論文の概要: SenDaL: An Effective and Efficient Calibration Framework of Low-Cost Sensors for Daily Life

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10460v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 07:51:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:01.058034
• Title: SenDaL: An Effective and Efficient Calibration Framework of Low-Cost Sensors for Daily Life
• Title（参考訳）: SenDaL: 日常生活のための低コストセンサの有効かつ効率的な校正フレームワーク
• Authors: Seokho Ahn, Hyungjin Kim, Euijong Lee, Young-Duk Seo,
• Abstract要約: SenDaL(SendaL)は、ニューラルネットワークを用いて低コストセンサーを校正するフレームワークである。 SenDaLは、ディープラーニングモデルに匹敵する精度を達成するための、新しいトレーニングと推論プロセスを導入している。 我々は、SenDaLが既存のディープラーニングモデルよりも精度、レイテンシ、エネルギー効率で優れていることを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.320658791668947
• License:
• Abstract: The collection of accurate and noise-free data is a crucial part of Internet of Things (IoT)-controlled environments. However, the data collected from various sensors in daily life often suffer from inaccuracies. Additionally, IoT-controlled devices with low-cost sensors lack sufficient hardware resources to employ conventional deep-learning models. To overcome this limitation, we propose sensors for daily life (SenDaL), the first framework that utilizes neural networks for calibrating low cost sensors. SenDaL introduces novel training and inference processes that enable it to achieve accuracy comparable to deep learning models while simultaneously preserving latency and energy consumption similar to linear models. SenDaL is first trained in a bottom-up manner, making decisions based on calibration results from both linear and deep learning models. Once both models are trained, SenDaL makes independent decisions through a top-down inference process, ensuring accuracy and inference speed. Furthermore, SenDaL can select the optimal deep learning model according to the resources of the IoT devices because it is compatible with various deep learning models, such as long short-term memory-based and Transformer-based models. We have verified that SenDaL outperforms existing deep learning models in terms of accuracy, latency, and energy efficiency through experiments conducted in different IoT environments and real-life scenarios.
• Abstract（参考訳）: 正確でノイズのないデータの収集は、IoT(Internet of Things)制御環境において重要な部分である。 しかし、日常生活で様々なセンサーから収集されたデータは、しばしば不正確さに悩まされる。 さらに、低コストのセンサーを備えたIoT制御デバイスは、従来のディープラーニングモデルを使用するのに十分なハードウェアリソースを欠いている。 この制限を克服するために,ニューラルネットワークによる低コストセンサの校正を行う最初のフレームワークである,日常生活用センサ(SenDaL)を提案する。 SenDaLは、線形モデルと同様のレイテンシとエネルギー消費を同時に保存しながら、ディープラーニングモデルに匹敵する精度を達成することができる、新しいトレーニングと推論プロセスを導入している。 SenDaLはまずボトムアップ方式でトレーニングされ、線形学習モデルと深層学習モデルの両方のキャリブレーション結果に基づいて決定を行う。 両方のモデルがトレーニングされると、SenDaLはトップダウン推論プロセスを通じて独立した決定を行い、精度と推論速度を保証する。 さらに、SenDaLは、長い短期メモリベースやTransformerベースのモデルなど、さまざまなディープラーニングモデルと互換性があるため、IoTデバイスのリソースに応じて最適なディープラーニングモデルを選択することができる。 SenDaLは、さまざまなIoT環境や実生活シナリオで実施された実験を通じて、精度、レイテンシ、エネルギー効率の点で、既存のディープラーニングモデルよりも優れています。

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