@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00078157,
 author = {四之宮, 潤 and 寺西, 裕一 and 春本, 要 and 竹内, 亨 and 西尾, 章治郎 and Jun, Shinomiya and Yuuichi, Teranishi and Kaname, Harumoto and Susumu, Takeuchi and Shojiro, Nishio},
 issue = {10},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Oct},
 note = {本論文では，広域に大量かつ高密度でセンサが配置され，P2Pネットワークにより相互接続されている環境において，センサから得られる観測値情報に対して，指定した等値線幅で等値線図を取得するための効率的なデータ収集手法を提案する．一般に，離散的な観測点を持つセンサ情報の集合から指定領域の観測値分布を再現するには空間補間手法が用いられる．しかし，地理的に近いセンサ観測値は類似する可能性があるため，対象領域に大量にセンサがある場合，空間補間のためにすべてのセンサ観測値を収集することは冗長である．そこで，本研究では，冗長な情報を排除しつつ，少ないメッセージ数で精度の良い等値線図を再現する方法として，階層化ドロネーオーバレイネットワーク（HDOV）を拡張し，観測値を階層的に集約したうえで，特徴点に存在するノードへ検索メッセージを転送する観測値収集手法を提案する．シミュレーション評価の結果，いくつかの特徴点がある分布において，提案手法は指定詳細度が小さい場合にも区間の誤差を3以下に抑えられ，HDOVに対してセンサ観測値数を38%，メッセージ数を56%に抑えられることを確認した．, In this paper, we propose an efficient method to collect sensor data from widely distributed and mutually connected peer-to-peer sensor network to enable reconstruction of a contour lines map with requested degree of the data granularity. In general, spatial interpolations are used to reconstruct sensor data distribution from sensors with dispersed observation points. In this case, when there are enormous number of sensors, it is redundant to collect all sensors data from wide area since geographically closed sensors sense similar data. Therefore, we propose a sensor data collection method that forwards messages to the nodes which exist in the area with characteristic point by extending hierarchical Delaunay overlay network (HDOV). By this mechanism, accurate contour lines map can be reconstructed, reducing redundant sensor data and message numbers for data collection. The simulation result shows that our proposal can keep segment error within 3, decreasing number of collected sensor data to 38 percent and number of messages to 56 percent, in a sample sensor data distribution with some characteristic points.},
 pages = {2892--2901},
 title = {階層化ドロネーオーバレイネットワークにおける空間補間に適したセンサ観測値収集手法},
 volume = {52},
 year = {2011}
}