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)： SONG Zequn (茨城大) ,  RAHMADYA Budi (Andalas Univ., Padang, IDN) ,  SUN Ran (茨城大) ,  武田茂樹 (茨城大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
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： 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： *RFID ,  *センサ ,  機械学習 ,  家具 ,  振動測定 ,  不安定性 ,  *地震観測 ,  屋内環境 ,  安全管理 ,  エネルギー消費 ,  観測 ,  システム ,  無線伝送 ,  監視 ,  センサシステム ,  振動センサ ,  *地震センサ ,  長期観測 ,  *UHF RFID
準シソーラス用語： *UHF帯RFID ,  *パッシブRFID ,  長期モニタリング

分類 (1件)： 地震学一般  (DC03020A)

引用文献 (7件)：

• J. Lee, I. Khan, S. Choi, and Y.-W. Kwon, “A Smart IoT Device for Detecting and Responding to Earthquakes,” Electronics, vol. 8, no. 12, p. 1546, Dec. 2019, doi: 10.3390/electronics8121546.
• J. Won, J. Park, J.-W. Park, and I.-H. Kim, “BLESeis: Low-Cost IoT Sensor for Smart Earthquake Detection and Notification,” Sensors, vol. 20, no. 10, p. 2963, May 2020, doi: 10.3390/s20102963.
• B. Mathieu, L. Frédéric, B. Laurent, C. Arthur, L. Éric, T. Smail, “Dense and long-term monitoring of earth surface processes with passive RFID a review,” Earth-Science Reviews, vol. 234, no. 104225, NOV 2022, https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2022.104225.
• T.-Y. Hsu and C. P. Nieh, “On-Site Earthquake Early Warning Using Smartphones,” Sensors, vol. 20, no. 10, p. 2928, May 2020, doi: 10.3390/s20102928.
• F. Pereira, R. Correia, P. Pinho, S. I. Lopes, and N. B. Carvalho, “Challenges in Resource-Constrained IoT Devices: Energy and Communication as Critical Success Factors for Future IoT Deployment,” Sensors, vol. 20, no. 22, p. 6420, Nov. 2020, doi: 10.3390/s20226420.

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  RFID ,  無線 ,  衝撃センサー