| 研究課題/領域番号 |
25330099
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
塩田 茂雄 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70334167)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | センサ / 位置推定 / 検出 / 対象物数推定 / オンラインソーシャルネットワーク / ランダムウォークサンプリング / 確率測度変換 |
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| 研究実績の概要 |
1. センサ絶対位置推定法：平成25年度に提案したアンカーノードフリーなセンサ相対位置推定法を，（アンカーノードを用いて）定められた座標上におけるセンサの絶対位置を推定する手法に適用し，既存技術との精度を比較した．提案推定法は，センサが均一に配置されるケースはもちろん，（C-shapeと呼ばれる形状の領域に）センサが空間的に偏って配置される場合にも，多次元尺度構成法による位置推定法よりも格段に優れた精度を示すことを確認した．
2. 対象物に対するセンサの検出反応からのセンサの実空間の位置関係の復元：平成25年度に提案した対象物に対するセンサの検出反応からセンサの相対位置を推定する手法を，センサの絶対位置を推定できるように拡張した．提案推定法は，絶対位置の推定にも十分効果が得られることが確認された．
3. 対象物に対するセンサの検出反応からの対象物数の推定：多数のセンサが撒かれた領域を複数の対象物が横断する状況において，センサの反応から領域内の対象物数を自動計測するアルゴリズムを提案した．提案アルゴリズムは，(1)対象物に反応した複数のセンサをクラスタに分割し，(2)クラスタ数から対象物数を推定するものであり，2014年度はMutual Nearest Neighborの概念を用いてクラスタの発見するアルゴリズムの精度について検証した．
4. オンラインソーシャルネットワーク上のランダムウォークサンプリング：Twitterのようなオンラインソーシャルネットワーク上に存在する情報を，ネットワーク内をランダムウォークしながらサンプリング収集する手法について検討した．特に，ランダムウォークサンプリングにおいて生じるバイアスを確率測度変換を用いて効率的に除去する手法を提案し，その有効性を検証した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成26年度の目標として掲げた
1. 対象物に対するセンサの検出反応からのセンサの実空間の位置関係の復元
2. バイナリセンサによる対象物の個数推定法
3. オンラインソーシャルネットワークにおける情報センシング
はいずれもその当初の目標を達成した（1は詳細検討の上，論文化を終了． 2は基本アルゴリズムを提案し，基礎検討結果を国際会議に投稿し，発表決定．3は基本アルゴリズムを提案し，国際会議にて発表．論文化も終了）．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成27年度は
1. センサの対象物検出反応からのセンサの実空間の位置関係の復元の高精度化
2. バイナリセンサによる対象物の個数推定アルゴリズムの軽量化
3. オンラインソーシャルネットワークにおける希少情報の高効率サンプリング手法
について詳細検討を進めたい．1と2は平成26年度までに得られた基本アルゴリズムを高精度化，もしくは軽量化することが目的である．3は平成26年度に得られた成果を少し異なる角度から掘り下げる検討となる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
為替の変動により，国際会議参加費が予定を大きく上回る可能性が生じたため，物品の購入を予定より抑えた．その結果，差額が生じた．
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| 次年度使用額の使用計画 |
平成27年6月に国際会議(IEEE ICC：ロンドン）において成果の一部の発表を予定しているため，渡航費および会議参加費に助成金を充てる．余りはトナー等の消耗品の購入に充てる．
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