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J-GLOBAL ID：201802265140049121   整理番号：18A1681873

15分負荷データにおける水泳プールの検出【JST・京大機械翻訳】

Detecting Swimming Pools in 15-Minute Load Data

著者 (4件)： Burkhart Sebastian ,  Unterweger Andreas ,  Eibl Gunther ,  Engel Dominik
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： TrustCom/BigDataSE  ページ： 1651-1655  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 負荷データ中の機器を検出する能力は,データの分解能に大きく依存する。本論文では,二次または二次粒度負荷データにおける機器の検出に多くの関連研究が存在するが,スマートメータに対する欧州連合により規定された15分粒度の負荷データにおいて,それらのフィルタポンプを通して水泳プールを検出する。著者らは,典型的な測定に基づいてフィルタポンプをモデル化し,現実世界の家庭の集約された信号からフィルタポンプの消費を抽出するためのプロトタイプのアルゴリズムを記述した。著者らは,水泳プールの存在に関する情報が利用可能な843家庭を持つデータセットに関する異なる分類器によるプール検出性能を評価した。著者らは,オフ-シェルクラシファイアを用いて68.5%の精度で94.8%の検出精度を達成した。いくつかのステップにおける時間分解能を8時間に減少させると,再現性に負の影響を与えるが,精度は同じレベルにとどまる。これらの結果は,欧州連合において法的に要求されているスマートメータデータの最小時間分解能においてもプライバシーの懸念をもたらすことを見出した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 欧州連合 ,  時間分解能 ,  フィルタ ,  アルゴリズム ,  分級機 ,  再現性 ,  プロトタイプ ,  *水泳プール ,  モデリング ,  プライバシー ,  分解能
準シソーラス用語： 検出精度 ,  検出能 ,  スマートメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 水泳プール