論文の概要: Sensor Sampling Trade-Offs for Air Quality Monitoring With Low-Cost Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09072v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 11:05:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 16:54:05.972068
• Title: Sensor Sampling Trade-Offs for Air Quality Monitoring With Low-Cost Sensors
• Title（参考訳）: 低コストセンサによる空気品質モニタリングのためのセンササンプリングトレードオフ
• Authors: Pau Ferrer-Cid, Julio Garcia-Calvete, Aina Main-Nadal, Zhe Ye, Jose M. Barcelo-Ordinas and Jorge Garcia-Vidal
• Abstract要約: 本研究では, 対流圏オゾン, 二酸化窒素, 一酸化窒素の低コストセンサの校正におけるデータサンプリング戦略の影響について述べる。 具体的には,センササブシステムのデューティサイクルを最小化するサンプリング戦略によって,データ品質を維持しながら消費電力を削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1957338076370071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The calibration of low-cost sensors using machine learning techniques is a methodology widely used nowadays. Although many challenges remain to be solved in the deployment of low-cost sensors for air quality monitoring, low-cost sensors have been shown to be useful in conjunction with high-precision instrumentation. Thus, most research is focused on the application of different calibration techniques using machine learning. Nevertheless, the successful application of these models depends on the quality of the data obtained by the sensors, and very little attention has been paid to the whole data gathering process, from sensor sampling and data pre-processing, to the calibration of the sensor itself. In this article, we show the main sensor sampling parameters, with their corresponding impact on the quality of the resulting machine learning-based sensor calibration and their impact on energy consumption, thus showing the existing trade-offs. Finally, the results on an experimental node show the impact of the data sampling strategy in the calibration of tropospheric ozone, nitrogen dioxide and nitrogen monoxide low-cost sensors. Specifically, we show how a sampling strategy that minimizes the duty cycle of the sensing subsystem can reduce power consumption while maintaining data quality.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術を用いた低コストセンサの校正は,近年広く用いられている手法である。 空気質監視のための低コストセンサーの導入では、多くの課題が解決され続けているが、低コストセンサーは高精度計器と組み合わせて有用であることが示されている。 したがって、多くの研究は機械学習を用いた様々なキャリブレーション手法の適用に焦点を当てている。 それでも、これらのモデルの成功は、センサーが取得したデータの品質に依存しており、センサーサンプリングやデータ前処理からセンサー自体の校正に至るまで、データ収集プロセス全体にはほとんど注意が払われていない。 本稿では,機械学習によるセンサキャリブレーション結果の品質と,そのエネルギー消費への影響を主センササンプリングパラメータとして示し,既存のトレードオフを示す。 最後に,実験ノードを用いた結果から,対流圏オゾン,二酸化窒素,一酸化窒素センサのキャリブレーションにおけるデータサンプリング戦略の影響を明らかにした。 具体的には,センシングサブシステムのデューティサイクルを最小化するサンプリング戦略が,データ品質を維持しながら消費電力を削減できることを示す。

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