2021 Fiscal Year Annual Research Report
Building a knowledge base based on a large scale similar network about agricultural practices data
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18K11441
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| Research Institution | University of Shizuoka |
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Principal Investigator |
大久保 誠也 静岡県立大学, 経営情報学部, 准教授 (90422576)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
伏見 卓恭 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (80755702)
池田 哲夫 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60363727)
岩崎 清斗 静岡県工業技術研究所, 機械電子科, 主任研究員 (30615563)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ナレッジベース / 農業環境データ / 時系列データ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、農業・教育などの専門知識と熟練が不可欠な分野における、大規模類似ネットワークを基としたナレッジベースの構築方法の確立と、その有効性の実証評価である。そこで本研究では、1) 類似検索、構造可視化、類型化を実現するシステムの構築と有効性の実証評価、 2) ナレッジベースを精錬し高度化する技術の確立と有効性の実証評価、 3) 農業関連知識抽出のための変化点検出技術の確立と有効性の実証評価、に取り組んでいる。今年度は、特に2)ならびに3)について取り組んだ。
2)については、これまで実施してきた農業環境データ収集システムをふまえて、新しい環境情報収集デバイスについての検討を行った。また、実際にプロトタイプシステムの作成を行った。新しいシステムは、Raspberry Pi4に各種センサと通信機器を繋げたものである。汎用的に使用できるRaspberryPi4を中心とした構成にすることにより、外部からのデータ回収に対応している。また、必要に応じて、リモートからのソフトウェアのバージョンアップを行うことができる。これらにより、トラブル発生時に迅速な対応が可能となることが期待される。一方で、ケーブルやケースの配置の問題や、通信品質の問題、CO2センサのリセット方法等の問題も明らかとなった。
3)については、新しい時系列解析手法の複数提案した。まず、変化点を検出する手法を提案した。提案手法は、各種パラメータを事前に設定することなく、変化点を検出することができる。また、関連するデータを抽出する方法を提案した。提案手法を用いると、対象とするデータと関与しているカテゴリを抽出することができる。また、これらの手法をWebサービスのデータに適用することにより、提案手法の妥当性の評価を行った。今後、農業データに適用することにより、農業時系列データの分析が期待できる。
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