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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-05-27 10:08 電波強度に基づく再学習型位置推定システムの実証実験 ○山本正明・中川弘充・松本茂紀・栗山裕之（日立）  SeMI2022-11 |
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| 抄録 | （和） | 近年，COVID-19(新型コロナウィルス感染症)の感染拡大に伴い，感染拡大防止と業務継続の両立に向けてオフィスワーカーの勤務場所が多様化した．そこで，在宅勤務であるかどうか，出社勤務であればどの座席を利用したかを位置推定する技術に注目が集まっている．これらの状況を鑑みて，スマートフォンを活用した機械学習での位置推定システムを検討している．しかし，機械学習に基づく位置推定システムは，スマートフォンの機種と保持状態に起因して位置推定を誤るという問題がある．そこで，スマートフォンの機種と保持状態に合わせて位置推定モデルを更新する再学習型位置推定システムを構築し，従業員 187 名を対象とした約 3 カ月間の実証実験を実施した．そして，再学習型位置推定システムは，スマートフォンの機種と保持状態に起因した位置推定誤差を 4.45 m から 2.16 m まで低減可能であることを明らかにした． |
| （英） | Covid-19 is continuing to spread around the world. Office workers therefore work in several sites to balance work and prevetation of its. A positioning system for estimating worker’s positions is attracting considerable attention. Given this background, we propose a machine-learning based positioning system. In this system, a positioning model is generated from the training data measured by smartphones. The model estimates a worker’s position from the test data. When the training data and the test data were measured by using different types of smartphones, a positioning error increased. In addition, a different holding state of smartphone increased the error, too. To reduce the error, we developed a positioning system to update the training data according to the holding states and the types of smartphones. We conducted an experiment for three month with 187 employees to evaluate RMSE (Root Mean Square Error) of the positioning system. When using different holding states and the type of smartphone, RMSE of the system was reduced to 2.16 m from 4.45 m. | |
| キーワード | （和） | 位置推定 / 電波強度 / 再学習 / スマートフォン / / / / |
| （英） | Indoor positioning / Signal strength / Retraining / Smartphone / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 46, SeMI2022-11, pp. 49-52, 2022年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2022-11 | |
| 発行日 | 2022-05-19 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2022-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-DPS IPSJ-MBL IPSJ-ITS |
| 開催期間 | 2022-05-26 - 2022-05-27 |
| 開催地（和） | 北谷町商工会ホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2022-05-SeMI-DPS-MBL-ITS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 電波強度に基づく再学習型位置推定システムの実証実験 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Experiment for indoor positioning system based on retraining method of signal strength |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 位置推定 / Indoor positioning |
| キーワード(2)（和/英） | 電波強度 / Signal strength |
| キーワード(3)（和/英） | 再学習 / Retraining |
| キーワード(4)（和/英） | スマートフォン / Smartphone |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 正明 / Masaaki Yamamoto / ヤマモト マサアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日立製作所 (略称： 日立) Hitachi Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 弘充 / Hiromitsu Nakagawa / ナカガワ ヒロミツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日立製作所 (略称： 日立) Hitachi Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 茂紀 / Shigenori Matsumoto / マツモト シゲノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日立製作所 (略称： 日立) Hitachi Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 栗山 裕之 / Hiroyuki Kuriyama / クリヤマ ヒロユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日立製作所 (略称： 日立) Hitachi Ltd. (略称： Hitachi) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-05-27 10:08:00 |
| 発表時間 | 18分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2022-11 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.46 |
| ページ範囲 | pp.49-52 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-05-19 (SeMI) |
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