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るるみがうん
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1 PlaceEngine: WiFi PlaceEngine: a WiFi location platform based on realworld folksonomy Jun Rekimoto Atsushi Shionozaki Takahiko Sueyoshi Takashi Miyaki 1 2 Interaction Laboratory, Graduate Schoool of Frontier Sciences Sony Computer Science Laboratories, Inc. The University of Tokyo {rekimoto,shio,sueyoshi}@csl.sony.co.jp miyaki@hal.t.utokyo.ac.jp GPS LAN WiFi WiFi Web (mashup) 1 PC PDA WiFi PC PDA 100 WiFi GPS IEEE802.11b/g LAN [6, 8], [1, 3, 4, 9] LAN LAN, WiFi GSM PHS GPS Bluetooth GPS PHS 1 GPS LAN

GPS WiFi m 1 m 100m 2 3 GPS WiFi 4 1 2 3 4 1: GPS WiFi 1: PlaceEngine Web Web LAN,

2 GPS WiFi m 1 m 100m 2 3 GPS WiFi : GPS WiFi 1: PlaceEngine Web Web LAN, PlaceEngine PlaceEngine LAN WiFi Web (1F,2F, ) GPS WiFi LaMarca GPS LAN Web API [5] Web

3 Web (folksonomy) Web dist(rssi) ) ( m 離距 dist Web max (RSSI) 電界強度 (RSSI 値 ) (dbm) ( Wisdom of Crowds, [7]) 2: 2.1 : WiFi (RSSI) PlaceEngine 1 PlaceEngine Web GPS 2 RSSI PlaceEngine WiFi 2 RSSI ID(MAC ) (RSSI 1 WiFi ) (100m ) (200m ) PlaceEngine RSSI dist RSSI dist max 1 received signal strength indication GPS ,000

dist(rssi) = 10 A RSSI B distmax (RSSI) = 10 Amax RSSI Bmax という形式を用いる (図 2 実線) A, B, Amax, Bmax は定数で計測に用いたデータのうち 50%をカバーすることを条件に算出した値と 95%をカバーする数件定推 Average = 32.84m ことを条件に算出した値をそれぞれ用いる 2.

4 dist(rssi) = 10 A RSSI B distmax (RSSI) = 10 Amax RSSI Bmax という形式を用いる (図 2 実線) A, B, Amax, Bmax は定数で計測に用いたデータのうち 50%をカバーすることを条件に算出した値と 95%をカバーする数件定推 Average = 32.84m ことを条件に算出した値をそれぞれ用いる 2.2 推定誤差ｍアクセスポイント位置の初期推定次に初期データベースの構築のために位置情報にタグづけされた WiFi 電測情報のログを利用するこのログは予備実験のときと同様 GPS で位置計測しながら徒歩車で移動しながら採取したデータと地図データから直接データの採取位置をポイントしたデータを併用している数件定推このようにして得られたログデータは位置 OPk = (x, y) から観測できたアクセスポイント情報 [(AP1, RSSI1 ), (AP2, RSSI2 ),..., (APn, RSSIn )] の列である (OP は観測点 AP はアクセスポイント ID,RSSI は信号強度このデータからアクセスポイントの初期位置を以下のようにして推定する P 1 pos(api ) = W j APi を含む観測点 P 1 W = j dist(rssi j) Average = 9.70m 推定誤差ｍ図 3: アクセスポイント推定精度 (上単純平均下 RSSI 値を考慮) 1 dist(rssij ) OPj 単純に重み付き平均で位置を推定すると誤りのある位置データが混入した場合に推定結果への影響が大きいそこでロバスト平均を利用してこのような誤差の影響が少なくなるようにする具体的には平均値を計算しそこから逸脱しているデータの重みを減らしながら再度平均値を計算する処理を繰り返して推定値を収束させていく上記の方式の推定精度評価を行うために予備実験で用いた位置が既知なアクセスポイント約 800 箇所に対してその周辺での観測記録を元に位置推定した結果との距離差分を比較した (図 3) 図 3(上) が観測位置を単純平均したもの, 図 3(下) が dist(rssi) を重み係数として評価した結果である推定誤差平均値はそれぞれ 32.84m, 9.70m で RSSI 値を考慮した結果精度が向上していることが確認できた以上の処理により得られた首都圏近辺の約 14 万箇所のアクセスポイント位置推定結果を図 4 に示す図 4: 推定されたアクセスポイント情報 (首都圏)

AP( 更新後 ) AP distmax(rss) + distmax(rss) AP distmax(rss) A distmax(rss) AP 観測点 ( 位置既知 ) 観測点 ( 位置未知 ) distmax(rss) 6: [(AP 1, RSSI 1 ),..., (AP n, RSSI n )] 5: dist max (RSSI) pos = (x, y) d 2.

5 AP( 更新後 ) AP distmax(rss) + distmax(rss) AP distmax(rss) A distmax(rss) AP 観測点 ( 位置既知 ) 観測点 ( 位置未知 ) distmax(rss) 6: [(AP 1, RSSI 1 ),..., (AP n, RSSI n )] 5: dist max (RSSI) pos = (x, y) d ): pos(ap j ) new = t pos(ap j ) + (1 t) pos(ap j ) pos(ap ) [(AP 1, RSSI 1 ),..., (AP n, RSSI n )] t t 1 0 pos = 1 n W i=1 dist(rssi i ) pos(ap i) W = n i=1 1 1 dist(rssi i) 5 pos = (x, y) ( ) t = / WiFi 7

* * * * * 距離 (m) * 検索時にデータベースに存在しなかったアクセスポイント 7: 8: PlaceEngine 1000 9

6 * * * * * 距離 (m) * 検索時にデータベースに存在しなかったアクセスポイント 7: 8: PlaceEngine [(AP 1, RSSI 1 ), (AP 2, RSSI 2 ),..., (AP n, RSSI n )] 1.5 Dist(AP i, AP j ) < dist max (RSSI i )+dist max (RSSI j ) Dist(, ) dist max ( ) 6 ( ) 距離 (m) GPS 9 PlaceEngine GPS SONY VGP- BGU1) WiFi GPS PlaceEngine 1.5 GPS WiFI

GPS WiFi 実際屋内屋内 9: PlaceEngine GPS PlaceEngine サーバー位置情報利用 Web サービス

WiFi API Javascript (Ajax) PlaceEngine Web Web PlaceEngine (mashup)

7 GPS WiFi 実際屋内屋内 9: PlaceEngine GPS PlaceEngine サーバー位置情報利用 Web サービス 3 PlaceEngine PlaceEngine Web アクセスポイント位置情報 ( 緯度経度住所 ) WiFi 電測ツール Javascript ライブラリ 3.1 Web ブラウザ 10: PlaceEngine Google Maps Web 10 PlaceEngine [2] Web WiFi API Javascript (Ajax) PlaceEngine Web Web PlaceEngine (mashup) Javascript 11, C Hello World API Web Web 2 URL 携帯機器電測情報 (Ajax) (Ajax) 電測情報 (MAC, RSSI)

addcontrol(new GLargeMapControl()); map.addcontrol(new GScaleControl()); map.setcenter(new GLatLng(37.4419, -122.

8 <html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/> <title>hello Location GoogleMaps</title>.. <script type="text/javascript"> GoogleMaps による地図の生成 var map = null; function load() { if (GBrowserIsCompatible()) { map = new GMap2(document.getElementById("map")); map.addcontrol(new GLargeMapControl()); map.addcontrol(new GScaleControl()); map.setcenter(new GLatLng( , ), 16); } } </script> </head> <body onload="load()" onunload="gunload()"> <div id="map" style="width: 500px; height: 300px"></div> <input type="button" value=" 現在地 " onclick='pe.getlocation()'> <span id="pestatus"> 位置表示欄 </span> <script type="text/javascript"> PlaceEngineオブジェクトの生成 var pe = new PEngine({ idstatus:"pestatus", ongetlocation: function(x, y, r, info) { if (map!= null) map.panto(new GLatLng(y, x)); } }); </script> </body> </html> 位置取得時のコールバック 12: Google PlaceEngine 4 PlaceEngine GPS WiFi PC : Hello Location : Web WiFi WiFi GoogleMaps API Web PDA 12 Google Desktop PlaceEngine Google Desktop Web (Willcom ZERO-3) 2 1 WiFi 2 13

フレンドリスト距離の近い順に表示図 14: 位置情報に基づくコミュニケーション列して表示したり近傍の友人のみに選択的にメッ図 13: 行動履歴ロギングの例セージを送ることが可能になる図 14 はこの発想に基づいて Skype のフレンドリストを位置を考慮してブラウズできるようにしたもこのようにして自分の位置履歴が時刻付き情報のでとして蓄積されるようになると他の

自動的な位置情報のリンクなどが可能になる行動履歴に基づいた情報検索コミュニケーション位置を常に記録することであの日散歩中に見かけた店の名前はなど位置時間行動に依存した情報検索が可能になるまた同様の機構を複数人で共有することであの日の夜のパーティで同席だった人たちにメッセージを送るのようなコミュニケーションが可能になる複数人の位置履歴情報を照合させることで

9 フレンドリスト距離の近い順に表示図 14: 位置情報に基づくコミュニケーション列して表示したり近傍の友人のみに選択的にメッ図 13: 行動履歴ロギングの例セージを送ることが可能になる図 14 はこの発想に基づいて Skype のフレンドリストを位置を考慮してブラウズできるようにしたもこのようにして自分の位置履歴が時刻付き情報のでとして蓄積されるようになると他の任意の時刻付き情報に位置情報を自動添付させることが可能になるたとえば以下のような応用が考えられる写真に位置を記録するデジタルカメラで撮影した写真データを上記の方法で取得した行動履歴とを時刻データで照合しもっとも近い時刻の位置データを写真の位置情報として設定するデジタルカメラ側に特別な機構は必要としないこれにより地図への写真の添付やブログ写真への自動的な位置情報のリンクなどが可能になる行動履歴に基づいた情報検索コミュニケーション位置を常に記録することであの日散歩中に見かけた店の名前はなど位置時間行動に依存した情報検索が可能になるまた同様の機構を複数人で共有することであの日の夜のパーティで同席だった人たちにメッセージを送るのようなコミュニケーションが可能になる複数人の位置履歴情報を照合させることでいつどこで会っていたなどの対人情報を抽出することが可能になる利用者の現在位置を定期的に計測し地図や近隣情報などを表示する友人間で位置を交換しフレンドリストを距離順にソートして表示する近傍の人のみに選択的にメッセージを送るなどの機能を提供しているたとえばキャンパスやオフィスを移動しながらネットワークを利用しているユーザ同士で互いの位置関係を把握して近くにいるようですのでランチでも一緒にどうですかなどのメッセージを送ることが可能になる同様の機構により mixi などのソーシャルコミュニケーションに位置情報によって拡張することも可能であろうたとえば現在位置の近傍にいる友人に選択的にメッセージを送ったりある場所の近傍にいる人のみが閲覧できるコミュニティを作成したりということが可能になる 5 議論と今後の課題本論文では WiFi 電測情報を利用した位置 4.2 プレゼンス共有メッセンジャーや ichat などのインスタントメッセージシステムでは Online, Idle, Busy などのユーザのプレゼンス状態を交換する機能が装備されているこれによって相手の状況を漠然と把握し存在を確認するゆるいコミュニケーションが可能になっている PlaceEngine の機能を使ってプレゼンス情報として位置を交換することが可能になるこれにより友人のリストを現在位置からの距離で整基盤システム PlaceEngine について報告した PlaceEngine ではアクセスポイントの位置データベースの更新発展に利用からのアクセス情報を積極的に利用する点に特徴があるまた Web サービス API を提供して新規既存の Web アプリケーションと容易に連携できることを特徴としている PlaceEngine は現状でも実用的な位置基盤システムとして利用可能だと考えているが今後は位置認識可能エリアの拡大を図るとともにより大規模な推定精度評価実験を行う予定でいる位置認識シス

10 [2] Google maps api home page. [3] Paramvir Bahl and Venkata N. Padmanabhan. Web RADAR: An in-building RF-based user location and tracking system. In INFOCOM (2), pp , PlaceEngine Hughes, Fred Potter, Jason Tabert, Pauline Powledge, Gaetano Borriello, and Bill Schilit. Place Lab: Device positioning using radio beacons in the wild. In Proceedings of Pervasive 2005, and Sunny Consolvo. Self-mapping in location systems. In UbiComp 2005: Ubiquitous Computing, Lecture Notes in Computer Science, pp Springer Berlin / Heidelberg, [6] Jun Rekimoto, Yuji Ayatsuka, and Kazuteru Hayashi. Augment-able Reality: situated communication through physical and digital spaces. In Proc. of the Second inter- national symposium on wearable computers WiFi GPS (IEEE ISWC 98), pp , GPS [7] James Surowiecki. The Wisdom of Crowds: WiFi GPS Why the Many Are Smarter Than the Few GPS and How Collective Wisdom Shapes Business,Economies, Societies and Nations. Dou- bleday, [8],,,. WiFi SpaceTag. VI, pp. 1 10, [1] ekahau home page. [4] Anthony LaMarca, Yatin Chawathe, Sunny Consolvo, Jeffrey Hightower, Ian Smith, James Scott, Timothy Sohn, James Howard, Jeff [5] Anthony LaMarca, Jeff Hightower, Ian Smith1, [9],. locky.jp: LAN., No MBL-34(4), pp , 2005.

JVRSJ Vol.13 No.3 September, 図 2 PlaceEngine を使用した位置推定の例 : フロア情報を含めて位置の推定が可能 Web 3 GPS PlaceEngine WiFi GPS GPS WiFi 図 3 GPS と WiFi による位置推

JVRSJ Vol.13 No.3 September, 図 2 PlaceEngine を使用した位置推定の例 : フロア情報を含めて位置の推定が可能 Web 3 GPS PlaceEngine WiFi GPS GPS WiFi 図 3 GPS と WiFi による位置推 22 154 日本バーチャルリアリティ学会誌第 13 巻 3 号 2008 年 9 月 1 ( ) GPS IEEE802.11b/g LAN(Wi-Fi) [1-4] Wi-Fi LAN GPS GPS ( ) GPS Wi-Fi PlaceEngine [4][5] 2 Sensonomy ( ) LAN 図 1 無線基地局位置推定結果 (PlaceEngine での例 ) 80 万強の無線 LAN