| 研究課題/領域番号 |
20K11778
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 神奈川工科大学 |
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研究代表者 |
川喜田 佑介 神奈川工科大学, 情報学部, 准教授 (30468540)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 無線通信 / クラスタリング / IoT / 時系列 / RSSI / WIFi CSI / BLE / ビーコン / RFID / ユビキタスコンピューティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、時間経過とともに位置関係が変化する無線信号源群を対象として、「ユーザAが携帯する信号源群のクラスタ」のようにアノテーションができる顕著なクラスタリング結果とその推移を得ようとするものであり、これを活用する近接性アプリケーションの創出を目的としている。対象とするデータセットから意味のあるアノテーションが可能なクラスタリング結果の時間推移を出力できるか否かを明らかにするため、データセット分割、クラスタ統合、クラスタ・アノテーションの諸課題に取り組む。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、測距・測位不要な信号源同士の近接関係推定を行うことで、信号源のクラスタリング結果の時間推移を得て、各々のクラスタのアノテーションを活用する近接性アプリケーションの創出を目的とした。研究を実施した結果、観測されたすべてのRSSIやWiFi CSI系列を用いてクラスタリングを実施すると、処理時間が現実的でないことがわかり、予め使用する系列を選択するなどの前処理が有用であることを明らかにした。また、本研究で想定する環境（パッシブシステム）では、想定するタスクで必要とする精度を実現することは難しくモダリティの追加や機械学習の導入等が必要であることもわかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
BLEビーコンは、主に店舗でのクーポンの配布や店舗への送客といったO2Oの分野で活用されてきた。しかし、当初の期待と比較して普及活用されているとは言いにくい。これは、ビーコンなどのPoIを設置し対応するアプリケーションをあらかじめスマートフォンにインストールする必要があるなどの事前の準備の煩雑さが問題となっている。本研究では、これらのO2Oにおけるビーコンとは別に、既に設置された無線LANアクセスポイントやユーザが携帯するデバイスなどのの信号源をクラスタリングすることで、信号源同士の近接性を利用するアプリケーションを創出しユーザへの導入が用意になると考えられる。
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