研究課題
平成２７年度は，平成２６年度に構築した集中型のセンサデータ自己修復手法をベースに，自己修復手法の分散処理化を行った．各センサノード毎に近隣ノードの情報を集め，個別にエラー検知，分類，除去が行えるよう手法を拡張した．具体的には，k-means++法とDynamic Time Wrapping法を組み合わせて，近隣ノード間でのデータ比較に基づくエラー検知，分類，除去を行う．また，kの値を調整することによる精度とオーバヘッドのトレードオフ関係の分析を行った．加えて，Intel Labデータセット等のオープンなセンサデータセットや，オランダGroningen大学のスマートビルディングから得られたデータセット，スペインサンタンデール市のスマートシティプラットフォームから得られたデータセットを用いて性能評価の予備実験を実施し，提案手法の有効性を評価した．
2: おおむね順調に進展している
当初の予定通り，平成27年度までに達成すべき分散型のセンサデータ自己修復手法の構築が完了し，所定の目標を達成することができた．従って研究は計画通りに順調に進展しているといえる．
平成27年度の進捗が予定通り進んだため，平成２８年度では当初の計画通り，実証実験を行い，提案手法の有効性を評価する．
論文誌の採択が予定より遅れ，論文誌の掲載額が平成28年度に持ち越しとなった．
平成27年度に予定していた論文誌の掲載料を，平成２８年度に処理することとする．
すべて 2016 2015 その他
すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 1件、 査読あり 3件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件)
International Journal of Sensor Networks (IJSNet)
巻: Vol.20 No.4 ページ: 1-13
情報処理学会論文誌
巻: Vol.56, No.5 ページ: 1363-1376
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
巻: Vol.45, No.4 ページ: 675-687
10.1109/TSMC.2014.2360506
