2009 Fiscal Year Annual Research Report
近接ネットワークに基づくコンテクスト抽出による歩行者ソーシャルコンピューティング
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21500071
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
木實 新一 東京電機大学, 未来科学部, プロジェクト研究員 (70234804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
瀬崎 薫 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (10216541)
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| Keywords | 近接ネットワーク / コンテクストアウェアネス / ジオソーシャルネットワーキング / ソーシャルネットワーク / ソーシャルコンピューティング / アーバンコンピューティング / プライバシー / 位置情報サービス |
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| Research Abstract |
本研究ではセンサーデータを用いてパブリックスペースにおける群衆の近接ネットワークを抽出し,近接ネットワークの構造と意味に基づいたコンテクストアウェアサービスを提供するシステムを実現する.ここでいう近接ネットワークとは,パブリックスペースにおいて歩行者の持ち歩く携帯端末を用いて,群衆の近接関係を示すセンサーデータから「出会い」の頻度,時間,距離等を考慮して,歩行者をノード,「出会い」をリンクとして構成されるネットワークである.このネットワークの構造的特徴と社会的意味を分析し,得られた知見に基づくコンテクストアウェアサービスフレームワークを構築する.更に,近接データの交換・共有が可能な歩行者端末と設置型の装置を用いて,このフレームワークに基づいた「群衆コンテクスト抽出ツールキット」を開発し,利用実験を通じて群衆インタラクションの理論の検討を行う.平成21年度は,まず群衆コンテクストの抽出を行う方法について基礎的な検討を行った.プライバシーに配慮して有用なコンテクストを抽出することが最も重要な課題の一つであると認識し,インタラクティブなプライバシー境界制御機構を提案するとともに,この機構を前提としたコンテクスト抽出法についても検討を開始した.近接データの取得と流通については,電子タグを利用した測位システムを用いて市街地で収集したデータを吟味し,絶対位置から相対位置を計算する方法と,直接的に相対位置を計測・流通する方法についで検討を行った.本年度は,群衆コンテクスト抽出の基礎モデルとプライバシー問題について入念に検討を行った.これにより,平成22年度以降にシステム開発とフィールドワークを円滑に進めるための環境が整ったと考えている.
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