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J-GLOBAL ID：202102255522110264   整理番号：21A0577697

意味論的交通センサデータ:TRAFAIRの経験【JST・京大機械翻訳】

Semantic Traffic Sensor Data: The TRAFAIR Experience

著者 (5件)： Desimoni Federico (“Enzo Ferrari” Engineering Department, University of Modena and Reggio Emilia, 41121 Modena, Italy) ,  Ilarri Sergio (Department of Computer Science and Systems Engineering, I3A, University of Zaragoza, 50018 Zaragoza, Spain) ,  Po Laura (“Enzo Ferrari” Engineering Department, University of Modena and Reggio Emilia, 41121 Modena, Italy) ,  Rollo Federica (“Enzo Ferrari” Engineering Department, University of Modena and Reggio Emilia, 41121 Modena, Italy) ,  Trillo-Lado Raquel (Department of Computer Science and Systems Engineering, I3A, University of Zaragoza, 50018 Zaragoza, Spain)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 17  ページ： 5882  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の都市は,交通混雑,安全,健康,および汚染に限らず,交通システムを含む交通システムによる問題に直面している。それらに取り組むために,公共行政は,環境および交通条件に関するデータを収集するために,カメラやセンサのような路側インフラストラクチャを実装した。交通センサデータの場合,リアルタイムデータが不可欠であるだけでなく,歴史的価値も保存し,公開する必要がある。スマート都市のリアルタイムと歴史的データが利用可能になると,誰も都市将来の発展に関する証拠ベースの議論を結合できる。TRAFAIR(改良大気質)プロジェクトは,交通が都市大気質にどのように影響するかを理解することを追求する。プロジェクトは,ヨーロッパのいくつかの都市における大気質に関するリアルタイムおよび予測値を提供するためのプラットフォームを開発し,低コスト大気質センサ,データ収集および統合,モデリングおよび予測,オープンデータの公表,およびエンドユーザおよび公共行政のための応用の開発のようなタスクを包含した。本論文は,交通データのモデリングと意味的注釈に明示的に焦点を合わせた。プロジェクトで使われるツールと技術を提示し,2つの都市,すなわちモデナ(イタリア)とザラゴザ(スペイン)のデータモデリングとその意味的濃縮のための戦略を検証した。実験的評価は,リンクしたデータを発行するための著者らのアプローチが有効であることを示した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  *意味論 ,  データ管理 ,  都市 ,  交通システム ,  インフラストラクチャー ,  交通混雑 ,  センサ ,  データ収集 ,  データ融合 ,  アノテーション
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  大気質 ,  交通データ ,  オープンデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ管理 ,  意味論 ,  センサデータ ,  データ統合 ,  データアノテーション ,  スマートシティにおける交通

分類 (4件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  交通管制・規制  (TB01032S) ,  都市交通  (TA01020W) ,  気圏環境汚染  (SB03020M)

引用文献 (82件)：

• Open Data Charter Principles-International Open Data Charter. Available online: https://opendatacharter.net/principles (accessed on 2 August 2020). European Union. European Data Portal. Available online: https://www.europeandataportal.eu (accessed on 6 June 2020).
• Sharif, A.; Li, J.; Khalil, M.; Kumar, R.; Sharif, M.I.; Sharif, A. Internet of Things - Smart traffic management system for smart cities using Big Data analytics. In Proceedings of the 14th International Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing, ICCWAMTIP 2017, Chengdu, China, 15-17 December 2017; pp. 281-284.
• Colacino, V.G.; Po, L. Managing road safety through the use of linked data and heat maps. In Proceedings of the 7th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics, WIMS 2017, Amantea, Italy, 19-22 June 2017; Akerkar, R., Cuzzocrea, A., Cao, J., Hacid, M., Eds.; ACM: New York, NY, USA, 2017; pp. 18:1-18:8.
• European Commission (2019) EU Road Safety Policy Framework 2021-2030. Available online: https://ec.europa.eu/transport/sites/transport/files/legislation/swd20190283-roadsafety-vision-zero.pdf (accessed on 6 June 2020). The 2030 Agenda for Sustainable Development. Available online: https://sustainabledevelopment.un.org/post2015/transformingourworld (accessed on 6 June 2020).
• Mayer, H. Air pollution in cities. Atmos. Environ. 1999, 33, 4029-4037.

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味論 ,  交通 ,  センサデータ ,  経験