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J-GLOBAL ID：201002201328663714   整理番号：10A0438747

センサデータマイニングのための分散サンプリングストレージの提案-統計量の基本的な挙動解析を中心に-

On Distributed Sampling Storage for Sensor Data Mining-focusing on basic behavior analysis of statistics-

著者 (5件)： 佐藤浩史 (NTT 未来ねっと研) ,  井上武 (NTT 未来ねっと研) ,  山崎敬広 (NTT 未来ねっと研) ,  片山陽平 (NTT 未来ねっと研) ,  高橋紀之 (NTT 未来ねっと研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 109  号： 449(IN2009 144-215)  ページ： 235-240  発行年： 2010年02月25日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： センサ技術ならびに高速なネットワーク技術の発展に伴い,実空間にあふれる人,物,そして環境の多様な状態を,データとして取得することが可能になりつつある。将来のネットワークにおいては,このようなデータが日々刻々と大量に生成・配信され,マイニングを経て有用な情報となり,ネットワーキングや様々なアプリケーションに利用されることが期待される。我々は,センサデータを蓄積し,効率のよい統計処理を行うための分散ストレージを提案する。特長として,高いスケーラビリティと障害耐性を備えること,ネイティブにサンプリング機能を内包していること,そして,統計処理における精度を保証する枠組みを持つこと,が挙げられる。本稿では基本アーキテクチャの提案とその定性的な評価を行い,統計量の基本的な定式化と,挙動のシミュレーションによる解析結果について述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  *データマイニング ,  *計測システム ,  統計解析 ,  記憶方式 ,  分散処理 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  フォールトトレランス ,  精度 ,  システムアーキテクチャ ,  計算機シミュレーション ,  計算機利用 ,  利用
準シソーラス用語： 統計処理 ,  分散ストレージシステム

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計測機器一般  (AD02000X)

引用文献 (14件)：

• GABER, M. M. Mining data streams : a review. Proc. ACM SIGMOD '05, Jun. 2005, 18-26
• TAN, P. N. Knowledge discovery from sensor data. Sensors Magazine. 2006, Mar
• BONNET, P. Towards sensor database systems. Proc. Int. Conf. on Mobile Data Management, Jan., 2001. 2001, 3-14
• BALAZINSKA, M. Data management in the worldwide sensor web. IEEE Pervasive Computing. 2007, 6, 2, 30-40
• 首藤一幸. スケールアウトの技術. 情報処理. 2009, 50, 11, 1080-1085

タイトルに関連する用語 (6件)： サンプリング ,  ストレージ ,  提案 ,  統計量 ,  基本 ,  挙動解析