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[1L3-OS-17-02] 深層Hashingによる効率的な類似波形探索
キーワード：深層ハッシング、類似波形探索、地震検出
地震学において相関係数を元に類似波形を抽出する技術は，地震，低周波地震の検出で重要な役割を果たしているが，その計算コストの大きさが大規模なデータセットへの適用の障壁となっている．本研究では，１つの波形を64bitのバイナリコードに変換するハッシュ関数を深層学習を用いて作成し，室内水圧実験で得られた16チャネルのAcoustic Emission記録に対して類似波形探索を実施した．10 MHz samplingで収録された30分の連続データに対して，古典的手法でカタログ化されたイベントをテンプレートとした新規イベント検出を実施し，2.5倍のイベントを検出することに成功した．また，通常は計算量が膨大となる，テンプレート波形なしに自己相関が高い窓を探索する処理を，得られたハッシュ値間の距離の総当り計算によって実施したところ，120スレッド並列化の下で，15.5時間で上記の連続波形記録全てを処理できた．本手法は，先行研究で提案されていたランダム置換に基づくhashingを用いた方法よりメモリ使用量が小さく，類似波形探索を大規模に実行するうえで効果的である．
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