| 研究課題/領域番号 |
17K05668
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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 |
超高層物理学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 (2018-2019)
名古屋大学 (2017) |
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研究代表者 |
松田 昇也 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 宇宙科学研究所, 特任助教 (20772213)
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| 研究分担者 |
長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 講師 (10736862)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | あらせ衛星 / 機械学習 / プラズマ波動 / UHR周波数 / 科学衛星 / 宇宙プラズマ波動 / ERG衛星 |
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| 研究成果の概要 |
2016年に我が国が打ち上げたジオスペース探査衛星「あらせ」に搭載された，プラズマ波動観測器PWEのプラズマ波動観測データを用いて，特に「ホイッスラーモードコーラス波動」と「混成共鳴放射」と呼ばれる現象の自動抽出を目指した．プラズマ波動観測データには，目的とする現象以外に，人工雑音や種々の自然現象が同時に受信されることがしばしばあり，これらのプラズマ波動現象の同定・抽出には，専門家による周波数スペクトルの目視確認に頼ることが一般的であった．しかしながら，大量の観測データを目視で確認するための負担は計り知れず，これを打開するためにCNNを用いた機械学習のアプローチで解決を狙った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
科学衛星によって絶えず観測されるデータは，近年では特に膨大な量となり，科学解析を行うために要するイベントセレクションには，膨大な労力を必要とされてきた．科学者の本来の責務である科学解析をより円滑に進めるために，従来まで多くの人手を要してきた現象抽出・分類を，近年着目されている機械学習技術を用いて解決し，円滑なサイエンスアウトプットを実現する一端を担った．
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