機械学習を用いたエリア検知技術導入支援システムの提案

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2015-10-03
• タイトル: 機械学習を用いたエリア検知技術導入支援システムの提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of Installation Support System for Area Distinction Method Using Machine Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] エリア検知，機械学習，導入支援システム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 株式会社富士通研究所
• 著者所属: 株式会社富士通研究所
• 著者所属: 株式会社富士通研究所
• 著者所属: 株式会社富士通研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者名: 肥田, 一生; 陳, 彬; 羽田, 芳朗; 森, 信一郎
• 著者名(英): Kazuo, Hida; Bin, Chen; Yoshiro, Hada; Shinichiro, Mori
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，あらゆる場所でサービスを享受できるモビリティサービスが注目されている．なかでも，ユーザが居る場所に適したサービスを提供するLBS（Location-Based Service）が今後急速に市場を拡大すると予想されている．屋内で利用されるLBSは様々な装置を使用してデバイスが存在するエリアを検知する．特に無線LANのRSSI（Received Signal Strength Indicator）を機械学習するエリア検知技術が検討されている．この技術は導入に際し新規に設備投資が不要でエリア検知成功率が電波環境の変動に影響されない．しかしこのエリア検知技術は導入の際に電波伝搬や機械学習の専門知識が必要で，このことが技術を広く普及させるうえで障壁になっていた．筆者らはこうした専門知識を持たない作業者がRSSIを機械学習するエリア検知技術の導入を可能とする導入支援システムを開発した．このシステムは各エリアのRSSIデータの相互相関を可視化して求めたRSSIデータの類似度とRSSIデータを使用して求めたエリア誤検知率の傾向が同様であることを確認することで，電波伝搬の専門知識を持たない作業者がエリア検知成功率を見積ることを容易にする．また，RSSIデータの類似度と利用可能なハードウェアの性能情報を使い，機械学習の専門知識を持たない作業者が導入環境に適した機械学習法を選定することを容易にする．本稿ではエリア検知技術の導入支援システムを提案し，その有効性を評価した結果を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Nowadays, requirement of mobility services in anywhere have been increased to provide services us. For example, location-based service (LBS) is getting popular. Various kind of area distinction methods have been proposed to embody an indoor LBS. Especially, Wi-Fi based methods have advantages because any new devices for the LBS are not necessary and the area distinction accuracy is hardly affected by changes in the radio wave propagation environment. However, expert knowledge and skills of radio wave propagation and machine learning are necessary to install Wi-Fi based area distinction system. Therefore, the authors developed the installation support system for the Wi-Fi based area distinction system using similarity of radio wave propagation calculated by frequency distribution of RSSI correlation and area distinction accuracy with scanned RSSI samples. This system can be used easily by anyone include non-specialist because it has an ability to visualize the area distinction performance and select the machine learning engine suitable for the environment.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628043
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）; 巻 5, 号 4, p. 119-131, 発行日 2015-10-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2186-5728
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会