波形の類似性を考慮した大規模月地震データのSOM による可視化システム

• Material Type: 文書・図像類
• Title: 波形の類似性を考慮した大規模月地震データのSOM による可視化システム
• Author/Editor: 後藤, 康路; 山田, 竜平; 山本, 幸生; 横山, 昌平; 石川, 博; Goto, Yasumichi; Yamada, Ryuhei; Yamamoto, Yukio; Yokoyama, Shohei; Ishikawa, Hiroshi
• Author Heading: 後藤, 康路; 山田, 竜平; 山本, 幸生; 横山, 昌平; 石川, 博; Goto, Yasumichi; Yamada, Ryuhei; Yamamoto, Yukio; Yokoyama, Shohei; Ishikawa, Hiroshi
• Publication, Distribution, etc.: 宇宙航空研究開発機構(JAXA)
• Publication Date: 2014-03-31
• Publication Date (W3CDTF): 2014-03-31
• Alternative Title: A system for visualizing large-scale moonquake data considering waveform similarity using SOM
• Periodical title: 宇宙航空研究開発機構研究開発報告: 宇宙科学情報解析論文誌: 第3号 = JAXA Research and Development Report: Journal of Space Science Informatics Japan: Volume 3
• No. or year of volume/issue: JAXA-RR-13-010
• Volume: JAXA-RR-13-010
• Pages: 137-146
• ISSN (Periodical Title): ISSN : 1349-1113
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: Moonquake; Visualization; Self-Organizing Map
• Target Audience: 一般
• Note (General): 1969 年から1977 年の7 年半の間，NASA のアポロミッションにおいて，月面に設置された地震計を用いた連続観測により，膨大な量の月地震データが取得された．これまでの月地震データの解析より，深発月震は，月深部の約700-1200km で発生しており，同一の震源から周期的に発生する事が明らかにされている．同一震源から発生する深発月震間において，それらの波形は高い類似性が見られる．この波形の類似性は，震源の分類や，月地震の発生原因の究明において重要な情報となる．そのため，現在に至るまで，人手による月地震の分類が行われている．しかし，膨大な量の月地震データを人手によって分類することは困難である．そこで，本研究では，月地震データの分類研究を促進するため，波形の類似性を考慮して月地震データを可視化するためのシステムを実装する．本システムでは，月地震データを2 次元空間上へマッピングするため，Self-Organizing Map (SOM) を用いる．膨大な量の月地震データを効率的に処理するため，本システムの処理のバックエンドにHadoop を用いる．SOM に用いる特徴量を事前に選択するため，月地震データの人手による分類結果に基づいて，Support Vector Machine(SVM) により，月地震を適切に分類可能な特徴量を複数検証する．SVM の分類結果から選択された特徴量を用いてSOM を適用し，その結果について考察する．; Large-scale data of moonquake were obtained from seismometers located on the Moon by the NASA Apollo missions from 1969 to 1977. According to previous analysis of the lunar seismic data, previous studies found that deep moonquakes occur periodically from identical sources at a depth of about 700 to 1200km. The deep moonquakes occurred from identical sources have high similarities among each waveform. This similarity is important to classify the sources and investigate the generation mechanism of moonquakes. From the reason, classification of moonquakes has been processed. We, therefore, develop the web system for visualizing moonquakes considering waveform similarity to progress study of moonquake classification. Our system maps moonquakes data to two-dimensional output space using Self-Organizing Map (SOM). We embed Hadoop in the back-end system to apply SOM to enormous moonquakes data. In this paper, to select a feature for SOM, we evaluate several features based on classified data. Using selected feature, we perform SOM to moonquake data and discuss its result.; 形態: カラー図版あり; Physical characteristics: Original contains color illustrations; 資料番号: AA0062302015; レポート番号: JAXA-RR-13-010
• Source: https://jaxa.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1965&item_no=1&attribute_id=31&file_no=1
• Access Restrictions: 限定公開
• Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• Original Data Provider (Database): 宇宙航空研究開発機構 : 宇宙航空研究開発機構リポジトリ