多様な観測データや事前知識からの地物の時空間位置の再現

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2002-11-28
• タイトル: 多様な観測データや事前知識からの地物の時空間位置の再現
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Reconstruction of spatio - temporal position of feature with various observation data and knowledge about feature
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学空間情報科学センター／現在，国土交通省国土技術政策総合研究所
• 著者所属: 東京大学空間情報科学センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Spatial Information Science, University of Tokyo/Presently with National Institute for Land and Infrastructure Management
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Spatial Information Science, University of Tokyo
• 著者名: 関本, 義秀; 柴崎, 亮介
• 著者名(英): Yoshihide, Sekimoto; Ryosuke, Shibasaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年、ITS(Intelligent Transportation System)・マーケティング・防災等の分野で経路情報 滞留情報など時空間データに対するニーズが増加している. 即ち、時々刻々とダイナミックに変化する人間や車両あるいは建物などの地物に関する情報を集めることが必要とされている.一方、様々なセンサー技術あるいはネットワーク技術の発展により、GPS PHS トラフィックカウンタ、監視カメラなどの従来の技術に加え、シュードライト、電子タグ、情報家電の稼動状況など多様な時空間データの取得可能性が広がってきている.しかし、そのように地物に関して取得されたデータはあくまで断片的であり誤差も生むため、簡単には全体像が分からない。したがって情報提供の機能に重点を置いた従来のGISの枠組みではこれら多様かつ誤差を含むデータを処理するのは限界がある.そこで次世代的なGISの一つの方向性として、多様な時空間データを整理し、それらから誤差を包容しつつ妥当な地物の時空間的状態を推論する方法論が必要となるはずである.理論的には地物の観測データに対して尤度最大化基準で推定し しかも地物に関する知識を事前確率という形で入れ込む尤度最大化基準に基づくベイズ推定法が妥当であるものの、多様なデータから知りたい地物の状態に対して動的に最適化問題を構成し、適当なパフォーマンスで解くこと自体が大きな問題である.そこで本研究では 地物の時空間的状態を再構成を行う観点から多様な観測データを構造化して最適化問題を構成し 構造化されたデータのタイプから効率的に解く方法を示す.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, in the field of ITS(Intelligent Transportation System),marketing and disaster prevention, data with finer spatio-temporal resolution with respect to time, space and attribute will be needed for spatio-temporal database compared with the resolution of existing maps or statistical data. In other words, we need to collect information of features such as human, car or building changing dynamically. On the other hand, many kinds of spatio-temporal data are being repeatedly acquired or generated, such as pseudolite and electric tag, etc. in addition to existing GPS, PHS, traffic counter and monitaring camera, mainly because of the rapid progress of data acquisition technology and network technology in these days. However,those data are still so fragmentary and may have some errors that we cannnot always directly monitor dynamic changes of the spatial objects or features with sufficient spatio-temporal resolution. Therefore we need to develope a method for arrangeing various kinds of spatio-temporal data and inferring the most probable spatio-temporal state of feature. While inference of the state from observation data, based on maximum likelihood criteria, is feasible theoretically, it is necessary to form optimization problem dynamically and solve this problem efficiently according to data type in the next stage. In this research, we show the method of structuring various spatio-temporal data, forming optimization problem and solving the problem efficiently, in terms of reconstruct spatio-temporal of feature.
• 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: AA11851388
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信（MBL）; 巻 2002, 号 115(2002-MBL-023), p. 13-19, 発行日 2002-11-28
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会