| 研究課題/領域番号 |
23K11119
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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60080:データベース関連
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
今村 誠 東海大学, 情報通信学部, 教授 (30780291)
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| 研究分担者 |
小山 孟志 東海大学, 体育学部, 講師 (90734830)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | データマイニング / 時系列解析 / 動作解析 / IoT / センサー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，比較的実用化が進んでいる画像，自然言語，音声だけでなく，膨大で多様なセンサーデータに対する機械学習の適用拡大をねらって，教師データが不要で，前処理の手間を削減できる時系列データマイニングを研究対象とする。具体的には，機械学習の入力となる特徴量や構造を自動抽出するために，時系列中で反復出現する安定した定型パターン(時系列モチーフ)を発見する問題を扱う。時系列モチーフの発見は，データマイニングの重要テーマの一つであり，新規性は，人の関節の軌跡，昆虫の電気浸透グラフ，自動化工場での産業機器の電流など多様な多次元時系列に適用可能なパラメータフリーなモチーフ発見方式を確立する点にある。
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