IoT家電の故障検知を目的とした外れ値検知モデルの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18013

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: 2018/03/23

タイトル(英語): Outlier Detection Model on the Failure Detection for IoT Home Appliance

著者名: 菊地 啓太(パナソニック),松永 充弘(パナソニック),鹿島 久嗣(京都大学)

著者名(英語): Keita Kikuchi(Panasonic Corporation),Mitsuhiro Matsunaga(Panasonic Corporation),Hisashi Kashima(Kyoto University Department of Intelligence Science and Technology)

キーワード: 外れ値検知|異常検知|ＩｏＴ家電|時系列データ|outlier detection|anomaly detection|IoT home appliance|time-series data

要約(日本語): 外れ値検知は人間の逸脱行動やスパムメールなど通常と異なるふるまいの検知に活用されている。本稿では外れ値検知をIoT家電ログに適用することで、家電の故障検知実現を目的とする。外れ値検知適用において、IoT家電ログの不等間隔な時系列データから家電動作特性に基づいた特徴量を生成し、分布の多峰性に対応可能な外れ値検知アルゴリズムとしてLOFとIsolation Forestを選定したところ、従来の故障検知技術と比較して高い故障検知精度を実現した。

要約(英語): We establish an Outlier Detection Model learned on IoT home appliance logs. To achieve high-detective accuracy, we generate features in consideration of characteristics of home appliances and select suitable algorithms for multi-modal distribution, for example LOF and Isolation Forest. The detective accuracy of our Outlier Detection Model is higher than that of existing failure detection program.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 975 Kバイト