@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00098974,
 author = {梶克彦 and 渡辺穂高 and 坂涼司 and 河口信夫},
 issue = {41},
 month = {Mar},
 note = {近年モバイルコンピューティング分野で盛んな研究テーマとして，屋内位置推定や建物構造の自動推定が挙げられる．しかし，現在までにこれらの研究で共通して利用可能なデータが存在せず，新たな手法を提案しても，既存研究との精度の比較検討が困難であった．我々は，屋内位置推定研究と建物構造推定研究を主なターゲットとした，屋内歩行センシングコーパス （HASC-IPSC） を構築した．被験者はスマートフォンを装着して建物内の様々な経路を移動する．スマートフォンに記録された加速度等のセンサデータに対して，右左折や階段昇降といった詳細な行動ラベルが人手で付与されている．また各歩行移動データには，スタート地点を原点とした 1 秒ごとの 3 次元座標の正解データも用意されている．このデータを利用して，各研究で提案された歩行者デッドレコニング手法の精度を検証可能である．また建物全体の歩行空間ネットワーク構造の正解データが用意されており，複数の歩行センシングデータを統合して建物構造を自動推定する研究のリファレンスデータとして利用できる．},
 title = {HASC-IPSC: 屋内歩行センシングコーパス},
 year = {2014}
}