挙げられる．これはクラスタ系列候補の評価において，事象間の対応関係の算出が1対1対応に限定されており，得られる対応候補が少ないため真の確率密度分布よりも裾野の長い分布を推定する傾向がある．そこで，対応関係の算出を1対多や多対1に拡張し候補を増やすことで真の分布に近づける方法を検討した．
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度は，前期に改良版CSMアルゴリズムを完成させて評価実験を行う．事象間の対応付けは，コスト最小化問題として定式化して動的計画法で1対多，多対1を許容する対応関係をパラメータフリーに求める方法を考えている．そして後期はその成果を国内学会および国際会議にて成果発表を行う．さらに余裕があれば，地震・燃料電池データ以外への適用を検討する．
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| Causes of Carryover |
予定外の教務が入り計画していた論文投稿が遅れたため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
投稿中の論文が採録されれば論文掲載料，ならびに国内外での成果発表のための旅費・参加費に使用する予定．
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