多種多様な時系列を統合し、分析やアプリケーションを短期間で実現する時系列データ加工方式の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS20006

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: 2020/03/16

タイトル(英語): A Data Transformation Technology Integrating Various Types of Time-series Data and Rapidly Conducting Data Analysis and Application

著者名: 澤田 一真(日立製作所),平兮 亮(日立製作所),武田 直之(日立製作所),稲葉 大祐(日立製作所)

著者名(英語): Kazuma Sawada(Hitachi, Ltd.),Ryo Hirana(Hitachi, Ltd.),Naoyuki Takeda(Hitachi, Ltd.),Daisuke Inaba(Hitachi, Ltd.)

キーワード: 時系列データ|センサデータ|データ加工|データ前処理|データ分析|リサンプリング|Time-series Data|Sensor Data|Data Transformation|Data Pre-processing|Data Analytics|Re-sampling

要約(日本語): 産業分野においてもデジタル変革の動きが活発であるが、その中で現場センサの時系列データのアプリケーションへの適用が進展している。アプリケーションは、複数の時系列データを統合的に扱うことが想定されるが、不揃いな時刻や欠測値の存在等がデータ利活用における課題となっている。本稿では、アプリケーションが求める時系列データの仕様情報を指定し、時系列とデータの値を自動的に決定するデータ加工方式を提案する。

要約(英語): In recent years, the application of sensor data is important to accelerate digital transformation in industrial field. However, it is difficult to use sensor data without appropriate pre-processing such as time-series data re-sampling and missing discrimination. In this paper, we propose the data transformation method that time-series and its data are automatically determined.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 930 Kバイト