文献
J-GLOBAL ID:202302212619569478   整理番号:23A2301222

機械学習を用いるRFID無線振動衝撃センサーシステム

RFID Wireless Vibration and Shock Sensor System Using Machine Learning
著者 (4件):
資料名:
巻: 123  号: 120(WBS2023 13-27)  ページ: 21-25 (WEB ONLY)  発行年: 2023年07月13日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
この論文では,UHF帯パッシブRFIDセンサータグを使用して,地震によって引き起こされる家具の振動をモニタリングする。微弱な地震による振動を利用して不安定物体を発見することは,地震多発地域における大規模地震の対策です。RFIDセンサータグはバッテリー不要,軽量,安価という特徴があり,家具などへの設置が容易です。微小地震時の家具の振動を分析することで,不安定な家具を見つけることができます。RFIDリーダの処理にエッジ処理を導入し,長い電磁波の放射時間と短い放射時間を切り替えることで,RFIDは長時間の読み取りができます。エッジ処理により,長時間の読み取り中のRFIDリーダの温度上昇と消費エネルギー削減も軽減できます。RFIDセンサーシステムは,茨城県日立市にある茨城大学のE5建物の4階の部屋で,家具の振動を観測しました。観測結果から,地震による家具の振動をRFIDセンサータグが識別することが分かりました。機械学習を導入することで,地震が発生したかどうかを判断することができます。参考のために,市販の加速度センサーシステムとRFIDセンサーシステム両方使って地震の振動を観測しました,部屋の中で不安定な物体を見つける。したがって,提案された振動感知システムは,屋内環境での安全な生活の実現に役立ちます。(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
地震学一般 
引用文献 (7件):
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る