データ分布に着目した高頻度収集センサデータのクラスタリングによる分析高速化手法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS17044

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2017/08/02

タイトル(英語): Accelerating analysis of frequently gathered sensor measurements with data distribution oriented clustering

著者名: 宮田 康志(（株）日立製作所),桐原 健太(（株）日立製作所),石井 陽介(（株）日立製作所)

著者名(英語): Yasushi Miyata(Hitachi, ltd.),Kenta Kirihara(Hitachi, ltd.),Yohsuke Ishii(Hitachi, ltd.)

キーワード: センサデータ|ＩｏＴ機器|分析|クラスタリング|データ分布|電力系統|Sensor Data|IoT Device|Analysis|Clustering|Data Distribution|Power Grid

要約(日本語): 社会インフラを構成するIoT機器のセンサデータをIoT機器の制御に活用することが期待されている。IoT機器は常時動作のため、大量かつ高頻度のセンサデータを、機器状態が変化する前に分析することが課題となる。本提案ではセンサデータ分布と密度から処理を絞り込む。電力系統状態のクラスタリングでは、毎分0.6GB増のデータを1秒以下で分類できた。これにより、分析をIoT機器の安定制御に活用する見込みを得た。

要約(英語): Sensor data from IoT devices will be used to control IoT devices. The challenge, however, is to quickly analyze these high-velocity/high-volume data before the device state changing. We propose to narrow the processing range with data distribution. Through evaluation, sub-second clustering was verified for power grid data with a reporting rate of 0.6GB/min. As conclusion, we verified the method has a prospect for IoT application.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 719 Kバイト