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J-GLOBAL ID：202002214899016174   整理番号：20A1186542

受動WiFiセンシングとデータマイニングによる社会的イベントにおける群衆行動の理解【JST・京大機械翻訳】

Understanding Crowd Behaviors in a Social Event by Passive WiFi Sensing and Data Mining

著者 (5件)： Zhou Yuren (Pillar of Engineering Product Development, Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Lau Billy Pik Lik (Pillar of Engineering Product Development, Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Koh Zann (Pillar of Engineering Product Development, Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Yuen Chau (Pillar of Engineering Product Development, Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Ng Benny Kai Kiat (Pillar of Engineering Product Development, Singapore University of Technology and Design, Singapore)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 7  号： 5  ページ： 4442-4454  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大きな社会的イベントにおける群衆行動の理解は,イベント管理にとって重要である。モバイル機器から送られたWiFiプローブ要求を収集することによる受動WiFiセンシングは,自由干渉,より大きな被覆率,より低いコスト,および人々の動きに関するより多くの情報に関して,人々カウンタおよびカメラと比較してより良い方法を提供する。しかし,既存の研究では,収集データの完全な分析とマイニングに十分な注意が払われていない。特に機械学習の力は十分に利用されていない。そこで本論文では,統計学,可視化および教師なし機械学習の助けを借りて,大規模な社会的イベントにおける群衆行動に関連する3つのタイプのパターンを抽出するために収集したプローブ要求を完全に分析するための包括的データ解析フレームワークを提案した。最初に,移動装置の軌跡をプローブ要求から抽出し,群衆の動きの空間パターンを明らかにするために解析した。階層的凝集クラスタリングを採用して,異なる位置の間の相互接続を見つけた。次に,k-平均およびk-形状クラスタリングアルゴリズムを適用して,それぞれ日および位置によって群衆の時間的訪問パターンを抽出した。最後に,時間と結合することによって,軌道を空間時間的パターンに変換し,それは,軌道継続時間が長さにわたってどのように変化するかを明らかにし,群衆運動の全体的傾向が時間とともにどのように変化するかを明らかにした。提案したデータ解析フレームワークを,大規模な社会的イベントで収集した実世界データを用いて完全に実証した。その結果,受動WiFiセンサのネットワークにより収集したデータから包括的パターンを抽出できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  干渉 ,  プローブ ,  ネットワーク ,  相互接続 ,  可視化 ,  データ解析 ,  センサ ,  継続時間 ,  被覆率 ,  機械学習 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  *WiFi ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： WiFi ,  センシング ,  データマイニング ,  社会 ,  イベント ,  行動 ,  理解