|
本年度では，複数の属性を持つ多次元ストリーミング時系列データにおけるモチーフモニタリング問題に取り組んだ．これは元の研究計画から発展した内容である．近年では同時に複数のセンサが起動しており，一つのデータが，複数の属性の時系列データにより構成されているものも多い．例えば，スマートウォッチを装着している場合，加速度や脈拍等，2つ以上のセンサが同時にデータを収集している．また，データセンサーでは，各クラスタマシンの計算リソースをモニタリングしており，CPU利用率やメモリ使用量などが時系列データとして収集されている．これらの多次元ストリーム時系列データにおける頻出パターン（モチーフ）をモニタリングすることにより，異常検出や知識発見が容易に可能となる．本研究の成果はDPSWS2019で発表し，優秀論文賞を受賞した．また，情報処理学会論文誌に推薦され，現在最終審査中である．
|
