IoT援用した経営システムにおけるリアルタイムシミュレーションに関する研究

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令和４年度は、主に以下の事項について研究を行った。RFIDデータのクレンジングについて研究対象の医療機関においては、医療スタッフ・患者・医療器械などの所在位置を常時特定するためのRFIDシステムを介してデータの収集を行っている。今までも収集した測位データを前処理していたが、今年度はデータの特徴とパータンをさらに分析し、もっと精度の良い入力データを得られるために、クレンジング手法を検討し開発した。RFIDの特性により、取得したデータはさまざまな原因で発生するノイズ（エラーや不要なデータ）が含まれる可能性がある。今回取扱うデータで発見したノイズは主に3種類に分けられる。それぞれ、①「行ったり来たり型」誤受信ノイズ、②「同一位置重複記録型」ノイズ、③「階飛び型」誤受信ノイズと定義する。シミュレーションの時間イベントを表すデータの場合は、イベント発生の最初と最後の時刻のデータのみが使用するため、途中の時刻のデータを削除し、誤受信したデータを修正する必要がある。そこで、３種類のノイズを除去するためのデータクレンジングのアプローチを提案し、Excel VBA言語でバッチ処理を行うためのプログラムを開発した。さらに、4つの代表的なRFIDタグの追跡データに対して、クレンジングを実施し、提案の手法による効果を検証した。RFIDタグによってクレンジングの効果が異なるが、評価指標の実験結果からは、提案したクレンジングアプローチとアルゴリズムは、ノイズデータ除去に対する効果を有することを確認した。