参加・ソーシャルセンシング

都市の指定領域の環境情報を効率良く収集するユーザ参加型センシング

yoshitaka-u.poster近年,Participatory Sensing(ユーザ参加型センシング),People Centric Sensing (PCS)と呼ばれる技術が注目を集めています.PCSでは,監視したいエリアに予めセンサを設置することなく,偶然そこを通りがかったモバイルユー ザ(人や自動車)が持つセンサにより環境情報をセンシングすることで,広大な領域の環境情報を低コストで収集することができます.ただし,モバイルユーザが,どのような経路を通ってどこに向かって移動するかは前もって知ることはできません.本研究では,モバイルユーザの移動パターンを統計的に知ることができる確率移動モデルとしてモデル化し,指定したエリアを最少数のモバイルユーザによりカバーするためのアルゴリズムについて研究開発しています.

関連論文

  • Asaad Ahmed, Keiichi Yasumoto, Yukiko Yamauchi, Minoru Ito: Distance and Time Based Node Selection for Probabilistic Coverage in People-Centric Sensing, to appear in IEEE SECON 2011 (Jun. 2011).
  • Ahmed, A., Yasumoto, K., Yamauchi, Y., Ito, M., Probabilistic Methods for Spatio-Temporal Coverage in People-Centric Sensing, IPSJ SIG Tech. Rep., Vol.2010-MBL-55 No.3, pp.1-8, 桐生 (2010-09).(優秀論文賞受賞)


画像処理に基づいた効率のよい渋滞動画の収集・共有方式

近年,スマートフォンを使った参加型センシングシステムが注目を集めている.本稿では,車載ス マートフォンにより撮影した渋滞動画をユーザ間で共有し,渋滞経路の迂回などに役立てるシステムの実 現を目指し,渋滞区間の自動検出法と,渋滞区間で撮影した動画のうち,より渋滞の程度を直感的に把握 しやすいショート動画を切り出す画像処理に基づいた方法を提案する.スマートフォン用のドライブレ コーダアブリを用いて,様々な経路の走行情報を収集し,提案手法を適用した結果,渋滞区間の検出,渋 滞ショート動画の切り出しにおいて,実用上十分な精度が実現できることを確認した.

関連論文

  • 玉井森彦,尾上佳久,安本慶一,福倉寿信,岩井明史:画像処理に基づいた効率のよい渋滞動画の収集・共有方式, 情報処理学会研究報告,Vol.2012-MBL-65, No.36,pp. 1-8(2013-03).

ソーシャルデータ分析による人気観光スポットの抽出

位置情報付きのソーシャルデータを分析し,都市の人気スポットを抽出して地図上に可視化するシステムを提案する.特に,人気スポットの正確な名前を推定する手法と各スポットの有名度を定量化する仕組みに焦点をあてる.提案システムでは,分析データとしてFlickrに投稿された位置情報付き画像を利用し,写真が多く撮影されている場所を人気スポットとして抽出する.同時にそのスポットにおけるFoursquareのチェックイン情報からそのスポットの名前を推定する.さらに写真の枚数に加えて,時間的な分散を分析し,そのスポットの定常的な人気度を定量化する.提案システムを用いて,世界5都市に関して,のべ100万枚以上の写真を収集,分析した結果を報告する.

関連論文

  • 荒川豊, Tatjana Scheffler, Stephan Baumann, Andreas Dengel:ソーシャル観光マップ¥¥ -ソーシャルデータからの観光スポット抽出-, DICOMO2013発表予定.
  • 荒川豊, Tatjana Scheffler, Stephan Baumann, Andreas Dengel:Place APIの統合,情報処理学会MBL研究会5月,発表予定.

ソーシャルデータ分析とオントロジーを組み合わせたイベント検知

マイクロブログサービスの流行に伴い時空間情報をもつテキストデータが爆発的に増加している.そして,そのデータを用いて,時間的または空間的にイベントを解析する研究が数多く行われている.これらの既存研究では検出対象のイベントを予め設定し,そのイベントの発生する時間また場所を解析することを目的としている.一方で,本研究ではある地域のある時間において発生するホットトピックの検出システムに着目している.しかし,あるトピックに対する発言単語にはばらつきがあり,正確なトピック検出を行うには至っていない.従って,本論文ではその日本語のばらつきを吸収する,時空間を考慮した意味的辞書 (LocalWordNet) の構築手法について検討する.

関連論文

  • 石川翔太, 荒川豊, 田頭茂明, 福田晃, “マイクロブログを用いた地域における ホットトピック検出手法の検討,” 第19回 マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2011) , 2011年10月5日. (DPSワークショップ2011 最優秀ポスター賞)
  • Shota Ishikawa, Yutaka Arakawa, Shigeaki Tagashira and Akira Fukuda, “Hot-Topics Detection in Local Areas Using Twitter and Wikipedia, ” International Workshop on Complex Sciences in the Engineering of Computing Systems (CSECS 2012), February 28, 2012.

ソーシャルデータ分析による位置連携日本語入力の有効性検証

本研究の目的は,我々がこれまでに提案しているコンテキストアウェア日本語入力システムの実現に向けて,ユーザの位置と実際に入力された文字列との相関関係を明らかにすることである.本論文では,位置情報付き日本語データの中から,位置依存性の高いキーワードを抽出する手法を2つ提案する.データとしては,2009年12月から収集しているTwitter上のツイート約50万件を用いる.提案手法1では,あるキーワードを含むツイート群に対して,緯度と経度の標準偏差を求め,ツイート群のばらつきの度合いから,そのキーワードの位置依存性を測る.提案手法2では,複数の位置に依存しているキーワード(例えば,チェーン展開している店舗名など)を高速に抽出するための手法として,探索を3階層(100kmの正方エリア,10kmの正方エリア, 1kmの正方エリア)に分けて行うことにより,提案手法1では検出できない,全国に分散したキーワードがある確率以上で出現する1km正方エリアの高速な抽出を実現している.

関連論文

  • 荒川豊, 田頭茂明, 福田晃, “[推薦論文]Twitterを用いたコンテキストと入力文字列の相関関係分析,” 情報処理学会論文誌, Vol.52, No.7, pp.2268–2276, 2011年7月.
  • 荒川豊, 末松慎司, 田頭茂明, 福田晃, “コンテキストアウェアIMEの実現へ向けた動的辞書生成手法の提案,” 情報処理学会論文誌, 特集論文 マルチメディア・分散・協調とモバイルシステム, Vol.52, No.3, pp.1033–1044, 2011年3月.

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