| 研究課題/領域番号 |
17K01339
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
自然災害科学・防災学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
松本 佳宣 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60252318)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| 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 / 予測 / 警告 / 社会実装 / 時系列 / Internet of things / 自然災害予測 |
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| 研究成果の概要 |
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。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究期間を通じて申請書記載の３つの技術課題を達成することで「途上国向けIoT環境モニタリングポスト」を実現して途上国が導入・長期運用可能な装置を実現する事ができた。高耐久自立電源が実現できた事から、電源がない地方や山林・荒野における環境モニタリングが増加させるすることができ大気環境の定量化が可能となる。このデータと機械学習予測を組み合わせることで大気環境の把握が可能となり適切な環境改善対策の立案や防災に生かすことが可能となる。さらに、IoT技術によりクラウドを介在させ可視化しつつ長時間の環境データを蓄積して環境研究に役立てる事や市民が環境情報にアクセスすることで健康被害を防ぐことが可能となる。
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