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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-13 10:40 Wi-Fi アクセスデータを用いた学習ベース人流推定 ○櫻井祐樹・阿多信吾（阪公立大）  IN2022-48 |
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| 抄録 | （和） | さまざまな場所において、人の動きや滞在状況などを可視化し分析する人流分析が注目されている。人手を介することなく人流分析を行う手法として、人々が保有する移動端末の Wi-Fi あるいは Bluetooth などの無線センシングを用いる方法が研究されている。しかしながら昨今では、プライバシー保護の観点から無線デバイスの物理アドレスにもとづく紐付けは、行動履歴より個人が特定される懸念が示されているほか、オペレーティングシステムにおいても物理アドレスの匿名化などの対策などにより人流推定に直接的に用いることが容易ではない。本稿では、Wi-Fi の接続情報を元にしたエリア滞在人数の時系列データと、時間ごとの移動量を対応づけた学習データにより、ある時点における滞在人数の観測値の経緯から人流推定する学習ベースアルゴリズムを提案する。また、本学における全学 Wi-Fi サービスのログデータを用い提案手法の有効性を検証する。 |
| （英） | People flow analysis, which visualizes and analyzes the movement and/or stay of people in various locations, is attracting attention. As a method to analyze people flow without human intervention, wireless sensing of mobile terminals owned by people via Wi-Fi or Bluetooth has been considered. However, in recent years, from the viewpoint of privacy protection, there has been concern about identifying individuals from their behavioral history through connections based on the physical addresses of wireless terminals. In addition, due to the anonymization of physical addresses in operating systems, it is not easy to use this method directly for people flow estimation. In this paper, we propose a learning-based algorithm to estimate people flow from the history of observed number of persons at a certain point in time, using training data that maps time-series data of the number of persons based on Wi-Fi connection information to the number of movements per unit of time. We also verify the effectiveness of the proposed method using log data from the campus-wide Wi-Fi service. | |
| キーワード | （和） | Wi-Fi / 人流把握 / 回帰分析 / 人流予測 / 機械学習 / / / |
| （英） | Wi-Fi / people flow grasp / regression analysis / people flow estimation / machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 305, IN2022-48, pp. 26-31, 2022年12月. | |
| 資料番号 | IN2022-48 | |
| 発行日 | 2022-12-05 (IN) | |
| 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 | IN2022-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN IA |
| 開催期間 | 2022-12-12 - 2022-12-13 |
| 開催地（和） | 広島大学 東千田キャンパス 未来創生センター |
| 開催地（英） | Higashi-Senda campus, Hiroshima Univ. |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般※※※ 本研究会の2日目は情報指向ネットワーク技術特別研究会(ICN)とも併催です※※※ |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2022-12-IN-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wi-Fi アクセスデータを用いた学習ベース人流推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning-based People Flow Estimation using Wi-Fi Access Logs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Wi-Fi / Wi-Fi |
| キーワード(2)（和/英） | 人流把握 / people flow grasp |
| キーワード(3)（和/英） | 回帰分析 / regression analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 人流予測 / people flow estimation |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 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） | 櫻井 祐樹 / Yuki Sakurai / サクライ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿多 信吾 / Shingo Ata / アタ シンゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-13 10:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2022-48 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.305 |
| ページ範囲 | pp.26-31 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-05 (IN) |
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