受動型IoTデバイス網を用いたヒト・モノの状況認識技術の創出

IoTや無線通信、AI・ビッグデータを活用した「超スマート社会」の実現を目指した様々な研究開発が進められている。IoTを活用した超スマート社会の実現には、バッテリレスでメンテナンスフリーなIoTデバイス（以下、「受動型IoTデバイス」と呼ぶ）の普及が重要である。一般にIoTデバイスでは、センシング、プロセス、通信の3つの処理に電力を消費するが、通信に要する電力が非常に高く（センシングは数十μWオーダ、無線通信は数mW〜数百mWオーダの電力を消費する）、IoTデバイスのインターネット接続のキーとなる技術は超低消費電力の通信方式の普及である。

近年、数Mbpsで数十メートルの距離で送受信可能なWi-Fiベースのバックスキャッター通信技術（十μW程度の消費電力）や数メートルの距離からデータの送受信が可能なRFID通信技術が開発されつつある。また、環境発電で得られた電力のみを用いたセンシング素子や、人の行動把握のための低消費電力センシング技術も考案されてきている。しかし、バックスキャッター通信やRFID通信をベースにした既存センシング技術の多くが、対象地点における人の存在や移動の有無など比較的単純な状況認識技術の開発に留まっている。本研究では、受動型IoTデバイス網でのアプリケーション層と物理層のクロスレイヤーの知識を活用したり、複数の受動型IoTデバイスを用いた機械学習機構を構築したりすることにより、人やモノの高度な状況認識技術を創出することを目指す。

バックスキャッタータグで得られた情報を既存のIEEE 802.11互換フレームとして送受信可能なソフトウェア無線機SD-WiFiを開発した。SD-WiFiでは、既存のWi-Fiなどの搬送波（周波数f）に対して、バックスキャッターデバイス上で搬送波を周波数⊿fで反射・吸収させ、f±⊿f [Hz]に変調をかけることで0/1のビット列を送る通信方式である。SD-WiFiは通常のWi-Fiとバックスキャッター通信を仲介する無線アクセスポイントとして利用可能で、インターネットなどで用いられているIEEE 802.11フレームのペイロードに最大5.4msの搬送波（一定周波数の正弦波）を埋め込むことで、日本の電波法に準拠したソフトウェア無線機として動作する（「技適」を取得済） 。また、タグごとに異なる周波数シフトをさせることで、複数のタグを並行利用することができる。

SD-WiFiでは２本のアンテナで同じ信号を受信することで位相差が取得可能になり、SD-WiFiを対象領域に複数設置することでバックスキャッタータグまでの距離を推定し、バックスキャッタータグの位置を高精度にリアルタイム推定可能である。位置推定精度は、従来の無線アクセスポイント群を用いた位置推定精度に近い誤差1m程度の精度が得られている。タグの認識には、バックスキャッター信号の受信を複数重ね合わせることでタグの認識率が増加する。信号の重ね合わせ数（重畳数）を40以上にすると、AP間距離やタグの位置によらず90％以上のタグの検出精度が得られる。なお、日本ではWi-Fiの最大送信電力が100mWに制限されているが、アメリカのように1Wまで送信可能な国々で本手法を適用すれば、通信距離を数倍に緩和できる。　このように、SD-WiFiはバックスキャッター通信ベースのセンシング・プラットフォームとして利用可能である。

開発したSD-WiFiをベースにしたセンシング・プラットフォームを用いて、様々な人やモノの行動認識が可能になる。例えば、下図のようなスマートホーム（キッチン付きのリビングルーム、寝室、トイレ、浴室、脱衣所）で生活行動（テレビ視聴、調理、食事、皿洗い、トイレ、入浴、就寝）の実証実験を実施した。タグのオン/オフ（0/1）状態に減衰係数α=0.99を乗じた（タグの状態がオンになったらオフに戻ってもすぐに0にせず、時間経過とともに徐々に0に近づける）時系列特徴量を用いてランダムフォレストによる分類モデルを構築し、Leave-one-person-out cross validationにより評価した結果、ほぼすべての生活行動の認識が行えることがわかった。また、3個のタグを体に付け「座る/立つ/眠る/歩く/部屋にいない」の行動分類を行い、通常のWi-Fiベースセンシングと同等の認識精度(90%>)を達成した。

超低消費電力のバックスキャッタータグは、限られた収穫エネルギーで環境モニタリングも可能にする。下図左に示すような超小型のソーラーパネルを用いたバッテリーレスの土壌水分センサーも開発している。ここでは機械的スイッチの代わりに、電位差に基づく電気化学センサーを利用し、2つの電極間に発生する電圧差を検出することで土壌水分を測定している。他にも、本研究のWi-Fiバックスキャッターセンシングによる行動認識手法と既存のWi-Fi CSIセンシングを併用し、CSIセンシングデータの自動アノテーションシステムとして利用するなど提案手法はバックスキャッター以外の様々な用途にも適用可能である。

【雑誌論文（査読付国際論文誌・国内論文誌）】
K. Shintani, H. Rizk, H. Yamaguchi: “Energy-Free Sensing and Context Recognition Using Photovoltaic Cells”, IEEE Sensors, 2025. (DOI: 10.1109/JSEN.2025.3549473)

H. Rizk, A. Elmogy, M. Rihan, H. Yamaguchi: “MultiSenseX: A Sustainable Solution for Multi-Human Activity Recognition and Localization in Smart Environments”, AI, Vol. 6, No. 1, 2025. (DOI: 10.3390/ai6010006)

H. Iseda, K. Yasumoto, A. Uchiyama, T. Higashino: “Daily Living Activity Recognition with Frequency-Shift WiFi Backscatter Tags”, Sensors, Vol. 24, No.11, 3277, 2024. (DOI: 10.3390/s24113277)

S. Stirapongsasuti, F. Tiausas, Y. Nakamura, K. Yasumoto: “Preserving Data Utility in Differentially Private Smart Home Data”, IEEE Access, Vol.12, pp.56571-56581, 2024. (DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3390039)

T. Higashino, H. Kotera, Y. Yagi: “MEXT Society 5.0 Realization Research Support Project”, Communication of ACM, Vol.66, No.7, pp.94-95, 2023. (DOI: 10.1145/3589232)

M. Yoshida, T. Matsui, T. Ishiyama, M. Fujimoto, H. Suwa, K. Yasumoto: “Smatable: A Vibration-based Sensing Method for Making Ordinary Tables Touch-interfaces”, IEEE Access, Vol.11, pp.142611-142627, 2023. (DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3343500)

F. Tiausas, K. Yasumoto, J. P. Talusan, H. Yamana, H. Yamaguchi, S. Bhattacharjee, A. Dubey, S. K. Das: “HPRoP: Hierarchical Privacy-Preserving Route Planning for Smart Cities”, ACM Trans. on Cyber-Physical Systems, Vol. 7, Issue 4, Article # 27, pp.1-25, 2023. (DOI: 10.1145/36168)

S. Misaki, M. Yoshida, H. Choi, T. Matsui, M. Fujimoto, K. Yasumoto: “Location-Independent Doppler Sensing System for Device-Free Daily Living Activity Recognition”, IEEE Access, Vol.11, pp.127754-127768, 2023. (DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3330895)

M. Bastwesy, H. Choi, Y. Arakawa: “HeMoFi4Q: Morse Communication Based on Wi-Fi and Head Motion for Quadriplegia with Environmental Robustness”, IEEE Access, Vol.11, pp.116384-116397, 2023. (DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3326259)

H. Rizk, H. Yamaguchi, M. Youssef, and T. Higashino: “Laser Range Scanners for Enabling Zero-overhead WiFi-based Indoor Localization System”, ACM Trans. Spatial Algorithms Systems, Vol.9, No.1, Article #4, 2023. (DOI: 10.1145/3539659)

H. Rizk, A. Elmogy, H. Yamaguchi: “A Robust and Accurate Indoor Localization Using Learning-Based Fusion of Wi-Fi RTT and RSSI”, Sensors, Vol.22, No.7, 2022. (DOI: 10.3390/s22072700)

Y. Nakagawa, T. Maeda, A. Uchiyama, T. Higashino: “BAAS: Backscatter as a Sensor for Ultra-Low-Power Context Recognition”, Journal of Information Processing, Vol.30, pp.130-139, 2022. (DOI: 10.2197/ipsjjip.30.130)

H. Choi, M. Fujimoto, T. Matsui, S. Misaki, K. Yasumoto: “Wi-CaL: WiFi Sensing and Machine Learning Based Device-Free Crowd Counting and Localization”, IEEE Access, Vol.10, pp.24395-24410, 2022. (DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3155812)

H. Yoshikawa, A. Uchiyama, T. Higashino: “TSVNet: Combining Time-Series and Opportunistic Sensing by Transfer Learning for Dynamic Thermal Sensation Estimation”, IEEE Access, Vol.9, pp.102835-102846, 2021. (DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3097882)

A. Uchiyama, S. Saruwatari, T. Maekawa, K. Ohara, T. Higashino: “Context Recognition by Wireless Sensing: A Comprehensive Survey”, Journal of Information Processing, Vol.29, pp.46-57, 2021 (招待論文). (DOI: 10.2197/ipsjjip.29.4)

天野 辰哉, 山口 弘純, 東野 輝夫: “ゼロエフォートセンシングによる屋内Wi-Fi APの3次元位置推定手法”, 情報処理学会論文誌, Vol. 62, No. 5, pp.1328-1340, 2021. (DOI: 10.20729/00211106)

山口 弘純: “Society5.0に求められるスマートセンシングと超知性ネットワーク技術”, 電子情報通信学会論文誌B, Vol. J104-B, No. 3, pp.129-139, 2021. (DOI: 10.14923/transcomj.2020AII0002)

K. Ishizu, T. Mizumoto, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Home Activity Pattern Estimation Using Aggregated Electricity Consumption Data”, Sensors and Materials, Vol. 33, No.1, pp.69-88, 2021. (DOI: 10.18494/SAM.2021.2992)

N. Kitbutrawat, C. Chen, S. Kajita, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Localization of Heating, Ventilation, and Air Conditioning by Walking in Smart Building”, Sensors and Materials, Vol.32, No.1, pp.59-78, 2020. (DOI: 10.18494/SAM.2020.2622)

J. P. Talusan, M. Wilbur, A. Dubey, K. Yasumoto: “Route Planning Through Distributed Computing by Road Side Units”, IEEE Access, Vol.8, pp.176134-176148, 2020. (DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3026677)

T. Amano, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Connected AR for Combating COVID-19”, IEEE Internet of Things Magazine, Vol.3, Issue 3, pp.46-51, 2020. (DOI: 10.1109/IOTM.0001.2000149)

T. Matsui, K. Onishi, S. Misaki, M. Fujimoto, H. Suwa, K. Yasumoto: “SALON: Simplified Sensing System for Activity of Daily Living in Ordinary Home”, Sensors, Vol.20, No.17, 4895, 2020. (DOI: 10.3390/s20174895)

M. Elhamshary, M. Youssef, A. Uchiyama, A. Hiromori, H. Yamaguchi, T. Higashino: “CrowdMeter: Gauging Congestion Level in Railway Stations Using Smartphones”, Elsevier Pervasive and Mobile Computing Journal, Vol.58, pp.1-15, 2019. (DOI: 10.1016/j.pmcj.2019.04.005)

【学会発表（査読付国際会議）】
V. Romero II, T. Matsui, Y. Matsuda, H. Suwa, K. Yasumoto: “OPTIMIST: Opportunistic Federated Transfer Learning for Mobile Devices Using Sequential Independent Subnetwork Training”, PerCom 2025 Workshops, pp.183-188, 2025.

S. Hashima, H. Rizk, H. Yamaguchi: “The Future of Beyond 5G Sensing: Transforming Activity Recognition with Reconfigurable Intelligent Surfaces”, Proc. 2024 Int. Conf. on Activity and Behavior Computing (ABC), pp.1-10, 2024. (DOI: 10.1109/ABC61795.2024.10651907)

K. Kai, H. Choi, Y. Nakamura, Y. Arakawa: “Poster: Annotation Assist System Using Backscatter Tags for WiFi CSI-based Indoor Activity Recognition”, Proc. of 22nd Int. Conf. on Mobile Systems, Applications, and Services (ACM MobiSys 2024), pp.680-681, 2024. (DOI: 10.1145/3643832.3661451)

Y. Yamaguchi, V. Erdélyi, A. Uchiyama, T. Higashino: “A Preliminary Study on Angle of Arrival Estimation by MUSIC Algorithm Using Backscatter Tags”, Proc. of 2024 IEEE Int. Conf. on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.696-701, 2024. (DOI: 10.1109/PerComWorkshops59983.2024.10503126)

H. Iseda, K. Yasumoto, A. Uchiyama, T. Higashino: “Feasibility of Living Activity Recognition with Frequency-Shift WiFi Backscatter Tags in Homes”, Proc. of 20th Int. Conf. on Intelligent Environments (IE 2024), pp.9-16, 2024. (DOI: 10.1109/IE61493.2024.10599916)

H. Choi, Y. Nakamura, S. Fukushima, Y. Arakawa: “Poster: Desk Activity Recognition Using On-desk Low-cost WiFi”, Proc. of 22nd Int. Conf. on Mobile Systems, Applications, and Services (ACM MobiSys 2024), pp.702-703, 2024. (DOI: 10.1145/3643832.3661452)

V. Erdélyi, K. Miyao, A. Uchiyama, T. Murakami: “Poster: Activity Recognition Using CSI Backscatter with Commodity Wi-Fi”, Proc. of 22nd Int. Conf. on Mobile Systems, Applications and Services (MobiSys’24), pp.636–637, 2024. (DOI: 10.1145/3643832.3661396)

K. Kai, Y. Arakawa, H. Choi: “Investigation on Deployment Pattern of Wi-Fi Transceivers for CSI-Based Indoor Localization and Activity Recognition”, Proc. of 14th Int. Conf. on Mobile Computing and Ubiquitous Network (ICMU), pp.1-4, 2023. (DOI: 10.23919/ICMU58504.2023.10412230)

Y. Sugimoto, H. Rizk, A. Uchiyama, H. Yamaguchi: “Towards Environment-Independent Activity Recognition Using Wi-Fi CSI with an Encoder-Decoder Network”, Proc. of 8th Workshop on Body-Centric Computing Systems (BodySys'23), pp.13-18, 2023. (DOI: 10.1145/3597061.3597261)

M. Yoshida, T. Matsui, T. Ishiyama, M. Fujimoto, H. Suwa, K. Yasumoto: “Smatable: A System to Transform Furniture into Interface using Vibration Sensor”, Proc. of 19th Int. Conf. on Intelligent Environments (IE 2023), pp.1-8, 2023. (DOI: 10.1109/IE57519.2023.10179100)

X. Ji, A. Yuh, H-Y Choi, A. Watson, C. Kendell, X. Li, J. Weimer, H. Nagahara, T. Higashino, T. Mizumoto, V. Erdélyi, G. Demiris, O. Sokolsky, I. Lee: “iCareLoop: Closed-Loop Sensing and Intervention for Gerontological Social Isolation and Loneliness”, Proc. of ACM/IEEE 14th Int. Conf. on Cyber-Physical Systems, pp.272-273, 2023. (DOI: 10.1145/3576841.35896)

M. Bastwesy, H. Choi, Y. Arakawa: “Tracking On-Desk Gestures Based on WiFi CSI on Low-Cost Microcontroller”, Proc. of 14th Int. Conf. on Mobile Computing and Ubiquitous Network (ICMU), pp.1-6, 2023. (DOI: 10.23919/ICMU58504.2023.10412222)

M. Bastwesy, K. Kai, H. Choi, S. Ishida, Y. Arakawa: “Wi-Nod: Head Nodding Recognition by Wi-Fi CSI Toward Communicative Support for Quadriplegics”, Proc. of IEEE Wireless Communications and Networking Conf. (WCNC 2023), pp.1-6, 2023. (DOI: 10.1109/WCNC55385.2023.10118666)

K. Shintani, H. Rizk, H. Yamaguchi: “Eco-Friendly Sensing for Human Activity Recognition”, Adjunct Proc. of 2023 ACM Int. Joint Conf. on Pervasive and Ubiquitous Computing & 2023 ACM Int. Symp. on Wearable Computing (UbiComp/ISWC'23 Adjunct), pp.492-498, 2023. (DOI: 10.1145/3594739.3610744)

V. Erdélyi, K. Miyao, A. Uchiyama, T. Murakami: “Towards Activity Recognition Using Wi-Fi CSI from Backscatter Tags”, Proc. of 2023 IEEE Int. Conf. on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.346-349, 2023. (DOI: 10.1109/PerComWorkshops56833.2023.10150323)

H. Katayama, T. Mizomoto, H. Rizk and H. Yamaguchi: “You Work We Care: Sitting Posture Assessment Based on Point Cloud Data”, Proc. of 2022 IEEE Int. Conf. on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.121-123, 2022. (DOI: 10.1109/PerComWorkshops53856.2022.9767292)

T. Higashino, A. Uchiyama, H. Yamaguchi, S. Saruwatari, T. Watanabe, T. Masuzawa: “A New Problem Setting for Mobile Robots Based on Backscatter-Based Communication and Sensing”, Proc. of 23rd Int. Symp. on Stabilization, Safety and Security of Distributed Systems (SSS 2021), pp.141-153, 2021. (DOI: 10.1007/978-3-030-91081-5_10)

Y. Nakagawa, T. Maeda, A. Uchiyama, T. Higashino: “Design and Evaluation of a Frequency Shift Backscatter Tag for Context Recognition”, Adjunct Proc. of 22nd Int. Conf. on Distributed Computing and Networking (ICDCN 2021), pp.157-162, 2021. (DOI: 10.1145/3427477.3429461)

H. Choi, T. Matsui, S. Misaki, A. Miyaji, M. Fujimoto, K. Yasumoto: “Simultaneous Crowd Estimation in Counting and Localization Using WiFi CSI”, Proc. of 2021 Int. Conf. on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2021), pp.1-8, 2021. (DOI: 10.1109/IPIN51156.2021.9662572)

S. Stirapongsasuti, S. Misaki, T. Matsui, H. Suwa, K. Yasumoto: “Batterfly: Battery-Free Daily Living Activity Recognition System through Distributed Execution over Energy Harvesting Analog PIR Sensors”, Proc. of 17th Int. Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS 2021), pp.54-56, 2021. (DOI: 10.1109/DCOSS52077.2021.00020)

H. Yoshikawa, A. Uchiyama, T. Higashino: “Data Balancing for Thermal Comfort Datasets Using Conditional Wasserstein GAN with a Weighted Loss Function”, Proc. of 8th ACM Int. Conf. on Systems for Energy-Efficient Buildings, Cities, and Transportation (BuildSys'21), pp.264–267, 2021. (DOI: 10.1145/3486611.3491132)

V. Erdélyi, H. Rizk, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Learn to See: A Microwave-based Object Recognition System Using Learning Techniques”, Adjunct Proc. of 2021 Int. Conf. on Distributed Computing and Networking (ICDCN '21), pp.145-150, 2021. (DOI: 10.1145/3427477.3429459)

S. M. Kala, V. Sathya, W. K. G. Seah, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Evaluation of Theoretical Interference Estimation Metrics for Dense Wi-Fi Networks”, Proc. of 2021 Int. Conf. on COMmunication Systems & NETworkS (COMSNETS), pp.351-359, 2021. (DOI: 10.1109/COMSNETS51098.2021.9352925)

V. Erdélyi, H. Rizk, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Learn to See: A Microwave-based Object Recognition System Using Learning Techniques”, Adjunct Proceedings of the 22nd International Conference on Distributed Computing and Networking (ICDCN 2021), pp. 145-150, 2021. (DOI: 10.1145/3427477.3429459)

S. Misaki, K. Umakoshi, T. Matsui, H. Choi, M. Fujimoto, K. Yasumoto: “Non-Contact In-Home Activity Recognition System Utilizing Doppler Sensors”, Adjunct Proc. of 22nd Int. Conf. on Distributed Computing and Networking (ICDCN2021), pp.169-174, 2021. (DOI: 10.1145/3427477.3429463)

S. Jian, S. Ishida, Y. Arakawa: “Initial Attempt on Wi-Fi CSI Based Vibration Sensing for Factory Equipment Fault Detection”, Proc. of 22nd Int. Conf. on Distributed Computing and Networking (ICDCN2021), pp.163-168, 2021. (DOI: 10.1145/3427477.3429462)

M. Ougida, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Trajectory-Assisted Robust RFID-tagged Object Tracking and Recognition in Room Environment”, Proc. of 23rd ACM Int. Conf. on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems (ACM MSWiM 2020), pp. 11-15, 2020. (DOI: 10.1145/3416010.3423241)

H. Rizk, H. Yamaguchi, M. Youssef, T. Higashino: “Gain Without Pain: Enabling Fingerprinting-based Indoor Localization using Tracking Scanners”, Proc. of 28th ACM Int. Conf. on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL2020), pp.1-10, 2020. (DOI: 10.1016/j.pmcj.2019.04.005)

H. Rizk, H. Yamaguchi, M. Youssef, T. Higashino: “A Ubiquitous and Accurate Floor Estimation System Using Deep Representational Learning”, Proc. of 28th ACM Int. Conf. on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL2020), pp.1-10, 2020. (DOI: 10.1145/3397536.3422202)

K. Ishizu, T. Mizumoto, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Home Activity Recognition Using Aggregated Electricity Consumption Data”, Proc. of 5th IEEE Workshop on Smart Service Systems (IEEE SmartSys 2020), pp.1-6, 2020. (DOI: 10.1109/SMARTCOMP50058.2020.00068)

R. Akikawa, A. Uchiyama, A. Hiromori, H. Yamaguchi, T. Higashino, M. Suzuki, Y. Hiehata, T. Kitahara: “Smartphone-based Risky Traffic Situation Detection and Classification”, Proc. of 2nd Int. Workshop on Pervasive Computing for Vehicular Systems (PerVehicle2020), pp.1-6, 2020. (DOI: 10.1109/PerComWorkshops48775.2020.9156157)

M. Mizutani, A. Uchiyama, T. Murakami, H. Abeysekera, T. Higashino: “Towards People Counting Using Wi-Fi CSI of Mobile Devices”, Proc. of 2020 IEEE Int. Conf. on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.1-6, 2020. (DOI: 10.1109/PerComWorkshops48775.2020.9156098)

T. Higashino, A. Uchiyama, S. Saruwatari, H. Yamaguchi, T. Watanabe: “Context Recognition of Humans and Objects by Distributed Zero-Energy IoT Devices”, Proc. of 2019 IEEE 39th Int. Conf. on Distributed Computing Systems, pp. 1787-1796, 2019. (DOI: 10.1109/ICDCS.2019.00177)

N. Kitbutrawat, F. Portet, H. Yamaguchi, T. Higashino: “Automatic Localization of Passive Infra-Red Binary Sensors in Home: from Dense to Scattered Network”, Proc. of 2019 IEEE Conf on Pervasive Intelligence and Computing, pp.848-853, 2019. (DOI: 10.1109/DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech.2019.00154)

【過去の関連発表論文】
Y. Hara, R. Hasegawa, A. Uchiyama, T. Umedu, T. Higashino: "FlowScan: Estimating People Flows on Sidewalks Using Dashboard Cameras Based on Deep Learning", Journal of Information Processing, Vol.28, pp.55-64, 2020. (DOI:10.2197/ipsjjip.28.55)

Y. Fukushima, D. Miura, T. Hamatani, H. Yamaguchi and T. Higashino: “MicroDeep: In-network Deep Learning by Micro-sensor Coordination for Pervasive Computing”, Proc. of 4th IEEE Int. Conf. on Smart Computing (SMARTCOMP 2018), pp.163-170, 2018. (DOI:10.1109/SMARTCOMP.2018.00087)