| 研究課題/領域番号 |
19H04129
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
福井 和広 筑波大学, システム情報系, 教授 (40375423)
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| 研究分担者 |
小林 匠 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (30443188)
飯塚 里志 筑波大学, システム情報系, 准教授 (30755153)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 時系列解析 / 変化検知 / 特異スペクトル解析 / 部分空間表現 / 差分部分空間 |
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| 研究成果の概要 |
時系列データの僅かな変化を異常として検知する新たな理論基盤を構築した．提案基盤の基本アイデアは，時系列データの各時刻の状態を特異スペクトル解析(Singular Spectrum Analysis; SSA)を用いて信号部分空間でモデル化し，その信号部分空間の時間的な構造変動を精密に捉えることにある．このために2つの部分空間の差分成分を表す差分部分空間を導入し，過去と現在の信号部分空間から差分部分空間を求めた．提案基盤の妥当性と有効性を生体信号などの時系列公開データを用いた理論解析と評価実験の両面から確認した．
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| 自由記述の分野 |
機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，工場の生産ラインや社会インフラなどの複雑システムには，多種多様なセンサ群が配置されており，システム内部状態を反映した膨大な時系列データを得ることが可能となっている．しかしながら，データ量の増大と供にオペレーターの作業負担が増しており，これを軽減することは社会的なニーズが高い．本研究で取り組んだ時系列からの変化・異常検知は，データから通常と異なる僅かな時間変動を異常として自動検知することを可能とする．これによりオペレータの作業負担を大きく減らすと期待できる．
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