| 研究課題/領域番号 |
19K12057
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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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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
岡留 剛 関西学院大学, 工学部, 教授 (20396120)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019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 | 不連続 / 物理量 / 分布 / 不連続性 / 時空間分布 / センサデータ / 低精度センサー / センサー / 端末位置推定 / ガウス過程潜在変数モデル / センサフュージョン / 物理量分布推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
サンプルされた物理量に基づき，対象とする空間全体にわたる物理量分布の推定には通常ガウス過程回帰が用いられる．一般に，ガウス過程回帰を用いる場合，分布の連続性を仮定するが，照度分布における陰の境界や，温度分布における寒冷前線など，物理量の分布には不連続性が存在する．また，不連続性をもつ分布のガウス過程を用いた推定手法として，入力に対してニューラルネットワークで非線形変換を行なう手法がある．しかし，この手法には学習のための教師データが必要となる．本研究では，比較的多数の低精度センサーと，少数の高精度センサーを仮定し，不連続性をもつ物理量空間分布とその時間変動の高精度な推定を目指す．
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| 研究成果の概要 |
陽があたっているところと，影のところの両者が写っている写真では，影と陽のあたるところの境界の明るさが不連続となっている．同様に，前線は，気圧配置における不連続な部分である．本研究課題では，場所により不連続に変化する物理量（気圧など）を，いくつかの地点で観測して，その観測値から，観測していない場所の物理量を推定する．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
気象データなど，場所によっては観測値が得られないケースは多い．そのような状況において，本研究は，観測可能な場所での観測値に基づき，観測できないが必要な箇所での量を推定することができる．とくに，気圧分布などのように，物理量が場所によっては急激に変化するものに対しても有効に働くため実用性が高い．
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