ARツリーによる実空間コンテキストの効率的な検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-03-19
• タイトル: ARツリーによる実空間コンテキストの効率的な検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Efficient Real Space Context Detection using AR Tree
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: コンテキスト解析／ユビキタス通信
• 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: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院環境情報学部
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院環境情報学部
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院環境情報学部
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院環境情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University, Graduate School of Media and Governance.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University, Faculty of Environment and Information Studies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University, Faculty of Environment and Information Studies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University, Faculty of Environment and Information Studies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University, Faculty of Environment and Information Studies
• 著者名: 佐藤, 龍; 三次, 仁; 鈴木, 茂哉; 中村, 修; 村井, 純
• 著者名(英): Ryu, Sato; Jin, Mitsugi; Shigeya, Suzuki; Osamu, Nakamura; Jun, Murai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 実空間におけるコンテキスト （実空間コンテキスト） を用いて，その時々の状況に応じてコンテンツを配信する活動が期待されている．配信時の気候や配信場所など，実空間において観測されるセンシングデータに基いて実空間コンテキストを検出することは，実空間コンテキストを利用するアプリケーションに不可欠であるため，その効率化は重要な課題の一つである．本稿では，実空間コンテキストの定義を構成する条件集合の論理関係を構造化する AR-tree により，実空間コンテキストを検出するために必要な論理比較処理を効率化できることを示す．実空間コンテキストを定義する条件集合には，他の条件との包含関係や交差関係があると予想されることに着目し，このような想定環境におけるコンテキスト検出効率のシミュレーションを行った．その結果，AR-tree は既存研究の一つである R-tree と比べて，コンテキスト検出を効率化できることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: There are some experiments to delivery content adjust for situation by detecting real-space context. It is challenging to improve system resource efficiency for detection of real-space context from sensing data (which is climate and delivery place etc.) observed in a real-space since all of context awareness applications is used. This paper shows AR-tree which is a structure of a logical relation etween each set in condition group which composes the definition of the real-space context improve system resource efficiency with reducing the number of compararison condition times to detect a real-space context. Simulation evaluation run in an intended environment that there are an inclusion relation and a crossing relation to other conditions in the condition group to define the real-space context. As the result of evaluation, AR-tree improve system resource efficiency for detection of real-space context compared with R-tree which is one of the most famous.
• 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: AA11451459
• 書誌情報: 研究報告システムLSI設計技術（SLDM）; 巻 2010-SLDM-144, 号 49, p. 1-8, 発行日 2010-03-19
• 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