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(宇宙科学情報解析論文誌第三号)

概要

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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.

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