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J-GLOBAL ID：201902272703597794   整理番号：19A0217524

無認可借りを検出し電力消費を最小化するための知的図書館ゲートの開発

Developing an intelligent library gate to detect unauthorized borrowing and to minimize electrical power consumption

著者 (3件)： Kajiwara Yusuke (Faculty of Production Systems Engineering and Sciences, Komatsu University) ,  Kimura Haruhiko (Faculty of Production Systems Engineering and Sciences, Komatsu University) ,  Shimauchi Toshihiko (Department of Regional Design and Development, Komatsu College)
資料名： 科学・技術研究  (Studies in Science and Technology)
巻： 7  号： 2  ページ： 145-148(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： F1019A  ISSN： 2186-4942  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,多くの図書館がその利便性のためにUHF帯RFIDタグシステムを導入した。しかし,UHF帯RFID読取装置は広いカバレッジ範囲を持ち,これは不必要なタグを非意図的に読むことにより管理効率を低減することがある。本論文では,機械学習アルゴリズムを用いて知的図書館ゲートを提案する。知的ゲートは,RFIDタグと読取装置の間の相対的角度と距離を考慮して,機械学習アルゴリズムを用いて読取装置から放出される電波の強度を制御する。これにより読取装置は検出精度を維持し,電力消費を最小にすることができる。ゲートの有効性を検証するために,SVMを用いてRSSIを予測した。予測の結果はRMSEが7.67,R二乗が0.77であることを示した。電波が最大強度で放出される場合と比較して,電力消費は59%に低減される。結果は,実験で予測した最小必要電波強度を選択することにより,検出精度を維持し,電力消費を最小化する知的ゲートを開発できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 回帰モデル ,  *電界強度計 ,  SHF【周波数】 ,  *RFID ,  *人工知能 ,  *門 ,  サポートベクトルマシン ,  *図書館 ,  読取装置 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  電力消費 ,  電界強度 ,  実験
準シソーラス用語： *RSSI ,  *超高周波RFID ,  *知的ゲート ,  SVM ,  機械学習アルゴリズム ,  材料実験

著者キーワード (5件)： RSSI ,  回帰モデル ,  超高周波RFID ,  インテリジェントゲート ,  SVM

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図書館機械化  (AC09020N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電力消費 ,  最小化 ,  図書館 ,  ゲート ,  開発