| 講演名 | 2022-05-27 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(日立), 中川 弘充(日立), 松本 茂紀(日立), 栗山 裕之(日立), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Indoor positioning / Signal strength / Retraining / Smartphone |
| 資料番号 | SeMI2022-11 |
| 発行日 | 2022-05-19 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI / IPSJ-DPS / IPSJ-MBL / IPSJ-ITS |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/5/26(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 山本 高至(京大) |
| 委員長氏名（英） | Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 橋本 匡史(サイバー大) / 金井 謙治(早大) / 内山 彰(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Masafumi Hashimoto(Cyber Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 田谷 昭仁(青学大) / 中山 悠(東京農工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Special Interest Group on Distributed Processing System / Special Interest Group on Mobile Computing and Pervasive Systems / Special Interest Group on Intelligent Transport Systems and Smart Community |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山本 正明 / Masaaki Yamamoto |
| 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） | 中川 弘充 / Hiromitsu Nakagawa |
| 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） | 松本 茂紀 / Shigenori Matsumoto |
| 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） | 栗山 裕之 / Hiroyuki Kuriyama |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi Ltd.(略称：Hitachi) |
| 発表年月日 | 2022-05-27 |
| 資料番号 | SeMI2022-11 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SeMI-46 |
| ページ範囲 | pp.49-52(SeMI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-05-19 (SeMI) |