受動WiFiセンシングによるキャンパス占有とモビリティに対するCovid-19制御ポリシーの影響の解析【JST・京大機械翻訳】

Zakaria Camellia; Trivedi Amee; Cecchet Emmanuel; Chee Michael; Shenoy Prashant; Balan Rajesh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212624948744 整理番号：21P0033016

受動WiFiセンシングによるキャンパス占有とモビリティに対するCovid-19制御ポリシーの影響の解析【JST・京大機械翻訳】

Analyzing the Impact of Covid-19 Control Policies on Campus Occupancy and Mobility via Passive WiFi Sensing

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発行年： 2020年05月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

モバイルセンシングは,COVID-19封じ込め政策を支援するためのディジタルソリューションの提供において,重要な役割を果たす。これらの解決策は,他の努力の中で,屋内空間において社会的なジスタンシングを強制し,群衆運動を監視することを含む。しかし,そのような解決策は,質量採用なしで有効でないかもしれない。ますます多くの国がロックダウンから再開放されるので,特に閉鎖空間において,混雑運動と相互作用を最小化するための緊急の必要性がある。本論文は,配備されたWiFiインフラストラクチャによるユーザ占有と移動性の分析が,公衆衛生ガイドラインに従って,機関監視と安全コンプライアンスの維持を助けることができると推測する。ユーザ位置に対するプロキシとしてスマートフォンを使用して,著者らの解析は,異なるCOVID-19政策が制定されたとき,粗粒WiFiデータが屋内占有スペクトルを十分に反映できることを証明した。本研究は,3つの異なる大学キャンパスからのスタッフと学生の移動性データを分析した。これらのキャンパスの2つはシンガポールにあり,第三は米国北東部にある。著者らの結果は,オンライン学習,分割チーム,および他の空間管理政策が,効果的に占有率を下げることを示した。しかし,それらは空間間で移行する個体の移動性を変化させなかった。著者らは,このデータソースが制度的クラウド制御のための実際的アプリケーションにいかに置かれるかを示し,政策決定に対する著者らの知見の意味を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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移動通信 , 計算機網

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