I-Tree：センシングデータの統合検索を支援する空間時系列索引機構

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2011-03-25
• タイトル: I-Tree：センシングデータの統合検索を支援する空間時系列索引機構
• タイトル / 言語: en
• タイトル: I-Tree: A Spatial Time-series Indexing Mechanism for Supporting Integrated Retrieval of Sensing Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 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: 東京電機大学未来科学部／科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科／科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 東京大学空間情報科学研究センター
• 著者所属: 東京電機大学未来科学部／科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Science and Technology for Future Life, Tokyo Denki University / JST-CREST
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo / JST-CREST
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, the University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Spatial Information Science, the University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Science and Technology for Future Life, Tokyo Denki University / JST-CREST
• 著者名: 木實, 新一; 石塚, 宏紀; 岩井, 将行; 宮崎, 純; 瀬崎, 薫; 戸辺, 義人
• 著者名(英): Shin'ichi, Konomi; Hiroki, Ishizuka; Masayuki, Iwai; Jun, Miyazaki; Kaoru, Sezaki; Yoshito, Tobe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 物理空間の各所に設置されたセンサのデータを統合的に検索し，適切なタイミングでユーザに情報やサービスを提供するためには，空間時系列データを高速に処理する必要がある．本論文では，大量の空間時系列データの高速な検索を可能にする空間時系列索引機構 I-Tree の構造と検索アルゴリズムについて述べ，人工的に生成した大量の人数計測データと市街地に設置した微気象センサのデータを用いた評価実験の結果を示す．I-Tree を用いれば，空間時系列問合せに対してユークリッド距離の近い系列を，従来手法よりも安定して高速に検索することができる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Fast and efficient retrieval of spatial time series data is indispensable for applications that must provide users with timely and relevant information and services using complex sensor data in the real world. This paper introduces an indexing mechanism called I-Tree, which allows for fast retrieval of a massive amount of spatial time-series data, and describes its structure and the search algorithms. We also discuss the results of our performance evaluation using a large amount of artificially-generated spatial time-series data as well as temperature data from micro-weather sensors deployed in a city. I-Tree allows for fast, Euclidean distance-based similarity search of spatial time-series under various conditions.
• 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: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 4, 号 1, p. 26-39, 発行日 2011-03-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会