2020 Fiscal Year Research-status Report
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19K12057
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
岡留 剛 関西学院大学, 理工学部, 教授 (20396120)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | センサデータ / 低精度センサー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，学習用データは用いずに，不連続性をもつ物理量分布とその時間変動の高精度な 推定を目指す.そのため，まず，少数の高精度データと多数の低精度データから，物理量が不連続 となる地点をいかに精度高く推定し，空間分布全体とその時間変動がどのように推定するかに挑戦した.
また，低精度センサーは，誤差が大きいだけでなく，校正すらされて いないもが多く，値に含まれる系統誤差もセンサーごとに異なる.そこで，校正を行なっていな い低精度セサー値に内在する系統誤差をいかに推定するか，ということにもアタックした.
さらに，時間変動する空間分布をより正確に推定するため，センサーで得られる物理量以外にも，地形や緯度経度，あるいは季節や時刻といった環境に付随する情報を利用する.本研究では， 空間分布の推定精度を上げるために付随情報をどのように用いるかも調査した．
とりわけ，ガウス過程潜在変数モデルの適用は，本研究課題への取り組みに対してかなり，マッチしており，領域の不連続性を克服するのに十分な技術であることを認識した．低精度センサーに対する高精度センサーの個数は，10分の1以下ですみ，コスト的にも問題はないことを見出した．とりわけ，重要なのは，不連続境界におけるセンサーの配置である．配置によっては，誤差が大きくなり，どのようにセンサーを配置したらよいのかの知見がえられたのは一つの成果である．以上のように，これまでのところ，当初計画どおりに研究を進めていると考える．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
センサデータの領域不連続性に対処するため，ガウス過程潜在変数モデルを用いるアイデアを得ため，これまで困難であった推定が精度高く行えるようになったと考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は最終年度であり，これまでの成果を論文としてまとめるとともに，より推定精度を高めるための方略を考案する．
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| Causes of Carryover |
小額の消耗品の価格が，当初予定した額よりも安かったため，若干のあまりがでたため，次年度に繰り越すこととした．やはり小額消耗品を購入予定である．
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