| 研究課題/領域番号 |
16K00147
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
情報ネットワーク
|
|---|
| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
|---|
研究代表者 |
新井 イスマイル 奈良先端科学技術大学院大学, 総合情報基盤センター, 准教授 (60512572)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
|
|---|
| キーワード | ユビキタスコンピューティング / 屋内測位 / 情報システム |
|---|
| 研究成果の概要 |
地磁気フィンガープリンティングの誤差要因としてセンサーデータマップと現在値の乖離が大きいことを確認し、そのタイミングの検出手法を見出したことが主な研究成果である。調査した中で最も地磁気の変化が顕著だった地下鉄車両の発車・停車に着目し、それらを検出する手法として3軸地磁気・加速度データをSVMで機械学習することで0.9599のF値を得た。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
フィンガープリンティングの精度向上はセンサデータマップにおいては鮮度の維持が重要とされてきたが、状況に応じた複数のセンサデータマップの準備が有効である可能性を見出した。たとえ、センサデータマップが1つしか無い時でも変化点を検出することで、状況に応じてフィンガープリンティングの性能が信用できるかどうかを判断できるため、測位システムの精度向上に寄与する。
|
