Development of Reduction Method of Management Cost in Mud-slide Detection Sensor Network

泥石流检测传感器网络管理成本降低方法的研制

• 批准号: 22700111
• 负责人: HARADA Fumiko
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Ritsumeikan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010-04-01 至 2014-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22700111/
• 关键词: 自然現象観測・予測; リモートセンシング; コスト縮減; 情報基礎; 情報システム; センサネットワーク; データマイニング; 運用コスト削減; コスト削減

Against mud-slide disasters of slope caused by rainfall, the sensor network system that measures the pore-water pressure and rainfall at each position of the slope has been studied. However, the system has a problem that the management cost is high. The cost is brought by (a) maintaining sensor nodes to exchanging battery and to repair, and (b) analyzing sensor data to manually determine the numeric parameters to predict mud-slides. To reduce these costs, we develop the following methods: (1) optimization method of the sampling rate by trading-off between sensor data quality and battery lifetime, (2) categorization method of sensor nodes based on similarity of sensor data to reduce maintenance times and target sensor nodes for analysis, and (3) mud-slide prediction method with automatic calculation of prediction parameters. We also conducted the experiment to verify the effectiveness of the developed methods with actual data.

针对由降雨造成的泥浆滑坡灾难，该系统已经研究了倾斜度的传感器网络系统，该系统测量了坡度的孔隙水压力和降雨量。但是，该系统存在管理成本很高的问题。成本是由（a）维持传感器节点来交换电池和维修的，（b）分析传感器数据以手动确定数字参数以预测泥浆滑移。为了降低这些成本，我们开发了以下方法：（1）通过传感器数据质量和电池寿命之间的交易来进行采样率的优化方法，（2）基于传感器数据相似性的传感器节点分类方法，以减少维护时间和目标传感器节点进行分析，以及（3）具有预测参数的自动预测方法。我们还进行了实验，以通过实际数据验证开发方法的有效性。

项目成果

Maintenance Cost of Mud Slide Prediction System with Categorization of Sensor Data in Sensor Network

传感器网络中传感器数据分类的泥石流预测系统的维护成本

• 发表时间: 2010
• 作者: Kazuya Kato;Yusuke Yokota;Fumiko Harada;Hiromitsu Shimakawa
• 通讯作者: Hiromitsu Shimakawa

疲労検知に有効な加速度センサの組み合わせ評価

对疲劳检测有效的加速度传感器组合的评估

• 发表时间: 2011
• 作者: 加藤和弥;原田史子;島川博光
• 通讯作者: 島川博光