| 研究課題/領域番号 |
20K01986
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| 研究機関 | 福岡工業大学 |
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研究代表者 |
高橋 啓 福岡工業大学, 情報工学部, 准教授 (70595280)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 異常検知 / Kalman Fliter / DDM |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，商品陳列棚による実験を行う予定であった．しかし，コロナ禍で被験者を募った上での実験室実験がマスク装着の上で実験を行った場合，アイカメラが曇ることがわかり，行えなかった．そのため，DDMを活用した即時プロモーションについては少数の関係者による予備実験のみに止めざるおえなかった．代替として関連がありコロナ禍でもデータが既に存在する異常検知について研究を進めた．特にWeb上の時系列異常検知について研究を進め，査読付き論文を執筆し，掲載された．時系列異常検知についても近年多くのDeep Learning による検知手法が提案されているが，本研究では Kalman Filter と尤度比を応用し，時系列特有の情報を取り入れるモデルを提案した．この提案モデルは多くのDeep Learning 等のモデルより適合度指標が平均的に上回っており，パラメータ数の多い Deep Learning 系統の手法は過適合していることが示唆された．また，ここでの判別指標をさらに改善した手法についても開発し，学会発表を行っている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
概要に示した通り，コロナ禍で被験者を募った上での実験が行えなかったため．
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| 今後の研究の推進方策 |
コロナ禍が収まった場合には実験を行う．収まらない場合には異常検知についての研究を推進する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍で実験が行えず，謝金支払いが発生しなかったため．
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