2015 Fiscal Year Research-status Report
移動体を対象としたLBSにおける連続検索アルゴリズム
| Project/Area Number |
15K00147
|
|---|
| Research Institution | Saitama University |
|---|
Principal Investigator |
大沢 裕 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (50152111)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | 位置情報サービス / 連続検索 / 旅行計画 / 時空間データベース |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
H27年度は，当初予定していた研究計画に従い研究を遂行した．更に，次年度以降に予定していた連続旅行計画方式を先行して実施した．
まず，移動する検索点から固定したPOIの連続検索を効率よく行い得る方式として，safe-region方式を採用した． safe-regionとは移動体がその中に含まれていれば，移動した後の現在点においても前回の検索と同じ検索結果が得られる領域である．道路網上でのsafe-regionを高速に求めるために，準備研究で開発した拡張ボロノイ領域の高速生成方式を改良して適用した．その結果，検索対象のPOIが疎に分布する状況では，従来方式に比して1桁から２桁の処理時間短縮を達成した．この成果は，国際会議ICCA2016において発表した．更に改良を加えDASFAA2016のワークショップで発表した．方式を精査し，ジャーナル論文に投稿する予定である．
第２に，連続旅行計画を実現するための方式を開発した．旅行計画は，スナップショット検索においても処理時間を要する検索である．本研究では，移動体の現在点において最短の旅行計画路を検索し，併せてその旅行計画路が最短である道路網上の範囲を求める．即ち，旅行計画におけるsafe-regionである．連続旅行計画におけるsafe-regionは最初の訪問点が変わらない領域として求めることができる．この性質を用いて，２つの高速方式を開発した．１つは，正確なsafe-regionを求めることができるが，処理時間が長い方式である，他の１つは，数パーセントsafe-regionが拡大するが，処理時間は大幅に短い方式である．数パーセントsafe-regionが拡大することは実用上許容されると考えられることから，第２の方式が実用的な方式であると言える．この研究の成果は，ADBIS2016に投稿した．また，今後国内会議でも報告を予定している．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
H27年度に予定していた課題はほぼ完了し，それぞれの目標としていた処理時間短縮を達成できた．また次年度に実施を予定していた連続旅行計画に関しても，前倒しで実施することができた．実験結果から，これらの方式は従来方式に比して処理時間を1桁から2桁短縮することができた．特に，連続旅行計画に関しては，途中で訪れるデータ点カテゴリーの数が5個程度以下（通常の利用として想定した規模）の場合，数秒程度の処理時間でsafe-regionを生成することが可能であり，実用上ほぼ問題ないレベルを達成した．また，これらの成果を国際会議で報告，または投稿することができた．以上の理由により，H27年度の研究はおおむね初期の目的を達成することができたと言える．
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度以降も研究計画に従い，研究を遂行する，前年度の研究では，検索点か検索対象のデータ点が固定している場合を扱ったが，本年度以降では，それらの双方が移動する場合の連続検索及び連続モニタリング方式を創案・実現する．併せて，前年度に実施した研究の成果をジャーナル論文として投稿する．
検索点と検索対象が共に移動する場合の連続検索，連続モニタリング方式について，従来方式を実装し，それらの性能の評価を行う．併せて，従来方式の問題点について整理し，それらの欠点を克服する方式を創案する．
連続検索においては，移動体にガード領域（即ちその領域内を移動している場合にはサーバーに位置を報告する必要のない領域）を設ける方式が有効であるものと思われる．その際に，各種検索においては，検索対象の位置に曖昧さを有する場合の検索方式の確立が重要となる．これらはユークリッド距離での検索ではよく用いられている方法であるが，実用的な道路網距離では効率よい方式の確立が求められている．本研究ではこの問題に挑戦する．
現在の実験環境は，デスクトップコンピュータ上で行ってきた．しかし，移動体の連続検索の為には，可搬でかつ通信機能を備えた端末を用いた環境での実装が重要となる．この環境をAndroid端末（携帯電話及びタブレット）とサーバコンピュータで実装する．また，背景となる地図にはGoogleマップを用いる．この環境上に本研究で開発したシステムを移植し，実世界での実験を通じて各種提案アルゴリズムの性能を評価する．また，不足している性能に関しては改良を加える．
|
| Causes of Carryover |
H27年度の研究費は，研究成果発表を国際会議及び国内会議で発表するための旅費と学会参加費に使用した．特に旅費の内，航空券に関しては予測が難しく，5000円弱の余りが生じた．
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
H28年度に国際会議で成果発表を予定しており，そのための旅費，及び学会参加費として使用する予定である．
|
