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J-GLOBAL ID：202002233829753845   整理番号：20A2472692

スマートシティ大気汚染モニタリングと予測:Skopjeの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Smart City Air Pollution Monitoring and Prediction: A Case Study of Skopje

著者 (4件)： Kalajdjieski Jovan (Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University, Skopje, Macedonia) ,  Korunoski Mladen (Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University, Skopje, Macedonia) ,  Stojkoska Biljana Risteska (Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University, Skopje, Macedonia) ,  Trivodaliev Kire (Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University, Skopje, Macedonia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1316  ページ： 15-27  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマート都市の重要な側面の一つは,大気汚染に関する一般住民と同様に,主要な利害関係者の認識の強化である。十代は,通常,局所環境と微気候との強い相関を持つ,それらの即時の周辺における汚染を意識しないままである。本論文は,大気汚染のリアルタイムモニタリングと予測のためのモノのインターネットベースのシステムを提示する。最初に,モノのインターネットベースの全体論的フレームワークのための一般的層状管理モデルを,その積分レベルおよびそれらの主要タスクを,最先端の解法において観察されるように定義することによって与えた。データの値は,適切なデータ処理サブシステムを開発することによって増加する。深層学習技術を用いて,将来の汚染レベルおよび警報閾値に達する時間に対する予測を提供する。サブシステムを構築し,Skopje市のデータで試験した。実験に用いたデータ分解能は低いが,結果は非常に有望である。大気汚染をセンシングするためのモノのインターネットインフラストラクチャとこのモジュールの統合は,採用した技術の固有の性質により,全体性能を著しく改善するであろう。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *大気汚染 ,  警報 ,  分解能 ,  都市 ,  微気候 ,  データ処理 ,  インフラストラクチャー ,  *事例研究 ,  *汚染監視
準シソーラス用語： 利害関係者 ,  リアルタイムモニタリング ,  モノのインターネット ,  深層学習 ,  管理モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： モノのインターネット ,  スマートシティ ,  大気汚染モニタリング ,  大気汚染予測

分類 (1件)： 大気質調査測定一般  (SB03040I)

タイトルに関連する用語 (5件)： スマートシティ ,  大気汚染 ,  モニタリング ,  予測 ,  研究