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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-05-27 09:30 電波強度に基づく位置推定モデルの再学習方式 ○山本正明・栗山裕之・永松健司（日立）  SeMI2021-1 |
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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自動記録する技術に注目が集まっている．これらの状況を鑑みて，従業員が利用した座席を推定する位置推定システムを開発した．そして，機械学習を使った位置推定モデルを簡便に再学習する方法を検討し，オフィスでの有効性検証を実施した．具体的には，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りを低減するため，従業員毎の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方法を提案した．そして，オフィスでの実験により，提案方式の位置推定誤差は2.6～3.0mであり，機種による位置推定誤差を3.1～3.3m低減し，保持状態による位置推定誤差を0.9～1.0m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 method. In this method, a positioning model is generated from the training data measured by smartphones. The model estimates a worker’s position from the test data measrured by worker’s smartphone. 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 propose a method to update the training data according to the holding states and the types of smartphones.The evaluation of the proposed method was done with RMSE (Root Mean Square Error) as a metric. When using different holding states and the type of smartphone, RMSE of the method was reduced to 2.6 to 3.0m. | |
| 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. 121, no. 41, SeMI2021-1, pp. 1-4, 2021年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2021-1 | |
| 発行日 | 2021-05-20 (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 | SeMI2021-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-MBL IPSJ-DPS IPSJ-ITS |
| 開催期間 | 2021-05-27 - 2021-05-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| 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 | 2021-05-SeMI-MBL-DPS-ITS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 電波強度に基づく位置推定モデルの再学習方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Retraining method of signal strength based model for indoor positioning |
| 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） | 栗山 裕之 / Hiroyuki Kuriyama / クリヤマ ヒロユキ |
| 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） | 永松 健司 / Kenji Nagamatsu / ナガマツ ケンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-05-27 09:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2021-1 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.41 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-05-20 (SeMI) |
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