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J-GLOBAL ID：202002228601502534   整理番号：20A1929889

クラウド推定のための低密度インフラストラクチャからのWi-Fi信号の利用に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Exploiting Wi-Fi Signals From Low Density Infrastructure for Crowd Estimation

著者 (3件)： Tonetto Leonardo (Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Untersperger Moritz (Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Ott Jorg (Technical University of Munich, Munich, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CHANTS’19  ページ： 27-32  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： スマートフォン,錠剤およびラップトップのような無線機器のユビキタスは,大きなクラウドをセンシングすることを可能にした。これは,主にBluetoothまたはWi-Fiチャネルをリストアップして,交通多様性,ソース,および目的地を観測することができる多数の方法で可能になった。一方では,人々の数を推定し,建物内または地域内の人々の流れを評価するように,例えば,災害管理,ネットワーク評価,および人間移動性モデリングにおけるアプリケーション,ならびに,それらの状況を評価するための個々のモバイル機器に対して,クラウドアウェアネスを創造するのは,明らかに有用である。同時に,これらのネットワーク活動モニタリング方法の殆どは,個人のプライバシーを計数し,そして,おそらく,あるいは,不注意に追跡するリスクを危険にさらす。すなわち,人々の個人の移動性パターンについて,彼らの同意や認識なしで個人の情報を漏洩するかもしれない。本論文では,静止ビーコンからのWi-Fi信号の受信信号強度(RSS)を利用することによって,プライバシー保護クラウド(密度)推定の問題に対処する最初のスタブを取り上げる。この観測を検証するために,グランドトルースの近似として管理フレームを用いた。実世界測定においてこの方法を評価し,静止装置からの大きな建物とWi-Fi RSS値における35000以上の移動装置の存在の間の非常に強い相関を観測した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  プライバシー ,  導波管棒 ,  ビーコン ,  応用プログラム ,  *インフラストラクチャー ,  チャネル ,  スマートフォン
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  Bluetooth ,  ユビキタス ,  *WiFi ,  無線機 ,  受信信号強度 ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 群衆評価 ,  プライバシー ,  無線ネットワーク

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  推定 ,  低密度 ,  インフラストラクチャ ,  Wi-Fi